文献类型： 中文期刊

作者： 陶欢 ¹ ; 李存军 ¹ ; 谢春春 ² ; 周静平 ¹ ; 淮贺举 ¹ ; 蒋丽雅 ³ ; 李凤涛 ² ;

作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心

2.山东瑞达有害生物防控有限公司

3.安徽省林业有害生物防治检疫局

关键词： 松材线虫病;变色松树;无人机影像;HSV色彩模型;RGB色彩模型

期刊名称： 南京林业大学学报(自然科学版)

ISSN： 1000-2006

年卷期： 2019 年 003 期

页码：

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]提出一种色调-饱和度-明度(HSV)阈值划分方法,提高变色松树的调查效率,为疫木的砍伐提供数据支撑.[方法]基于变色松树与其他地类在"H-V空间"上的差异建立变色松树阈值提取规则;对比分析HSV阈值法和红-绿-蓝(RGB)阈值法在不同情景下提取得到的变色松树识别结果,并对识别结果的精度进行评价.[结果]①变色松树样本在"H-V空间"散点云图中有明显的聚类现象,而在"G-R空间"散点云图中呈条带状分布.②RGB色彩空间中的R和G之间存在较强的相关性,直接采用阈值法提取变色松树时漏分误差较大.HSV阈值法由于在色彩变换过程中能够分离出色调值H和亮度值V,便于进行阈值划分,对基于无人机数据的变色松树识别的总体精度要优于RGB阈值法.③HSV阈值法对变色松树的识别适合于病死松树发展的后期监测,在对借助高分辨率影像提取的发病前松树分布进行掩膜后,可实现60%~65%的变色松树提取精度.[结论]HSV阈值法对于基于无人机影像的变色松树监测具有一定的优势,能提高人工判读的效率,可为基于无人机影像的变色松树监测提供理论和方法支撑.