CN109190634A - 一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法 - Google Patents

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阮禄章
陈鹏
韩玉清
朱超英
徐志风
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Abstract

一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法，包括如下步骤：（1）制作20cm×20cm的100个格子的网格卡片；（2）将网格卡片放置在鸟巢所在生境，保持卡片垂直向下；（3）将卡片分别面对东、南、西、北四个方向，并距离卡片2m处拍摄照片，拍摄位置与鸟巢水平等高；（4）依据隐蔽度RGB三原色的判决决策树统计出遮蔽网格数量，计算出遮蔽百分比；（5）结合四个方位遮蔽网格百分比平均值，计算鸟巢隐蔽度。本发明可极大的提高鸟巢隐蔽度的测量精度，相比于传统的目测法不存在主观意识上的误差；有利于减少鸟巢隐蔽度的工作量，提高了鸟巢隐蔽度测量的工作效率，节省了大量的人力物力。

Description

一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法
技术领域
本发明涉及生态学领域，是一种测量鸟巢隐蔽度(Concealment)的方法，适用于各种生境鸟巢隐蔽度的测量。
背景技术
决定鸟类巢址选择最主要的原因就是巢的隐蔽性，因为鸟巢的隐蔽性很大程度上决定了筑巢成功率。为了躲避猛禽、蛇和老鼠等动物对鸟卵和雏鸟的威胁，不同鸟类巢址的选择有所不同，鸟巢的隐蔽度也不一样。
在鸟类野外生态学研究中，传统的隐蔽度测定方法有目测估算法和木杆替代法。在样方中心树立一个木杆，通过目测可见木杆长度占总长度的百分比来巢的隐蔽度。这些方法比较随机性，误差比较大。鉴于以上因素，我们迫切需要一种方法，能够大大缩短隐蔽度测量时间，提高测量精度。随着数字摄影计算的发展，现在可以直接用图形图像软件从照片中提取物体像元。根据RGB模式分析结果构造RGB颜色判定的决策树，并通过数字化的方法准确计算出隐蔽度，不需要复杂的人工处理，减少了观察者的主观性，提高了测量精度。
发明内容
本发明的目的是提出一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法，以解决传统隐蔽度测量方法误差较大，工作量大，难以有较高的效率的问题。
本发明较传统测量方法在大大减少工作量的同时保证了精度。传统测量方法的主要缺点就是误差太大，故我们利用现代数码相机或者高像素手机进行拍照，依据植被RGB三原色的判决决策树计算鸟巢隐蔽度，隐蔽度=（照片网格中像元数量－白色像元数量/照片网格中像元数量）×100%。通过本发明能快速得到鸟巢隐蔽度，达到提高工作效率的目的。
本发明根据大量的重复实验及充足的文献辅证，证明其可行性和高效性，同时本发明具有成本低、易操作等优点。本发明不仅适用于鸟巢隐蔽度计算，还适用于大多数动物隐蔽度研究，具有较宽广的应用范围。
本发明是通过以下技术方案实现的。
本发明所述的一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法，其特征包括如下步骤。
（1）制作网格卡片：制作20cm×20cm的100个格子的网格卡片。
（2）放置网格卡片：将网格卡片放置在鸟巢所在生境，保持卡片垂直向下。
（3）拍摄照片：将卡片分别面对东、南、西、北四个方向，并距离卡片2m处拍摄照片，拍摄位置与鸟巢水平等高。
（4）输入计算：依据隐蔽度RGB三原色的判决决策树统计出遮蔽网格数量，计算出遮蔽百分比。
（5）得出结果：结合四个方位遮蔽网格百分比平均值，计算鸟巢隐蔽度。
本发明的计算过程如下：开始载入并显示数码照片，划定出隐蔽度计算区域，利用隐蔽度计算方法进行划分，显示划分区域，输出隐蔽度值，对比原始照片并自动区分开始计算下一张照片。
本发明可将拍摄的图像读入数码相机的内存并利用坐标轴Axes固定之后显示在用户界面的固定位置上。
本发明可将内存中的隐蔽度图像句柄根据颜色判定决策树判别种类并写入二值图像。
本发明依据隐蔽度RGB三原色的判决决策树计算出隐蔽度数值。
本发明的有益效果：（1）本发明可极大的提高鸟巢隐蔽度的测量精度，相比于传统的目测法不存在主观意识上的误差。（2）本发明有利于减少鸟巢隐蔽度的工作量，提高了鸟巢隐蔽度测量的工作效率，节省了大量的人力物力。
本发明可以应用在多种鸟巢生境中测量隐蔽度，具有广泛的使用范围。
附图说明
图1网格照片裁剪示意图。将拍摄的四个方向的照片裁剪成如图所示的大小；
图2 RGB模式下隐蔽度判别决策树。依次逐个像素根据颜色判定决策树判别隐蔽成分，其中R＞B＞G且R－G＜40、R＞G＞B且R－B＜10和B＞G＞R且R－B≤10三种情况时为白色像元，其他为植被像元，最后将结果写入二值图像；
图3鸟巢隐蔽度计算流程图。依据植被RGB三原色的判别决策树计算出四个方向隐蔽度平均值，将计算结果和图片划分结果显示给用户，并进行分类图片和原始图片的对照。
具体实施方式
本发明将通过以下实施例作进一步说明。
实施例。
（1）制作网格卡片：制作20cm×20cm的100个格子的网格卡片，可使用以白色为底的卡片，与生境对比度高为宜。
（2）放置网格卡片：将网格卡片放置在鸟巢所在生境，保持卡片垂直向下（图1）。
（3）拍摄照片：将卡片保持垂直向下并分别面对东、南、西、北四个方向，利用数码相机等具有拍摄功能的设备分别拍摄四个方向隐蔽度照片，拍摄时与卡片保持2m距离，拍摄位置与鸟巢水平等高。
（4）计算方法：在使用Java语言开发并比较了RGB决策法、RGB阈值法和HSV判别法之后，我们选定RGB决策法作为本程序计算方法。依据隐蔽度RGB三原色的判决决策树统计出遮蔽网格数量，计算出遮蔽百分比。照片中所有像元均是由植被和非植被两部分端元组成，像元的光谱特征由这两部分端元线性加权而成。根据数字图像色彩构成原理，数码相机所拍摄的照片是由红(red)、绿(green)、蓝(blue)三基色构成的，颜色值(digital number，DN)由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色组成，三基色的范围都在0~255之间。不同的照片，其颜色不同的原因正是因为构成各种照片的R、G、B三基色DN值(digital number)不同。在获取了各种树木植被及非植被的DN值之后，分别研究各个照片(植被和非植被)R、G、B三基色DN值之间的组合规律，据此可根据光谱特征区分植被和非植被，采用以下公式，对鸟巢隐蔽程度进行测算：
隐蔽度=（照片网格中像元数量－白色像元数量/照片网格中像元数量）×100%。
（5）计算界面：将拍摄的图像读入数码相机的内存并显示在用户界面的固定位置上。隐蔽度的计算程序是在Matlab平台下编写完成，通过调用图形句柄系统的子系统—GUI来实现用户图形界面的显示、操作。将内存中的隐蔽度图像句柄根据颜色判定决策树判别种类并写入二值图像。主要包括四部分，①载入图像，将用户选定的数码照片读入计算机内存，以多维矩阵M×N×3的形式保存真彩色图像信息，RGB三原色的取值为0~255的无符号整型。将载入的数码图像显示在用户界面的固定位置上，方便用户直观的辨识。为了统一界面风格、防止照片形变，利用了坐标轴Axes固定了照片位置和大小，方便用户直观浏览照片缩略图，并选取数码照片最大内切圆区域作为计算区域。②首先初始化一个新的等大矩阵，用来存储分类后的二值图像。然后，从内存中获取植被图像句柄，利用双循环语句遍历整个图像矩阵，依次逐个像素根据颜色判定决策树判别像元种类，然后将结果写入二值图像。③依据草地植被RGB三原色的判别决策树计算出四个方向隐蔽度平均值，将计算结果和图片划分结果显示给用户，并进行分类图片和原始图片的对照。④计算下一图片。

Claims (1)

1.一种高效测量鸟巢隐蔽度的方法，其特征包括如下步骤：
（1）制作20cm×20cm的100个格子的网格卡片；
（2）将网格卡片放置在鸟巢所在生境，保持卡片垂直向下；
（3）将卡片分别面对东、南、西、北四个方向，并距离卡片2m处拍摄照片，拍摄位置与鸟巢水平等高；
（4）依据隐蔽度RGB三原色的判决决策树统计出遮蔽网格数量，计算出遮蔽百分比；
（5）结合四个方位遮蔽网格百分比平均值，计算鸟巢隐蔽度。
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