CN109117811B - 一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法 - Google Patents

一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法，包括：S1、在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围；S2、确定无人机执行命令的坐标，高度及飞行轨迹；S3、无人机校对位置，执行拍摄命令，上传拍摄图像；S4、图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；S5、提取拍摄图像中的植被信息，构建植被指数模型；S6、采用改进的熵阈值法，计算阈值；S7、利用阈值计算植被覆盖率；S8利用植被覆盖率确定植被覆盖率等级。本申请通过对估算过程的改进，在简化操作过程的同时，有效提高城市植被覆盖率的估算精度及估算效率。

Description

一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及 方法
技术领域
本发明涉及城市植被覆盖率测量、估算领域，特别是涉及一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法。
背景技术
城市是人类活动最为集中的区域，探讨城市植被的独特性质对于城市规划和城市环境保护具有重要的实践意义。城市植被是城市里覆盖着的生活植物。它包括城市里的公园、校园、寺庙、广场、球场、医院、街道、农田及空闲地等场所拥有的森林、灌木、绿篱、花坛、草地、树木、作物等所有植物的总和。
通常用城市植被覆盖率来表明城市绿化规划目标或所取得的绿化成果指标。20世纪以来，城市发展越来越快，人口数量也越来越多，然而在大多数的城市发展过程中，原有的城市植被所在地绝大多数被占用，自然植被、农田作物覆盖的面积则大量减少，因此，如何在有限的土地上，紧跟城市化的进程，提高城市植被覆盖率是城市环境建设的重要课题。
传统的地面测量方法主要有：目测法、采样法、仪器测量法。目测法主要通过在地面选取样方，依靠人的经验进行估计，这种方法很难保证测量的准确性与可靠性。采样法通过在样方内采样辅助工具进行统计测量，缺点是操作过于复杂，时间长。仪器测量法主要有空间定量计法、移动光量计法和数码相机摄影测量法，缺点是需要人实地拍摄，操作时间长。此外，还包括传统的航空遥感测量方法，传统的以卫星、航空器为平台的数据获取方法已经广泛应用，但是受天气影响较大，较难拍摄到符合要求的高分辨率影像。在此基础上，还可以采用无人机低空遥感测量方法，飞行高度一般在1km以下，能够获取规则重叠度影像，具有成本低、精度高、分辨率高、效率高等特点，能够弥补卫星光学遥感和普通航空摄影经常受云层遮挡获取不到影像的缺陷。
无人机低空遥感测量技术的发展，为植被覆盖率的测量提供了一个新的发展方向，尤其是为城市植被覆盖率的大范围精确调查提供了可能。
发明内容
本发明提供一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率系统及方法，通过对估算过程的改进，在简化操作过程的同时，有效提高城市植被覆盖率的估算精度及估算效率。
本发明的技术方案是：一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，包括：
待估算区域录入模块，用于在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
拍摄控制模块，用于根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
无人机，用于根据拍摄控制模块发送的拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
图像拼接模块，用于基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
植被指数计算模块，用于提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure BDA0001777116340000021
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
阈值计算模块，指定坐标处将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被。阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000022
涉及背景B的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000023
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure BDA0001777116340000024
Figure BDA0001777116340000025
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure BDA0001777116340000026
当
Figure BDA0001777116340000027
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
植被覆盖率计算模块，用于利用阈值计算模块得到的阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure BDA0001777116340000031
植被覆盖率评级模块，用于利用植被覆盖率计算模块计算得到的植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级。
优选的，所述无人机的拍摄高度是1000m。
优选的，将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
优选的，所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS 软件中的一种。
优选的，所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，包括以下步骤：
S1、在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
S2、根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
S3、无人机根据拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
S4、基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
S5、提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝 3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure BDA0001777116340000032
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
S6、计算阈值，将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被。阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000041
涉及背景B的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000042
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure BDA0001777116340000043
Figure BDA0001777116340000044
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure BDA0001777116340000045
当
Figure BDA0001777116340000047
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
S7、利用阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数 NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure BDA0001777116340000046
S8、利用植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级。
优选的，所述无人机的拍摄高度是1000m。
优选的，将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
优选的，所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS 软件中的一种。
优选的，所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
本发明的有益效果：本发明使用无人机低空遥感测量技术，既代替了人工作业，同时还弥补了卫星光学遥感和普通航空摄影经常受云层遮挡获取不到影像的缺陷。所采用的基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法，能够实现在地图上对低空拍摄过程进行精确定位，同时利用适用于城市植被覆盖率估算的改进的植被指数NRGBDI计算方法和改进的熵阈值法对城市绿色植被与非绿色植被进行分类，估算城市特定区域内的植被覆盖率。在简化操作过程的同时，有效提高城市植被覆盖率的估算精度及估算效率。
附图说明
图1是本发明的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统示意图；
图2是本发明的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
参阅图1所示，本发明实施例提供一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，包括：
待估算区域录入模块，用于在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
拍摄控制模块，用于根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
无人机，用于根据拍摄控制模块发送的拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
图像拼接模块，用于基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
植被指数计算模块，用于提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure BDA0001777116340000051
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
阈值计算模块，指定坐标处将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被。阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000052
涉及背景B的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000053
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure BDA0001777116340000054
Figure BDA0001777116340000061
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure BDA0001777116340000062
当
Figure BDA0001777116340000063
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
植被覆盖率计算模块，用于利用阈值计算模块得到的阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure BDA0001777116340000064
植被覆盖率评级模块，用于利用植被覆盖率计算模块计算得到的植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级。
优选的，所述无人机的拍摄高度是1000m。
优选的，将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
优选的，所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS 软件中的一种。
优选的，所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
参阅图2所示，本发明实施例提供一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，包括以下步骤：
S1、在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
S2、根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
S3、无人机根据拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
S4、基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
S5、提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝 3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure BDA0001777116340000071
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
S6、计算阈值，将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被。阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000072
涉及背景B的概率分布为：
Figure BDA0001777116340000073
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure BDA0001777116340000074
Figure BDA0001777116340000075
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure BDA0001777116340000076
当
Figure BDA0001777116340000077
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
S7、利用阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数 NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure BDA0001777116340000078
S8、利用植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级。
优选的，所述无人机的拍摄高度是1000m。
优选的，将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
优选的，所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS 软件中的一种。
优选的，所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
本发明的有益效果：本发明使用无人机低空遥感测量技术，既代替了人工作业，同时还弥补了卫星光学遥感和普通航空摄影经常受云层遮挡获取不到影像的缺陷。所采用的基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统及方法，能够实现在地图上对低空拍摄过程进行精确定位，同时利用适用于城市植被覆盖率估算的改进的植被指数NRGBDI计算方法和改进的熵阈值法对城市绿色植被与非绿色植被进行分类，估算城市特定区域内的植被覆盖率。在简化操作过程的同时，有效提高城市植被覆盖率的估算精度及估算效率。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，包括：
待估算区域录入模块，用于在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
拍摄控制模块，用于根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
无人机，用于根据拍摄控制模块发送的拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
图像拼接模块，用于基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
植被指数计算模块，用于提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure FDA0003087376110000011
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
阈值计算模块，将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被；阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure FDA0003087376110000012
涉及背景B的概率分布为：
Figure FDA0003087376110000013
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure FDA0003087376110000014
Figure FDA0003087376110000015
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure FDA0003087376110000016
当
Figure FDA0003087376110000017
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
植被覆盖率计算模块，用于利用阈值计算模块得到的阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure FDA0003087376110000021
植被覆盖率评级模块，用于利用植被覆盖率计算模块计算得到的植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级；
所述系统能够实现在地图上对低空拍摄过程进行精确定位，同时利用适用于城市植被覆盖率估算的改进的植被指数NRGBDI计算方法和改进的熵阈值法对城市绿色植被与非绿色植被进行分类，估算城市特定区域内的植被覆盖率。
2.根据权利要求1所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，其特征在于：所述无人机的拍摄高度是1000m。
3.根据权利要求2所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，其特征在于：将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，其特征在于：所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS软件中的一种。
5.根据权利要求1所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的系统，其特征在于：所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
6.一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，包括以下步骤：
S1、在系统所展示的三维地图上确定待估算区域范围，系统根据录入的待估算区域范围，计算待估算区域范围边界处的坐标，坐标为全球的经、纬度坐标，系统确定待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置、图像特征；
S2、根据待估算区域范围及无人机镜头的拍摄范围，确定一个或多个无人机需要执行拍摄命令的全部坐标位置，无人机的拍摄高度及飞行轨迹；
S3、无人机根据拍摄坐标，飞行轨迹，自主飞行到指定坐标处，根据待估算区域范围内重要建筑物的坐标位置校对飞行位置是否正确，当飞行坐标正确时，调整悬停高度，执行垂直拍摄命令；每次拍摄结束后，将拍摄图像上传至服务器；
S4、基于空中三角测量原理，使用基于无人机图像的专业制图软件自动对数据库中存储的单幅拍摄图像进行正射纠正处理，输出供分析的高精度正射图像，将其存储到数据库，并且，根据正射图像的经、纬度信息进行图像拼接，得到待估算区域范围的完整正射图像；
S5、提取完整正射图像中的植被信息，分析完整正射图像中的绿色植被与非植被的光谱特性，构建既能增强绿色植被信息又能弱化土壤信息的植被指数模型；从完整正射图像中提取红、绿、蓝3个波段的信息，归一化红绿蓝差异指数，构建基于可见光红、绿、蓝3个波段的植被指数NRGBDI，公式为：
Figure FDA0003087376110000031
其中，RED、GREEN、BLUE分别表示红、绿、蓝3个波段的反射率；
S6、计算阈值，将植被指数NRGBDI大于阈值的认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI小于阈值的认定为非绿色植被；阈值的计算采用改进的熵阈值法：设图像总像素数M，灰度范围为0～L-1，灰度值为n，灰度值为i的像素数目为mi，利用灰度值将图像分为目标植被A与背景B两类，由此，图像中涉及目标植被A的概率分布为：
Figure FDA0003087376110000032
涉及背景B的概率分布为：
Figure FDA0003087376110000033
其中，Pi＝mi/M；此后，采用所述改进的熵阈值法定义目标植被A和背景B的局部熵分别为：
Figure FDA0003087376110000034
Figure FDA0003087376110000035
拍摄图像的目标植被A和背景B熵的总和为：
Figure FDA0003087376110000036
当
Figure FDA0003087376110000037
取得最大值时，对应的灰度值n即为计算最终得到的阈值N；
S7、利用阈值N，将植被指数NRGBDI>N的像元认定为绿色植被，将植被指数NRGBDI≤N的认定为非绿色植被，统计绿色植被的像元个数为C，非绿色植被的像元个数为D，则植被覆盖率为：
Figure FDA0003087376110000038
S8、利用植被覆盖率F，根据城市植被覆盖率评级表，确定相应的植被覆盖率等级；
所述方法能够实现在地图上对低空拍摄过程进行精确定位，同时利用适用于城市植被覆盖率估算的改进的植被指数NRGBDI计算方法和改进的熵阈值法对城市绿色植被与非绿色植被进行分类，估算城市特定区域内的植被覆盖率。
7.根据权利要求6所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，其特征在于：所述无人机的拍摄高度是1000m。
8.根据权利要求7所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，其特征在于：将拍摄图像上传至服务器的同时，将拍摄经度、纬度、时间、拍摄高度上传至服务器端数据库。
9.根据权利要求6所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，其特征在于：所述基于无人机图像的专业制图软件可以是Pixel-Grid、DPGrid、Inpho、IPS软件中的一种。
10.根据权利要求6所述的一种基于低空遥感测量技术估算城市植被覆盖率的方法，其特征在于：所述城市植被覆盖率评级表包括五个等级，第一级为F<20％的低度植被覆盖率，第二级为20％≤F<40％的中度植被覆盖率，第三级为40％≤F<60％的中高度植被覆盖率，第四级为60％≤F<80％的高度植被覆盖率，第五级为F≥80％的极高度植被覆盖率。
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