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杨亚男, 康 洋, 樊 晓, 常亚栋, 张瀚文, 张宏鸣. 基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法[J]. 智慧农业, 2019,1(4): 50-61.
Yang Y, Kang Y, Fan X, Chang Y, Zhang H, Zhang H. Edge extraction method of remote sensing UAV terrace image based on topographic feature[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(4): 50-61.
doi: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201908-SA005
基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法
杨亚男1, 康洋1, 樊晓1, 常亚栋1, 张瀚文2, 张宏鸣1∗
(1.西北农林科技大学信息工程学院，陕西杨陵 712100；2.西北农林科技大学机械与电子工程学院，陕西杨陵 712100)
摘 要: 梯田具有蓄水固沙的作用，是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施，为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想，及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例，首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度，将正射影像与坡度数据融合，并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法，对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明，正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果，粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%，精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明，在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征，可以取得更好的边缘提取效果。
关键词: 无人机影像；梯田；边缘提取；坡度；区域分割
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张宏鸣，男，蒙古族，内蒙古赤峰市人，博士，教授，博士生导师，西北农林科技大学信息工程学院院长，陕西省计算机学会理事，陕西省计算机教育学会理事，陕西省农业农村信息化专家。2003年参加工作，2006年赴澳大利亚澳大利亚联邦科学与工业研究组织水资源所进行访问学习，2010年11月至2011年11月赴荷兰瓦赫宁根大学环境科学系做访问学者，2015年6月-2017年6月赴荷兰瓦赫宁根大学环境科学系做博士后工作。2009年院“优秀教师”，2012年校“优秀教师”，2013和2015年“毕业生最喜欢的老师”。工作至今，一直从事空间大数据分析、GIS与土壤侵蚀评价、精准农业等方面的研究与实践。先后主持和参与了包括“973”、“863”、国家自然科学基金在内的多个相关研究课题11项，其中省部级课题7项，校级课题3项。近年在《Geoderma》、《Catena》、《Computers & Geosciences》、《水利学报》、《农业工程学报》、《农业机械学报》等刊物上发表论文46篇，第1及通讯作者论文31篇，SCI收录11篇，EI收录15篇。
