长期以来,我国农作物种植类型等重要农业统计数据,主要通过全面统计或抽样调查等传统方法获得,传统方法普遍存在调查工作量庞大、财力和物力耗费高、调查周期长等诸多缺陷。目前,遥感技术已经在农作物分类动态信息提取、作物分布制图中发挥了重要作用。但由于高分辨率的卫星重返周期长,特定时间的指定区域的数据无法保证,单一利用遥感进行农作物分类监测精度无法满足要求,必须辅助以地面采样调查,实现农作物种植分类的精细提取。无人机遥感为农作物分类调查提供了新思路,无人机具有作业灵活、操作简单、节省人力物力等特点,可以获得超高分辨率遥感影像,在中小尺度上,无人机能充分发挥优势,还可以为大面积卫星遥感提供地面验证,对作物监测技术的发展和应用具有重大意义。因此,本研究利用无人机影像光谱、纹理、空间特征组合提取农作物分类信息,根据分类精度,制定满足农业统计调查应用的分类方法和遥感影像分辨率,形成农作物分类的自动解译系统。

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