CN110598619B - 一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法和系统 - Google Patents

一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于无人机数据采集的果树识别和数量监测方法，包括：S1，将无人机原始影像进行预处理，生成数字表面模型和正射影像；S2，基于正射影像计算植被指数；S3，根据植被指数的性质，识别出植被区域和背景；S4，通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率对果树进行筛选，确定果树位置和直径；S5，将初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度。本发明还提出一种对应的系统。本发明提出了一种新思路，将无人机同步生成的数字表面模型作为依据，利用数字表面模型求取识别后的作物高度，然后根据果树高度范围对果树进行二次识别和计数，提高果树识别精度。

Description

一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法和系统
技术领域
本发明涉及一种精细化果园管理方法，尤其涉及一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法和系统。
背景技术
果树的种植和管理是现代农业发展的重要组成部分，据联合国粮农组织统计，全世界果树种植面积约占总耕地面积的3％～4％(FAO，2012)。准确统计果树数量对果园产量估算以及种植管理至关重要。相较于传统的人工果树统计费时费力且主观性强的特点，遥感技术依其经济性强、持续性好、可靠性高的特点，可以提供大面积、长时间内必要的果树信息数据，成为保证果园中果树数量可持续统计的重要方式(Shao and Reynolds,2006)。
利用遥感技术对果树的统计基础是对遥感影像中的果树进行识别。Wulder等人对高分辨率卫星影像进行了一系列研究，假设波段组合后的影像局部峰值即为树的位置，利用局部最大滤波器即可识别树的位置。Gebreslassie等人研究发现，利用局部峰值识别并定位单株树木的方法是基于高斯滤波器平滑卫星影像以消除噪声，同时他们还提出采用了半变异函数来确定局部峰值检测窗口的大小。
然而，考虑到果树树冠的大小和形状，要对果树进行精准识别并计数需要较高空间分辨率的遥感影像，这使得空间分辨率较低的卫星影像在此方面的应用得到很大的限制。随着无人机遥感技术的发展，使得利用无人机获取果园尺度高空间、高时间和多光谱分辨率影像成为了可能；同时，无人机影像处理过程中利用SfM方法产生的密集点云可以生成质量较高的DSM影像，也为利用遥感技术进行植被识别与计数提供了新的可靠数据源。Wang等人提出了一种利用无人机可见光和多光谱影像对油菜花的开花数量进行了统计方法，但该方法需要分类数据做配合提供油菜花从的位置信息。Wu等人将无人机影像与深度学习将结合对小麦抽穗数量进行识别，得到了不错的识别精度，但该方法使用的前提是需要人工事先勾画小麦生长区，而且应用区域受限于训练样本区域。Harris公司发布了一种普适性较强的Count Crops Tools，该工具仅需输入作物的最小和最大直径就会对作物进行自动识别和计数。考虑到果树之前通常有较明显的间隙，可以单独区分，因此该方法被认为在果树识别与计数方面有着广阔的应用前景。然而，由于遥感影像通常只能表达作物冠层顶部信息，该方法在果树识别中不可避免的会将果园中的杂草和果园旁的其他树木误识别果树，从而影响统计精度，使其在实际果园管理中的应用受到很大限制。
目前还没有利用DSM影像进行作物识别的研究，但已有部分研究利用无人机DSM求取作物高度。Ziliani等人利用无耕种时期的无人机数字表面模型作为基底数据，利用植被生长期的获取的无人机数字表面模型与基底数据做差求取植被高度，但该方法需要在无耕种时获取无人机数字表面模型，无法利用单次无人机数据计算植被高度。
现有技术是利用正射影像在二维尺度通过果树冠层直径范围来对果树进行识别，但该方法会将冠层直径范围内其他树种和草丛误识别成果树造成误差。
发明内容
针对背景技术中的问题，及本发明首次将无人机密集点云产生的数字表面模型作为辅助数据加入到果树识别与计数研究中，通过对果树高度的求取，将利用冠层半径范围识别后的植被进行二次筛选，提高果树识别的精度。
本发明提出一种基于无人机数据采集的果树识别和数量监测方法，包括：
S1，将无人机原始影像进行预处理，生成数字表面模型和正射影像；
S2，基于正射影像计算植被指数；
S3，根据植被指数的性质，识别出植被区域和背景；
S4，通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率对果树进行筛选，确定果树位置和直径；
S5，将初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度。
本发明还提出一种基于无人机数据采集的果树识别和数量监测系统，包括：
预处理单元，其将无人机原始影像进行预处理，生成数字表面模型和正射影像；
植被指数获取单元，其基于预处理单元获得的正射影像计算得到植被指数；
植被提取单元，其根据植被指数获取单元得到的植被指数的性质，识别出植被区域和背景；
果树初识别单元，其通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率对果树进行筛选，确定果树位置和直径；
果树高度计算单元，其将初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度
本发明的有益效果为：本发明利用已有的根据植被冠层直径对果树进行识别并计数的方法，创新性的提出利用识别的果树位置和直径，代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差求取果树高度。同时，本发明又创新性的利用求取的果树高度和已知的果树高度范围，将之前识别的不符合果树高度的植被剔除，提高了果树识别和计数的精度。本发明的方法通过做过模拟实验，结果精度近100％，具有非常好的识别效果。
附图说明
为了更容易理解本发明，将通过参照附图中示出的具体实施方式更详细地描述本发明。这些附图只描绘了本发明的典型实施方式，不应认为对本发明保护范围的限制。
图1为本发明的方法的的流程图。
图2为本发明的方法的一个实施方式的流程图。
图3为本发明的系统的结构图。
具体实施方式
下面参照附图描述本发明的实施方式，其中相同的部件用相同的附图标记表示。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的技术特征可以相互组合。
如图1-2所示，本发明的一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法包括：
S1，将无人机原始影像进行预处理，例如通过photoscan软件进行处理，生成数字表面模型(DSM，Digital Surface Model)和正射影像。
S2，基于正射影像计算植被指数。植被指数，是根据植被的光谱特性，将影像可见光和近红外波段进行组合，对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。
S3，植被提取：根据植被指数的性质，将植被指数小于0的像元值设置为背景，大于0的像元认为是植被区域。
S4，通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率对果树进行初步识别，确定果树位置和直径。
S5，初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型DSM，利用果树位置临近的海拔的最低值(对应DSM影像中的最小值)与果树海拔的最高值(对应DSM影像中的最大值)进行做差，获得果树高度。
Figure BDA0002193592190000041
D(u)＝⊙[o(x,y),R]
式中，D(u)代表果树的像素集合，d为识别到的果树的直径，PPI为DSM影像的空间分辨率，R为识别到的果树的半径所对应的像素数量，o(x,y)为识别到的果树中心坐标。
根据果树的邻近空间关系，将果树的半径向外扩展一个像素，形成新集合D′(u)。该集合表示识别到的单棵果树和其最邻近的地表的海拔数据集。
D′(u)＝⊙[o(x，y)，(R+1)]
此时，果树高度即可表示为：
hmax＝maxu(D(u)) hmin＝minu(D′(u))
H＝hmax-hmin
式中，H代表果树高度，hmax代表数据集D(u)中的最大值，hmin代表数据集D′(u)的最小值。
S6，利用果树高度信息对果树进行二次识别
在纵向空间中，果树的高度通常介于高大乔木与低矮灌木之间，形成其独特的纵向特征。依据此特性，可以依据果树高度范围为阈值，利用S5中生成的果树高度数据对S1中生成的果树影像进行二次识别，剔除出不符合果树高度范围的对象，生成全新的果树位置影像并统计果树的数量。
Figure BDA0002193592190000051
式中，Hmin，Hmax分别为果树高度的最小值和最大值。
本发明还提出一种利用无人机影像进行果树识别和计数的系统，如图3所示，所述系统包括：
预处理单元，其将无人机原始影像进行预处理，例如通过photoscan软件进行处理，生成数字表面模型(DSM，Digital Surface Model)和正射影像。
植被指数获取单元，其基于预处理单元获得的正射影像计算得到植被指数。
植被提取单元，其根据植被指数获取单元得到的植被指数的性质，将植被指数小于0的像元值设置为背景，大于0的像元认为是植被区域。
果树初识别单元，其通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率对植被提取单元识别的果树进行初步筛选，确定果树位置和直径。
果树高度计算单元，其利于果树初识别单元确定的果树位置和直径，代入到数字表面模型DSM，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度。
剔除单元，其根据已知的果树高度范围，将不符合果树高度的植被剔除，提高果树识别和计数的精度。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种利用无人机影像进行果树识别和计数的方法，其特征在于，包括：
S1，将无人机原始影像进行预处理，生成数字表面模型和正射影像；
S2，基于正射影像计算植被指数，其中，植被指数是根据植被的光谱特性，将影像可见光和近红外波段进行组合得到的地表植被状况的度量；
S3，根据植被指数的性质，将植被指数小于0的像元值设置为背景，大于0的像元认为是植被区域，识别出植被区域和背景；
S4，通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率，根据冠层直径对果树进行初步识别，确定果树位置和直径；
S5，将初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度；
S6，根据已知的果树高度信息，将不符合果树高度的植被剔除以提高果树识别和计数的精度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在获得果树高度后，根据最终识别的果树对象的个数进行计数。
3.一种利用无人机影像进行果树识别和计数的系统，其特征在于，包括：
预处理单元，其将无人机原始影像进行预处理，生成数字表面模型和正射影像；
植被指数获取单元，其基于预处理单元获得的正射影像计算得到植被指数，其中，植被指数是根据植被的光谱特性，将影像可见光和近红外波段进行组合得到的地表植被状况的度量；
植被提取单元，其根据植被指数获取单元得到的植被指数的性质，将植被指数小于0的像元值设置为背景，大于0的像元认为是植被区域，识别出植被区域和背景；
果树初识别单元，其通过已知的果树直径范围和图像的空间分辨率，根据冠层直径对果树进行筛选，确定果树位置和直径；
果树高度计算单元，其将初步识别的果树位置和直径代入到数字表面模型，利用果树位置临近的海拔的最低值与果树海拔的最高值进行做差，获得果树高度；
剔除单元，其根据已知的果树高度信息，将不符合果树高度的植被剔除以提高果树识别和计数的精度。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，包括：
在获得果树高度后，根据最终识别的果树对象的个数进行计数。
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