基於小波包變換的農作物分類無人機遙感影像適宜尺度篩選

       為尋找適宜分類的空間尺度,該文提出一種基於小波包的空間尺度選擇方法。該文以無人機航拍農作物影像為數據源,針對高空間分辨率遙感影像農作物分類問題,基於小波包變換對影像分類特征進行多尺度定量分析。將七種農作物影像樣本進行小波包分解,從高頻部分獲取均值,方差,能量,能量差四種紋理信息,從低頻部分獲取光譜信息,構建分類特征矢量,通過作物樣本之間的J-M距離,分析在不同小波包分解層樣本之間的可分性,並進一步通過農作物麵向對象分類精度和分割耗時評價適宜尺度。該文選擇位於河北的涿州農場為研究區,利用無人機航空影像,對提出的方法進行試驗驗證,結果顯示:小波包分解到第三、四層級時,即空間分辨率為0.32~0.64 m時,適宜農作物麵向對象分類;在適宜尺度下,基於小波包分解的麵向對象分類總體分類精度可達到89%,Kappa 係數可達到0.85。研究結果可為高空間分辨率遙感農作物精細識別提供支撐。

       隻有目標與載機的相對距離信息,而無速度信息的跟蹤控製問題,以及在任務場景中對四旋翼無人機期望姿態角有約束的要求,設計了一種位置姿態控製器。位置控製器隻需要目標與載機的相對距離作為輸入,其輸出保證所生成的期望姿態指令在指定的範圍內。為了保證在有限時間收斂至期望姿態,姿態控製器采用了二階滑模的設計方法,緩解了電機輸出指令顫振,並對外部擾動和模型不確定性具有較好的魯棒性。最後進行了在風場中針對多種機動形式的目標進行了跟蹤飛行仿真,得到了滿意的跟蹤效果。


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