【摘 要】
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针对无人机可见光影像对背景与目标地物混淆时提取识别难的问题,利用四旋翼无人机采集喀斯特峡谷区的火龙果影像匹配点云数据,对原始点云数据进行去噪、滤波和归一化等处理,
【机 构】
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贵州师范大学喀斯特研究院/地理与环境科学学院,国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41661088),国家重点研发计划(2018YFB0505400),贵州省高层次创新型人才培养计划“百”层次人才(黔科合平台人才〔2016〕5674)
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针对无人机可见光影像对背景与目标地物混淆时提取识别难的问题,利用四旋翼无人机采集喀斯特峡谷区的火龙果影像匹配点云数据,对原始点云数据进行去噪、滤波和归一化等处理,通过建立高精度的数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM),进而建立高精度的冠层高度模型(CHM),并以目视解译的火龙果株数为参照,对火龙果株数进行识别提取验证。结果表明,运用无人机影像匹配点云数据,通过冠层高度模型在一定程度上可以消除植株下方杂草的影响;当样地内的基础设施或存在地物高度与火龙果冠层接近,导致误提,错提率最高为8.55%,漏提
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