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摘要： 烟草是一种特殊农作物，烟草的提取对其信息统计起着重要作用。针对烟草单株提取难的问题，提出了一种结合多特征和超像素的无人机影像烟草精细提取方法。首先利用简单线性迭代聚类 （Simple Linear Iterative Clustering， SLIC）算法对影像进行超像素分割；然后统计超像素的平均值、亮度、长宽比、形状指数、红绿蓝波段值和自定义植被指数；接着通过对超像素特征组合和特征阈值选取来实现烟草的精细提取；最后对提取信息进行统计和分析。实验结果表明：该方法能有效地提取烟草株树，准确度分别为99%和98.6%。利用该方法，在计算烟草产量方面供了有效参考，节省了大部分的人力财力。 关键词： 烟草;  无人机影像;  简单线性迭代聚类;  超像素分割;  信息提取     Abstract: Tobacco is a special crop and the extraction of tobacco plays an important role in its statistics. Aiming at the difficulty of extracting tobacco plants， a tobacco fine extraction method in Unmanned Aerial Vehicle image combined with multi-features and superpixels is proposed. Firstly， the image is segmented by simple linear iterative clustering algorithm； secondly， the Mean value， Brightness， Length/Width， Shape index， Red， Green and Blue band value and custom vegetation index of super pixel are counted； thirdly， fine extraction of tobacco by superpixel features combination and features threshold selection； finally， the extracted information are satisficed and analyzed. The experimental results shown that the method can effectively extract tobacco trees， and the accuracy is 99% and 98.6%， respectively. Using this method， it provides an effective reference in calculating tobacco production， saving most of the human and financial resources.

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