基于HSV阈值法的无人机影像变色松树识别

编号 zgly0001667330

文献类型 期刊论文

文献题名 基于HSV阈值法的无人机影像变色松树识别

作者 陶欢  李存军  谢春春  周静平  淮贺举  蒋丽雅  李凤涛 

作者单位 北京农业信息技术研究中心  山东瑞达有害生物防控有限公司  安徽省林业有害生物防治检疫局 

母体文献 南京林业大学学报(自然科学版 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 S791.24  TP751 

关键词 松材线虫病  变色松树  无人机影像  HSV色彩模型  RGB色彩模型 

文摘内容 【目的】提出一种色调-饱和度-明度(HSV)阈值划分方法,提高变色松树的调查效率,为疫木的砍伐提供数据支撑。【方法】基于变色松树与其他地类在H-V空间上的差异建立变色松树阈值提取规则;对比分析HSV阈值法和红-绿-蓝(RGB)阈值法在不同情景下提取得到的变色松树识别结果,并对识别结果的精度进行评价。【结果】①变色松树样本在H-V空间散点云图中有明显的聚类现象,而在G-R空间散点云图中呈条带状分布。②RGB色彩空间中的R和G之间存在较强的相关性,直接采用阈值法提取变色松树时漏分误差较大。HSV阈值法由于在色彩变换过程中能够分离出色调值H和亮度值V,便于进行阈值划分,对基于无人机数据的变色松树识别的总体精度要优于RGB阈值法。③HSV阈值法对变色松树的识别适合于病死松树发展的后期监测,在对借助高分辨率影像提取的发病前松树分布进行掩膜后,可实现60%～65%的变色松树提取精度。【结论】HSV阈值法对于基于无人机影像的变色松树监测具有一定的优势,能提高人工判读的效率,可为基于无人机影像的变色松树监测提供理论和方法支撑。