基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

摘要：

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点.植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题.为提高植被覆盖度提取的精度和速度,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)色彩空间与Otsu算法的图像分割方法.该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取.实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性.

关键词：HSV色彩空间;Otsu算法;植被覆盖度;无人机影像;植被指数

所属期刊栏目：21

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金;广西科技计划项目;广西空间信息与测绘重点实验室基金;广西八桂学者专项项目;桂林理工大学科研启动基金

在线出版日期：2022-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：15160-15166