摘要：实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难。因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法。首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆盖区域;然后利用FS算法对影像进行超像素分割,并统计超像素的均值、亮度、形状指数、长宽比、自定义植被指数等特征;最后通过计算超像素的特征阈值,对烟株数目进行精细提取和统计。选取3景无人机影像作为实验数据,实验结果表明,该方法提取烟株的总体精度分别为84.28%,89.05%和82.97%。该方法可实现对烟株的自动化提取,为后期计算烟草产量提供有效参考。

摘要：超像素分割已成为遥感影像预处理研究的新热点,但易形成过分割。为解决该问题,提出一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对遥感影像生成超像素过分割影像;然后,采用图论算法对超像素进行合并,通过计算得到每次合并后的分割数对应的局部方差,确定合适的影像分割数;最后,根据合适的影像分割数用图论算法对超像素重新聚类合并。实验数据为4幅不同空间分辨率、不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法能有效地解决遥感影像过分割结果的问题,获得了良好的分割结果。