[口头报告]农田-草场非朗伯特性对无人机遥感图像的影响及校正

农田-草场非朗伯特性对无人机遥感图像的影响及校正
编号:2794 稿件编号:3357 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 20:04:05 浏览:398次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 16:16 (Asia/Shanghai)

报告时间:7min

所在会议:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-8] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.12、专题7.5(19日下午,303)

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摘要
图像拼接是无人机遥感技术中的关键环节,通过有效融合众多地理参考图像,能够生成完整的正射图像。然而,在非朗伯反射的影响下,图像特定区域可能会出现系统性失真,进一步导致拼接图像中呈现规律性的明暗条纹,这增加了从拼接图像中提取有效信息的难度。本研究针对农田和草场等农业场景,深入探讨了由于非朗伯反射引起的分类错误与误识别问题,并分别基于经验方法和数学模型提出了相应的校正策略。初步实验结果表明,经验方法能够显著降低非朗伯反射在无人机图像拼接过程中造成的负面影响,从而提高分类结果的准确性。而更为理想的选择是在拼接之前,构建基于无人机姿态信息的BRDF模型,并对每个单独图像进行BRDF校正。
 
关键字
草场,无人机遥感,非朗伯,BRDF,图像拼接
报告人
王天一
副教授 中国农业大学

稿件作者
王天一 中国农业大学
路梦源 中国农业大学
沈寓实 飞诺门阵(北京)科技有限公司简介
姬脉山 中国农业大学
张宇卓 中国农业大学
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