基于无人机高精度DEM数据的梯田自动提取算法

发布时间：2022-02-16 15:35

　　提出一种基于无人机高精度DEM数据的梯田自动提取算法.首先,基于无人机航测技术获取1m分辨率的DEM数据,在此基础上计算地面坡度.此时,梯田田坎处于坡度的极大值区.其次,采用坡面流水模拟算法实现对该极值区的提取.最后,对提取结果进行掩膜滤波,消除非梯田区域,得到最终梯田提取结果.以陕西省长武县王东沟流域为实验样区,进行梯田提取实验,并将实验提取结果与梯田目视解译结果及光照晕渲模拟方法提取结果进行对比.结果显示,相比目视真值,该方法提取梯田的准确率为90.67%,具有较高的提取精度;相比光照晕渲模拟方法,该方法可提取出更为完整和连续的梯田结果.该梯田快速提取方法及结果可为水土保持、农业发展、生态环境治理等研究提供依据. 

【文章来源】：南京师范大学学报(工程技术版). 2020,20(02)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 研究方法
    1.1 梯田的特征分析
        1.1.1 继承性
        1.1.2 微观地形特征
    1.2 基本原理
    1.3 实现方法
        1.3.1 基于高精度DEM数据的坡度计算
        1.3.2 基于坡度数字地面模型的极大值区提取
        1.3.3 梯田田坎线滤波
2 实验样区与数据
3 实验结果与分析
    3.1 实验过程
    3.2 实验结果与精度评价
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于影像与坡度数据融合的梯田田块分割方法[J]. 张宏鸣,胡勇,杨勤科,杨江涛,王美丽,张炯.  农业机械学报. 2018(04)
[2]基于DEM光照晕渲模拟的梯田自动提取方法[J]. 代文,那嘉明,杨昕,曹建军.  地球信息科学学报. 2017(06)
[3]基于面向对象的SPOT卫星影像梯田信息提取研究[J]. 张雨果,王飞,孙文义,安淳淳.  水土保持研究. 2016(06)
[4]国产高分一号卫星数据傅里叶变换提取梯田影像可行性分析[J]. 赵欣,王晓晶,赵院,罗志东,许永利,郭浩,张羿.  中国水土保持. 2016(01)
[5]梯田发展现状概述[J]. 熊利锋.  甘肃水利水电技术. 2015(04)
[6]规则格网DEM中平直面状特征地形识别与提取[J]. 徐静,王春,张耀民,顾留碗.  测绘科学. 2014(08)
[7]梯田地形形态特征及其综合数字分类研究[J]. 赵卫东,汤国安,徐媛,周春寅,钱家忠,马雷.  水土保持通报. 2013(01)
[8]基于傅立叶变换的梯田纹理特征提取[J]. 于浩,刘志红,张晓萍,李锐.  国土资源遥感. 2008(02)
[9]黄土丘陵区不同类型农地的养分循环平衡特征[J]. 赵护兵,刘国彬,吴瑞俊.  农业工程学报. 2006(01)
[10]基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究[J]. 刘学军,龚健雅,周启鸣,汤国安.  测绘学报. 2004(03)

硕士论文
[1]基于面向对象分析的无人机影像梯田田面提取研究[D]. 薛牡丹.西北农林科技大学 2018
[2]面向无人机影像和坡度数据的梯田田块提取方法研究[D]. 胡勇.西北农林科技大学 2018
[3]基于高分影像的黄土高原梯田提取技术研究[D]. 党恬敏.西北农林科技大学 2017
[4]基于面向对象的遥感影像梯田信息提取研究[D]. 张雨果.西北农林科技大学 2016
[5]梯田自动提取及特征分析[D]. 赵汉青.南京师范大学 2016
[6]黄土高原梯田DEM地形特征研究[D]. 刘芬.西北大学 2015



本文编号：3628223