CN111414867A - 一种植物地上生物量测算方法 - Google Patents

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郝梦宇
秦龙君
赵文利
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Abstract

本发明涉及一种植物地上生物量的测算方法，包括；S1：获取可见光图像数据和地面实测植被地上生物量；S2：建立三维实景图；S3：从三维实景图提取地物高程图和地物分布图，获取两种图的地理位置信息一致；S4：将地物分布图分为植被及非植被分布图区，计算植被分布图区可见光的光谱指数、纹理特征量；在地物高程图中提取出相应的非植被高程图区；S5：对非植被高程图区中的空白区进行数据插补，得到地面高程图；S6：将S3和S5的地物高程图相减得到植被的高度数据分布；S7：获取植被的冠层高度数据，对可见光的光谱指数、纹理特征量以及冠层高度等进行区域统计，得到相关特征量；S8：筛选特征量并结合地面实测植被地上生物量计算出植被地上生物量。

Description

一种植物地上生物量测算方法
技术领域
本发明涉及一种植物地上生物量测算方法。
背景技术
陆地植物生物量是研究生态系统能量变化和碳储量变化的一个非常重要的指标，因此，对其进行准确测算是非常具有意义的。植物生物量分为地上生物量和地下生物量，地上生物量是指植物在每单位面积上所含的地表以上的干重，目前对其测算的方法主要有地面测量法和遥感估测法。其中，地面测量法虽然精度高，结果可靠，但是其耗时费力，适合小规模，且对植物具有破坏性。遥感估测法主要依赖卫星遥感图像和地面实测生物量数据，通过回归统计法或机器学习算法等构建生物量模型，进而实现较大范围的生物量估算和动态分析，但是其估算精度低，而且空间变异性大。
近年来无人机遥感的快速发展，产生了利用无人机遥感图像测算地上生物量的方法，比如，在中国发明专利(CN105842707A)中公开了一种基于无人机遥感图像的草地地上生物量测算方法及装置，其利用无人机遥感图像在一定程度上解决了地面测量费时费力和遥感估测精度差等问题，但是在实际中仍然存在遥感装置的成本高和估算精度差以及方法稳定性低等问题，比如，获取遥感图像的传感器造价成本高，难以通过低成本的普通可见光相机实现，另外，地上生物量计算模型的类型和变量选择未必最优，因此其测算精度有待进一步的提升。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供以下技术方案：
一种植物地上生物量的测算方法，包括以下步骤：
S1：获取研究区的可见光图像数据集和地面实测植被地上生物量，并对应记录以上数据的地理位置信息；
S2：对可见光图像数据集进行三维重建，得到三维实景模型；
S3：在同一地理坐标系下，从三维实景模型提取研究区的地物高程图和地物分布图；
S4：将地物分布图通过图像识别和分类，将其分为植被分布图区和非植被分布图区，根据非植被分布图区，从S3的地物高程图中提取出相应的非植被高程图区；
S5：结合非植被高程数据，对非植被高程图区中的空白区进行数据插补，以获取植被区的地面高程，从而得到完整的地面高程图；
S6：将S3的地物高程图减去S5得到的地面高程图，得到植被的高度分布图；
S7：对植被的高度分布图进行区域统计，以获取植被的冠层平均高度、最大/最小高度以及冠层体积结构特征量，同时，结合S4获得的植被分布图区对S3的地物分布图中的植被光谱和纹理量进行区域统计计算，获得植被的光谱特征量和纹理特征量；
S8：将植被光谱特征、纹理特征以及结构特征量与地上生物量之间的相关性大小进行比较，从光谱特征、纹理特征以及结构特征中各自筛选出相关性最好的特征量，利用这三个特征量与地面实测植被地上生物量建立反演模型，从而计算出研究区的植被地上生物量。
进一步地，在S1中，所述可见光图像数据集是通过可见光传感器获得的.
进一步地，所述可见光传感器是无人机可见光传感器或手机可见光传感器。
进一步地，所述可见光图像数据集建立三维实景模型的过程是通过摄影测量法实现。
进一步地，反演模型包括线性回归模型、非线性回归或机器学习模型。
本发明的有益效果是：
本发明的植物地上生物量测算方法中具有以下优点：
1.采样成本低，且效率高
本方法在外业采样部分，主要采用可见光图像传感器即可实现图像数据的收集，包括手机相机，无人机相机等。相比于目前应用在生物量监测方面的激光雷达或高光谱相机等传感器，这种可见光传感器的成本较低，实现简单方便。相比于传统地面实测生物量法，该方法在不伤害植物的基础上，能实现短时间大范围的地上生物量测算，这大大提高了精确测量生物量的效率。2.测算精度高，数据可信度高
本方法无论是高精度的三维实景建模环节，还是植物特征量与地上生物量之间多种优化算法模型的建立环节，都在很大程度上提高了植物生物量测算的精度，实验证明，所测的生物量数据可信度高。3.实现动态化生物量监测，且应用广泛
鉴于本方法图像数据获取的低成本和灵活性以及结果的可信度高等特点，因此可满足动态化植物生物量监测要求，同时既能应用于小范围的植物地上生物量测算，还能搭载于各种形式的飞行器在大范围内实现植物生物量的调查，因此其应用范围十分广泛。
附图说明
图1是本发明中植物地上生物量的测算方法流程图；
具体实施方式
见图1，本发明还提供一种植物地上生物量的测算方法，包括以下步骤：
S1：获取研究区的可见光图像数据集和地面实测植被地上生物量，并对应记录以上数据的地理位置信息；
进一步地，在S1中，所述可见光图像数据集是通过可见光传感器获得的，所述可见光传感器是无人机可见光传感器或手机可见光传感器等。
S2：对可见光图像数据集进行三维重建，得到三维实景模型；；
具体地，所述可见光图像数据集建立三维实景模型的过程是通过摄影测量法实现。
S3：在同一地理坐标系下，从三维实景模型提取研究区的地物高程图和地物分布图；
其中，地物高程图包含所有地物的高程数据，反映的是目标区包含地表土壤和植被等所有地物表面高程信息，地物分布图反映研究区中地物分布状况。
S4：将地物分布图通过图像识别和分类，将其分为植被分布图区和非植被分布图区，根据非植被分布图区，从S3的地物高程图中提取出相应的非植被高程图区；。
S5：结合非植被高程数据，对非植被高程图区中的空白区进行数据插补，以获取植被区的地面高程，从而得到完整的地面高程图；
S6：将S3的地物高程图减去S5得到的地面高程图，得到植被的高度分布图；
S7：对植被的高度分布图进行区域统计，以获取植被的冠层平均高度、最大/最小高度以及冠层体积等结构特征量，同时，结合S4获得的植被分布图区对S3的地物分布图中的植被光谱和纹理量进行区域统计计算，获得植被的光谱特征量和纹理特征量；
S8：将植被光谱特征、纹理特征以及结构特征量与地上生物量之间的相关性大小进行比较，从光谱特征、纹理特征以及结构特征中各自筛选出相关性最好的特征量，利用这三个特征量与地面实测植被地上生物量建立反演模型，从而计算出研究区的植被地上生物量；其中，反演模型包括但不限于线性回归模型、非线性回归或机器学习模型等。
本发明具有以下优点：
1.采样成本低，且效率高。
本方法在外业采样部分，主要采用可见光图像传感器即可实现图像数据的收集，包括手机相机，无人机相机等。相比于目前应用在生物量监测方面的激光雷达或高光谱相机等传感器，这种可见光传感器的成本较低，实现简单方便。相比于传统地面实测生物量法，该方法在不伤害植物的基础上，能实现短时间大范围的地上生物量测算，这大大提高了精确测量生物量的效率。
2.测算精度高，数据可信度高。
本方法无论是高精度的三维实景建模环节，还是植物特征量与地上生物量之间多种优化算法模型的建立环节，都在很大程度上提高了植物生物量测算的精度，实验证明，所测的生物量数据可信度高。
3.实现动态化生物量监测，且应用广泛。
鉴于本方法图像数据获取的低成本和灵活性以及结果的可信度高等特点，因此可满足动态化植物生物量监测要求。同时既能应用于小范围的植物地上生物量测算，还能搭载于各种形式的飞行器在大范围内实现植物生物量的调查，因此其应用范围十分广泛。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种植物地上生物量的测算方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取研究区的可见光图像数据集和地面实测植被地上生物量，并对应记录以上数据的地理位置信息；
S2：对可见光图像数据集进行三维重建，得到三维实景模型；
S3：在同一地理坐标系下，从三维实景模型提取研究区的地物高程图和地物分布图；
S4：将地物分布图通过图像识别和分类，将其分为植被分布图区和非植被分布图区，根据非植被分布图区，从S3的地物高程图中提取出相应的非植被高程图区；
S5：结合非植被高程数据，对非植被高程图区中的空白区进行数据插补，以获取植被区的地面高程，从而得到完整的地面高程图；
S6：将S3的地物高程图减去S5得到的地面高程图，得到植被的高度分布图；
S7：对植被的高度分布图进行区域统计，以获取植被的冠层平均高度、最大/最小高度以及冠层体积结构特征量，同时，结合S4获得的植被分布图区对S3的地物分布图中的植被光谱和纹理量进行区域统计计算，获得植被的光谱特征量和纹理特征量；S8：将植被光谱特征、纹理特征以及结构特征量与地上生物量之间的相关性大小进行比较，从光谱特征、纹理特征以及结构特征中各自筛选出相关性最好的特征量，利用这三个特征量与地面实测植被地上生物量建立反演模型，从而计算出研究区的植被地上生物量。
2.根据权利要求1的所述测算方法，其特征在于：在S1中，所述可见光图像数据集是通过可见光传感器获得的。
3.根据权利要求2的所述测算方法，其特征在于：所述可见光传感器是无人机可见光传感器或手机可见光传感器。
4.根据权利要求1的所述测算方法，其特征在于：所述可见光图像数据集建立三维实景模型的过程是通过摄影测量法实现。
5.根据权利要求1的所述测算方法，其特征在于：反演模型包括线性回归模型、非线性回归或机器学习模型。
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