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针对无人机（UAV）影像农田 场景地块边界提取过程中由于大幅面、高分辨率和地块尺寸 大小不一致等带来的过分割问题，提出了一种基于多尺度分割的地块边界自动化提取流程。该流程采用分块分割策略，在多尺度组合聚合（ MCG）分割方法框架下，通过对比实验研究并选取最佳地面采样距离和分析边界提取准确率关于尺度变化曲线选择最优分割尺度，进而实现了地块边界自动提取。以湖北省仙桃市为数据源进行的实验结果表明：面向地块边界提取的最佳地面采样距离为30 cm，最优分割尺度为，整场景总体地块边界提取准确率可达90%以上。该方法不仅能准确提取大幅面的农业地块边界，也可为后期农业无人机航拍规划提供参考依据。
遥感技术正被广泛用于地物分类1I 、灾害监测［2］及土地利用规划［3］等方面，在全国第三次土地调查的大背景下，无人机遥感系统因具有机动灵活、低成本、高效获取高分辨率影像等优点，在农业大面积遥感影像数据获取方面具有独特优势。在农业应用方面，准确提取地块边界在作物分类、生产状况监测、营养诊断等信息获取中发挥着重要作用，但无人机遥感影像的高分辨率却给地块边界提取带来了挑战。目前使用无人机遥感影像提取地块边界的主要问题有：1）对大面积农作物数据，农业无人机影像需拼接而成，无法直接处理大尺寸影像且自动提取地块边界精度低;2）高分辨率无人机遥感影像由于细节丰富、地块尺寸大小不- -致等原因，存在大量过分割现象。
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