基于无人机影像与随机森林模型的农作物提取研究
Research on Crop Extraction Based on UAV Images and the Random Forest Model
DOI: 10.12677/sea.2025.141001, PDF,    科研立项经费支持
作者: 周利伟, 刘创创*, 唐文泰, 赵 男, 高继超, 邹威峰：中国地质调查局廊坊自然资源综合调查中心，河北 廊坊
关键词: 无人机影像；随机森林模型；农作物提取；机器学习算法；UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Images； Random Forest Model； Crop Extraction； Machine Learning Algorithms
摘要: 本研究基于无人机影像数据和随机森林模型，探讨了农作物提取的方法与效果。通过对无人机获取的高分辨率影像进行处理和分析，结合机器学习算法，实现了对农作物种植区域的自动提取和分类。研究结果表明，结合无人机影像和随机森林模型能够有效地提高农作物提取的准确性和效率，为农业生产提供了重要的技术支持。
Abstract: Based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data and the random forest model, this study explored the methods and effects of crop extraction. By processing and analyzing the high-resolution images obtained by UAVs and combining with machine learning algorithms, the automatic extraction and classification of crop planting areas were achieved. The research results show that the combination of UAV images and the random forest model can effectively improve the accuracy and efficiency of crop extraction, providing important technical support for agricultural production.
文章引用：周利伟, 刘创创, 唐文泰, 赵男, 高继超, 邹威峰. 基于无人机影像与随机森林模型的农作物提取研究[J]. 软件工程与应用, 2025, 14(1): 1-7. https://doi.org/10.12677/sea.2025.141001

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