Sammanfattning av denna webbsida: Identifiering av rislogi bygger på manuell bedömning på plats och leder ofta till en skadeståndstvist vid bedömningen av jordbrukskatastrofer. Därför föreslås i denna studie en omfattande och effektiv klassificeringsteknik för jordbruksmark som innebär användning av obemannade luftfartyg (UAV) bilder. Förutom spektral information erhölls digital ytmodell (DSM) och texturinformation om bilderna genom bildbaserad modellering och texturanalys. Dessutom beräknades SFP-värden för att utvärdera bidraget från spektral- och rumslig hybridbildsinformation till klassificeringsnoggrannheten. Resultaten från SFP visade att texturinformation var till nytta för klassificeringen av ris och vatten, DSM-information var värdefull för logi och trädklassificering, och kombinationen av textur och DSM-information var till hjälp för att skilja mellan konstgjord yta och bar mark. Dessutom gav en beslutsträdsklassificeringsmodell med SFP-värden optimala resultat med en noggrannhet på 96,17 % och ett Kappa-värde på 0,941, jämfört med en maximal sannolikhetsklassificeringsmodell (90,76 %). Förhållandet ris logi i paddies på studieplatsen identifierades framgångsrikt, och tre paddies är berättigade till katastrofhjälp. Studien visade att den föreslagna tekniken för klassificering av rumsliga och spektrala hybridbilder är ett lovande verktyg för bedömning av inhysning av ris.
Yang m.fl. I REF föreslogs en klassificeringsmetod för spektral och rumslig hybridbild för att upptäcka rislogi med hjälp av bilder tagna av drönare.
Spatial and Spectral Hybrid Image Classification for Rice Lodging Assessment through UAV Imagery
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}