【摘 要】
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本研究结合实际案例，在简单介绍研究区概况的基础上，深入探讨基于无人机遥感影像的农作物分类，并分析其结果。本研究借助无人机搭载数码相机的方式生成研究区域的RGB图像，相比于传统的只提取纹理特征的农作物分类方法，本研究有效地对比了两个不同时段的农作物DSM数据，使农作物的生长差异特征变得更为明显，并在农作物分类中有效运用了这一特征。仿真结果表明，在进行农作物分类时综合考虑农作物纹理、光谱、高度等多维特
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本研究结合实际案例，在简单介绍研究区概况的基础上，深入探讨基于无人机遥感影像的农作物分类，并分析其结果。本研究借助无人机搭载数码相机的方式生成研究区域的RGB图像，相比于传统的只提取纹理特征的农作物分类方法，本研究有效地对比了两个不同时段的农作物DSM数据，使农作物的生长差异特征变得更为明显，并在农作物分类中有效运用了这一特征。仿真结果表明，在进行农作物分类时综合考虑农作物纹理、光谱、高度等多维特征，能够精准划分农作物种类，同时Kappa系数也能够维持较高的水平。
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