【摘 要】
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【目的】为实现小麦精准管理，准确识别其种植行位置具有重要意义。本研究分别针对传统Hough变换法和绿色像元累积法存在的缺陷进行改进，并对改进前、后不同方法在小麦种植行识别上的精度进行对比分析，为小麦种植行精准提取提供技术支撑。【方法】本研究开展了小麦水、氮耦合试验，在小麦拔节前期，基于四旋翼无人机携带RedEdge M传感器获取小麦不同生长条件下多光谱影像。基于上述数据，首先采用超绿超红差分指数和
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（41871344）； 中国科学院战略先导科技专项（XDA23100100）； 高分辨率对地观测系统重大专项（21-Y20B01-9001-19/22）； 国家科技基础条件平台项目（2005DKA32300）；
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【目的】为实现小麦精准管理，准确识别其种植行位置具有重要意义。本研究分别针对传统Hough变换法和绿色像元累积法存在的缺陷进行改进，并对改进前、后不同方法在小麦种植行识别上的精度进行对比分析，为小麦种植行精准提取提供技术支撑。【方法】本研究开展了小麦水、氮耦合试验，在小麦拔节前期，基于四旋翼无人机携带RedEdge M传感器获取小麦不同生长条件下多光谱影像。基于上述数据，首先采用超绿超红差分指数和Otsu方法对影像分割、分类，获取植被/土壤二值图；其次，采用3×1线型模板进行形态学开运算，降低边界不规则度并去除噪音；然后，结合无人机影像中小麦种植行排布特点，分别针对传统Hough变换法的峰值检测过程和绿色像素累积法的角度检测过程进行优化，提出改进的小麦种植行识别方法；最后，分别将两种方法改进前、后的识别结果与目视解译种植行位置结果进行对比，基于检出率和作物行识别精度（crop row detection accuracy,CRDA）评价4种方法的优劣。【结果】采用超绿超红差分指数与Otsu方法可以很好对植被/土壤进行分类，分类结果的总体精度达到93.75%,Kappa系数为0.87；形态学运算可以很好地去除图像噪声，减少后期种植行识别误差；改进后Hough变换法通过利用先验知识对峰值检测范围进行约束，有效提升了种植行检测精度，种植行平均检出率从30%提升至67%,CRDA平均值从0.22提升至0.44；改进后绿色像元累积法通过考察整幅影像的绿色像元累积特征，有效提升角度检测精度，种植行平均检出率从14%提升至93%,CRDA平均值从0.12提升至0.69;4种方法的识别精度从高到低依次为改进后绿色像元累积法、改进后Hough变换法、改进前Hough变换法、改进前绿色像元累积法。【结论】本研究较好地改进了传统种植行识别方法，为种植密度大、行间距小的小麦种植行识别提供了技术支撑。
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