无人机图像识别处理教程

随着无人机在农业科研中的应用越来越广泛，其作用已从最初的植保管护试验田，扩展到参与实验采集图像信息。然而对于缺乏计算机背景的农业科研人员来说，无人机图像采集后续的处理分析才是最大的问题。本文将从无人机图像采集、图像拼接以及分析提取三方面介绍无人机图像识别处理的流程。
一、图像采集

目前无人机图像采集技术的发展已经较为成熟，基本原理是通过无人机搭载的数码相机或其它设备，对目标区域进行图像采集，并将采集的图像通过数字技术进行处理和传输，实现目标区域的图像获取、分析和应用。市场上相关的产品也较为多样，例如大疆御系列、精灵4等，此外根据搭载可见光、多光谱及高光谱镜头，可满足科研领域所需的不同指标提取需求。



二、图像拼接

无人机采集到的图像需要进行下一步的拼接处理，利用计算机视觉技术，自动识别和匹配航摄图像中的特征点，并将其拼接成为完整的地图或景观。常用无人机图像拼接软件有PIX4D、Agisoft Metashape、大疆智图、PhotoScan等，大大提高了图像处理的精度和效率。



三、软件分析提取

最后也是最关键的一步，对获取和处理后的数码图像进行深入地分析和应用，并提取出其中所需的信息和特征，尤其对于农业科研人员，如何从图像中获得精确的实验数据尤为重要。如果自身具有一定的计算机背景，可通过编程语言学习进行算法分析，另一种方式则是选择具备一键分析功能的软件来解决获取数据的问题，PhenoAI air不光具备无人机采集，同时拥有图像分析提取功能，操作简单，且能够快速提取各类植物的农艺性状和表型信息。
PhenoAI air是一款集无人机高效采集和图像智能分析为一体的表型采集系统，能自动化提取各类植物的农艺性状，精准分割，同时分析图表自动化保存，并描出植被轮廓方便用户查看识别精度，不论是高光谱、多光谱还是可见光图像都可一键分析。



无人机图像处理技术为农业发展提供了高效率和高精度的技术支持，同时也存在较高的操作难度，从图像采集到数据分析过程繁琐复杂。未来应在提高效率和精准性的基础上，降低该技术的操作门槛，向图像采集、挖掘、分析一体化方向发展，为农业科研用户解决需求不匹配的痛点。
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