CN109084690A - 基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于作物株高监测领域，具体而言，涉及一种基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，该方法包括：以无人机搭载可见光相机对作物株高目标监测区域进行数码影像获取，并采集地面控制点；基于POS数据和对应的无人机高清数码影像进行影像拍摄时刻空间姿态的还原，并生成密集点云；最后构建其飞行区域的3D多边形格网，生成飞行区域的真实三维模型。对三维模型进行计算和分割，得出作物的株高。本发明通过利用无人机获取的可见光遥感影像计算作物株高，实现了作物株高的实时监测，克服了传统地面测量方法的效率低、破坏作物的缺点，并且时效性高、便捷性强，适合大尺度的农情监测。
Description
技术领域
本发明涉及作物高度测量领域，具体涉及一种基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法。
背景技术
在作物的生长周期内，对作物植株高度的监测能够帮助生产者更好地掌握作物生长信息，根据其长势情况结合其他作物参数进行灌水、施肥等调控。其次，作物的植株高度在一定程度上可以反映作物产量。
目前，测定作物生长指标的方法有传统地面测量法与间接测量法，间接测量方法为基于遥感和图像系统的测量。地面测量作物高度的方法不仅费时费力，而且只能获取离散点的数据，无法得到面上的数据。而在间接测量方法中主动激光雷达遥感和干涉雷达遥感在林木高度测量方面具有很好的应用效果，已经成为林木高度反演的重要手段，但是由于其价格高昂，无法在作物中进行普遍性的应用。
综上所述，相对廉价且技术成熟的RGB(Red Green Blue)高分辨率相机设备已经广泛地应用在无人机遥感监测系统中。本发明实施例提供的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法与现有技术相比，通过利用无人机（实时）获取的遥感影像监测作物株高，实现了实时计算，克服了传统地面监测方法的破坏性强、时效性与便携性不足的缺点，而且成本较低，适合大尺度的农情监测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无人机可见光遥感的作物株高计算方法，解决现有的监测作物株高方法都存在适用性较差、工作效率低的问题。
本发明的实施例中提供了一种无人机可见光遥感的作物株高计算方法，包括步骤：。
步骤1：根据所需模型精度以及影像重叠度预先规划无人机参数，包括：航带数、飞行高度、飞行时间及架次。以无人机搭载的可见光相机对目标作物区域进行垂直拍摄，并按均匀分布进行控制点测量，保证获取影像建模后的精度。
步骤2：对监测作物区域的多幅原始影像的坐标系进行配准及拼接。
步骤3：提取影像拼接后生成的目标作物区域的密集点云数据。
步骤4：根据密集点云数据构建目标作物区域的3D多边形格网，并进行纹理贴图，最终生成监测区域的真实三维模型。
步骤5：对生成的三维模型进行分割和计算，最终得出作物的株高。
进一步的，步骤1航拍的影像必须具有一定的重叠度，其中，纵向重叠度至少为60%，旁向重叠度至少为30%。
进一步的，控制点的选择要安装高程起伏和航拍的目标作物区域分布进行综合考虑，并且其数量不能低于3个，最后用RTK精确测量其坐标及高程。
进一步的，步骤2控制以下步骤：
步骤21、利用图像拼接软件对目标作物区域的多幅原始影像进行处理；
步骤22、利用RTK已测的控制点对影像进行坐标系配准；
步骤23、利用图像拼接软件对原始影像进行拼接。
进一步的，步骤4利用图像拼接软件对影像中提取的密集点云进一步生成TIN三角网，构建其3D多边形格网，然后进行纹理贴图，生成DSM数字表面模型，再导出DEM数字高程模型。
进一步的，步骤5采用栅格计算工具对生成的DSM与DEM进行相减运算，得出目标作物区域内的株高。
具体的通过以下公式进行计算：
H=DSMi-DEM, （i=1，2，3，…）；
式中H代表作物株高、DSMi代表各次监测得到的作物数字表面模型、DEM代表数字高程模型。
本发明的有益效果是：无人机低空遥感监测具备时效性强、精度高、范围广和无接
触测量等优势；本发明利用倾图像拼接技术对航拍的影像进行处理，构建的三维模型能精确的测量作物株高的生长指标，能输出DEM数字高程模型、DOM数字正摄影像和DSM数字表面模型等通用格式的数据类型，具有可操作性强，设备成本较低，采样速率快、精度和分辨率高等特点。
附图说明
图1为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法流程图。
图2为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法的实施例简图。
图3为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法的处理过程示意图。
图4为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法的计算作物株高原理示意图。
图5为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法的结果示意图。
图6为本发明基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法的误差曲面示意图。
具体实施方式
体现本发明特征与优点的典型实施例将在以下的说明中详细叙述。应理解的是发明可以在不同的实施例上具有各种的变化，其皆不脱离本发明的范围，且其中的说明及所附附图在本质上是当作说明之用，而非用以限制本发明。
本发明针对现有技术中提出的地面观测法、图像监测法等几种监测方法都存在适用性较差、工作效率低、成本较高的问题，提出了一种基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法。
下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
本实施例提供了一种于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，包括以下步骤：
如图1所示，本例中首先，了解监测目标作物区域的地理地形、植被覆盖、水系等情况，结合模型精度等要求预先规划好航测的航带、架次和高程。采用多旋翼无人机搭载可见光相机对监测目标作物区域进行垂直拍摄。同时按照均匀分布和不同高程的要求进行控制点测量，保证获取影像建模后的精度。图像采集工具可以为机载单反或数码相机，只要能够满足机制和图像处理要求的图像采集设备都可作为图像采集工具用。
如图2所示，本例中首先，选定一个60m×20m的冬小麦种植区域作为监测目标作物区域，做4个大小为30cm*20cm的控制点标志牌，均匀放置于监测区域，并通过RTK对4个控制点的中心点进行绝对坐标的测量和记录。用无人机低空飞行对监测区域进行航测，获取初始影像照片。具体方法如下。
对监测区域的航测参数为，飞行高度30m，飞行航带8个，地面分辨率0.08cm。
垂直拍摄角度90°，纵向航带重叠度为80%，旁向重叠度为35%。
如图3所示，利用图像拼接软件对所获的初始影像照片进行处理，依靠测量的地面控制点进行坐标系配准，然后区域影像密集匹配，生成密集点云，再进一步生成TIN三角网，通过纹理贴图，生成监测目标作物区域的真实三维模型。
如图4所示，通过真实三维模型输出DSM数字表面模型与DEM数字高程模型的TIFF文件，并将其导入至栅格计算工具，进行相减运算，得出监测目标作物区域的CHM作物株高模型。
接着，对得出的CHM作物株高模型的精度采用与地面实测值进行精度评价，选定47个4m×4m的冬小麦样本单元，并在该单元内选取5个株高观测点，每个观测点观测若干株冬小麦株高，并将其进行均值计算，作为整个样本单元的平均株高。
第五，导入每个样本单元的矢量文件，运用统计工具在CHM作物株高模型里对每个样本单元进行分区统计，得出每个样本单元的冬小麦平均株高，并与地面值进行比较。
在与地面值的比较过程中具体通过以下公式计算。
Error=HeightT-HeightC；
其中Error表示从图像中计算得出的株高误差，HeightT代表地面实测株高，HeightC代表由本方法计算得出的株高。
如图5所示，最后，按照同样的方法处理同一监测目标作物区域的第二、三和四期影像，得出后续三次的冬小麦株高结果图。
如图6所示，在与地面实测值进行比较后，得出四次监测结果的误差曲面图。
将计算结果与地面实测值在y=x的线性关系下进行回归分析，得出R2=0.82，RMSE=0.0431m。结果显示具有较好的拟合效果与较高的精度，该方法可以提取作物株高。
无人机低空遥感、摄影建模和面向对象提取所需信息技术是一种操作性强，成本低，精度较高的综合的计算机图像处理技术。它可通过图像拼接软件直接从对实物拍摄的照片中提取目标区域的点云数据，从而生成TIN三角网、DEM、DOM/DEM等数据，实现快速的三维模型重建。结合栅格计算可以实现目标影像的作物株高自动提取，同时保证较高的精度，从而完整地、高精度地获取不同时期监测目标作物区域株高的变化情况。新监测技术具有采样速率快、精度和分辨率较高、无接触测量等优势。由此,我们相信基于无人机低空遥感在大尺度农情监测中拥有较好的应用前景，不仅可以为建设精准农业的定量化、实时化和数字化处理、分析和展示，而且大大提高了精准农业的自动化、信息化能力，为农情监测等提供较为详实的资料。
Claims (6)
1.基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，包括如下：
根据所需模型精度以及影像重叠度预先规划无人机参数，包括：航带数、飞行高度、飞行时间及架次;以无人机搭载的可见光相机对目标作物区域进行垂直拍摄，并按均匀分布进行控制点测量；对监测作物区域的多幅原始影像的坐标系进行配准及拼接；提取影像拼接后生成的目标作物区域的密集点云数据；根据密集点云数据构建目标作物区域的3D多边形格网，并进行纹理贴图，最终生成监测区域的真实三维模型；对生成的三维模型进行分割和计算，最终得出作物的株高。
2.根据权利要求1所述的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，航拍的影像必须具有一定的重叠度，其中，纵向重叠度至少为60%，旁向重叠度至少为30%。
3.根据权利要求1所述的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，控制点的选择要安装高程起伏和航拍的目标作物区域分布进行综合考虑，并且其数量不能低于3个，最后用RTK精确测量其坐标及高程。
4.根据权利要求1所述的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，对原始影像进行配准及拼接时，包括以下步骤：
步骤1、利用图像拼接软件对目标作物区域的多幅原始影像进行处理；
步骤2、利用RTK已测的控制点对影像进行坐标系配准；
步骤3、利用图像拼接软件对原始影像进行拼接。
5.根据权利要求1所述的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，利用图像拼接软件对影像中提取的密集点云进一步生成TIN三角网，构建其3D多边形格网，然后进行纹理贴图，生成DSM数字表面模型，再导出DEM数字高程模型。
6.根据权利要求1所述的基于无人机可见光遥感的作物株高计算方法，其特征在于，采用栅格计算对生成的DSM与DEM进行相减运算，得出目标作物区域内的株高。
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Application publication date: 20181225 |