基于无人机遥感图像的松材线虫病监测技术研究
来源：中国农机化学报杂志2020年第9期北京时间：
作者：李浩;徐航煌;郑恒宇;陈学永;
单位：福建农林大学机电工程学院;
摘要：为实现对林区松材线虫病害病情的有效监控,提出基于超绿特征因子与最大类间方差法(ExG+Otsu)相结合的图像分割算法以及遥感全景图的病害程度分析方法。以小型无人机为飞行平台完成林区遥感影像采集,通过对林区图像中松材线虫病害松木地理信息的有效提取,在无人机遥感影像图中对病害松木的病害程度做出具体分析。经过对比,该方法识别精度达到90.4%,为林区开展松材线虫病防治工作提供了可靠的判别依据。
关键词：无人机;松材线虫病;图像识别;颜色特征;ExG+Otsu
基金资助：福建省高峰高原学科项目(712018014)
