基于改进OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别.pptxVIP

汇报人：

2024-01-25

基于改进OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别

目录

引言

采煤沉陷耕地作物绝产边界识别概述

基于改进OTSU算法的识别方法

目录

识别结果精度评价与优化

应用案例分析

结论与展望

引言

采煤沉陷导致的耕地破坏问题严重

随着煤炭资源的不断开采，采煤沉陷问题日益严重，导致大量耕地受到破坏，严重影响农业生产。

作物绝产边界识别的重要性

准确识别采煤沉陷耕地作物的绝产边界，对于合理评估沉陷区农业生产损失、制定科学合理的补救措施具有重要意义。

改进OTSU算法的应用价值

传统的OTSU算法在处理复杂背景和噪声干扰时存在局限性，改进后的OTSU算法能够提高图像分割的准确性和稳定性，为采煤沉陷耕地作物绝产边界识别提供新的解决方案。

国内外研究现状

目前，国内外学者在采煤沉陷耕地作物绝产边界识别方面开展了大量研究，主要集中在基于遥感影像、GIS技术和机器学习算法的应用。然而，现有方法在处理复杂背景和噪声干扰时仍存在一定局限性。

发展趋势

随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的图像分割算法在处理复杂背景和噪声干扰方面展现出巨大潜力。未来，结合深度学习技术的改进OTSU算法有望在采煤沉陷耕地作物绝产边界识别领域取得重要突破。

本研究旨在通过改进OTSU算法，实现对采煤沉陷耕地作物绝产边界的准确识别。具体内容包括：(1)分析采煤沉陷耕地作物的光谱特征和纹理特征；(2)研究改进OTSU算法的原理和实现方法；(3)构建基于改进OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别模型；(4)利用实际数据验证模型的准确性和稳定性。

通过本研究，期望能够解决传统OTSU算法在处理复杂背景和噪声干扰时的局限性，提高采煤沉陷耕地作物绝产边界识别的准确性和稳定性，为评估沉陷区农业生产损失和制定补救措施提供科学依据。

本研究将采用理论分析、算法设计和实验验证相结合的方法进行研究。具体步骤包括：(1)收集和分析采煤沉陷耕地作物的光谱和纹理特征数据；(2)设计并实现改进OTSU算法；(3)构建基于改进OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别模型；(4)利用实际数据对模型进行训练和测试，评估模型的性能。

研究内容

研究目的

研究方法

采煤沉陷耕地作物绝产边界识别概述

随着煤炭资源的不断开采，采煤沉陷区面积不断扩大，导致大量耕地受到破坏，严重影响农业生产。

采煤沉陷耕地现状

采煤沉陷会导致耕地地形改变、土壤质量下降、水资源短缺等问题，使得作物生长环境恶化，产量减少甚至绝产。

危害

指由于采煤沉陷导致作物生长环境恶化到一定程度，使得作物无法正常生长而达到绝产状态的区域边界。

准确识别作物绝产边界对于合理规划农业生产布局、保护生态环境、制定科学合理的采煤沉陷区治理措施具有重要意义。

识别意义

作物绝产边界定义

主要包括目视解译、遥感监测等。这些方法在一定程度上能够识别出作物绝产边界，但存在精度不高、效率低下等问题。

传统识别方法

目视解译受主观因素影响较大，遥感监测受数据获取和处理技术限制，难以满足高精度、高效率的识别需求。同时，传统方法往往忽略了地形、土壤、气候等多因素对作物绝产边界的影响，导致识别结果不准确。

存在的问题

基于改进OTSU算法的识别方法

原理

01

OTSU算法是一种通过阈值分割法将图像分为前景和背景的方法，其基本原理是根据图像灰度直方图的双峰特性，选择一个阈值使得前景和背景之间的类间方差最大。

优点

02

算法简单，运算速度快，对于直方图具有明显双峰特性的图像分割效果较好。

缺点

03

对于直方图不具有明显双峰特性的图像分割效果较差，且对噪声敏感。

改进思路：针对OTSU算法的缺点，本文提出一种基于改进OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别方法。该方法首先采用中值滤波对图像进行去噪处理，然后利用改进的OTSU算法进行阈值分割。

03

2.计算滤波后图像的灰度直方图，并根据直方图特性确定一个初始阈值。

01

实现过程

02

1.对原始图像进行中值滤波处理，消除噪声干扰。

本文采用改进的OTSU算法对采煤沉陷耕地作物绝产边界进行识别，实验结果表明，该方法能够有效地识别出作物绝产边界，且识别准确率较高。

实验结果

与传统的OTSU算法相比，本文提出的改进OTSU算法具有更好的抗噪性能和更高的识别准确率。这主要得益于中值滤波对图像的预处理以及迭代寻优的过程。同时，该方法也具有一定的普适性，可以应用于其他类似场景的图像分割任务中。

分析

识别结果精度评价与优化

正确识别的绝产边界像素占总像素的比例，计算方法为（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）。

准确率（Accuracy）

正确识别的绝产边界像素占实际绝产边界像素的比例，计算方法为TP/（TP+FN）。

召回率（Recall）

准确率和召回