基于無人機(jī)影像與隨機(jī)森林模型的農(nóng)作物提取研究

章若鴻

（福建農(nóng)林大學(xué)林學(xué)院，福建福州 350002）

準(zhǔn)確、高效地對(duì)農(nóng)作物種類進(jìn)行分類和提取是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，它為農(nóng)作物水肥精準(zhǔn)管理、生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)估等農(nóng)業(yè)管理決策提供了有力的數(shù)據(jù)支撐[1]，在推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化、智能化、自動(dòng)化管理上具有重要意義。

傳統(tǒng)農(nóng)作物提取方法主要是通過人工調(diào)查的方法，該方法只能應(yīng)用在小范圍種植區(qū)域內(nèi)，其雖有較高精度，但存在效率低和成本高等不足，且該方法所統(tǒng)計(jì)結(jié)果與真實(shí)信息仍然具有一定的誤差，難以滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)農(nóng)作物精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和高效管理的要求。近些年，遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物空間分布信息提取、作物分類制圖中[3]。但傳統(tǒng)衛(wèi)星及機(jī)載遙感影像空間分辨率低，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)小尺度上農(nóng)作物精細(xì)化提取。隨著輕量化、小型化的無人機(jī)遙感平臺(tái)普及，其在大面積農(nóng)作物信息提取方面起到了非常重要的作用。無人機(jī)具有靈活性強(qiáng)、重返周期短且能夠自動(dòng)化進(jìn)行影像采集作業(yè)的特點(diǎn)[4]，為農(nóng)業(yè)動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè)提供了新的技術(shù)手段。

面向?qū)ο髨D像分析在遙感分類領(lǐng)域已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。面向?qū)ο蠓椒ú煌趥鹘y(tǒng)基于像素的方法，其分類單元是經(jīng)分割后形成的性質(zhì)相對(duì)均一的對(duì)象，因而可以充分利用影像對(duì)象的光譜、紋理、幾何、指數(shù)等特征[5]。然而，特征維度的增加會(huì)使得特征之間存在冗余和噪聲等問題，影響提取精度。現(xiàn)有研究表明[6]，隨機(jī)森林（Random Forest，RF）在處理高維特征……