基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

来源：农业工程学报杂志2020年第3期北京时间：

作者：高永刚,林悦欢,温小乐,简文彬,龚应双,

摘要：该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析，提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数-超绿红蓝差分指数EGRBDI（excess green-red-blue difference index），并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明，在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内，EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象；该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别，其总体精度为97.67%，Kappa系数为0.941 5，较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源，对EGRBDI适用性和稳定性进行研究，结果表明，在3个研究区中，基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%，Kappa系数均大于0.85，提取精度受地物类型差异影响的波动性较小，能较好地削弱影像中阴影等因素的影响，具有较好的适用性、可靠性和提取精度。

关键词：遥感, 植被, 光谱分析, 无人机, 可见光波段, 超绿红蓝差分指数