CN116385883B - 基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质 - Google Patents

基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质，具体涉及山体阴影区植被覆盖度修正技术领域，包括基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正系统，该修正系统包括高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型；其中，高分遥感影像单元，用于计算植被覆盖度FVCNDVI；无人机影像单元，用于植被提取与植被覆盖度校准FVCGLI；数字高程模型，用于山体阴影计算；以上所述高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型，为该修正系统获取数据。本发明能够有效提高阴影区植被覆盖度反演结果的准确率，对基于植被覆盖度开展的地物识别、信息提取及定量算法构建具有重要的科学意义和实用价值。

Description

基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质
技术领域
本发明涉及山体阴影区植被覆盖度修正技术领域，具体涉及基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质。
背景技术
植被覆盖度作为地物识别、信息提取和大量定量模型的重要基础因子，其反演结果的准确性意义重大。然而基于影像提取的植被覆盖度，受太阳入射角、卫星侧摆及地形地伏等综合影响，同一植被类型的光谱响应存在差异，遥感影像上普遍存在明亮及阴影两个层次：明亮区接受阳光照射，亮度值较高，植被覆盖度反演值高；阴影区因高出地面的物体对阳光遮挡，亮度值较低，植被覆盖度反演值低。因此，阴影极大地干扰了植被覆盖度在地物识别、信息提取及定量算法构建方面的应用效果。
国内外针对阴影对植被的影响有基于遥感影像检测阴影修正影像光谱、融合多源卫星影像来恢复阴影区影像光谱信息；结合NDVI指数构建阴影指数实现对阴影检测与剔除、AVHRR-NDVI数据产品的MVC合成算法、利用多幅NDV I影像合成来消除阴影的影响、对洼地山体阴影区域植被NDVI通过空间插值进行模拟等。上述方法均基于卫星遥感数据开展理论研究，忽略了真实地物情况。
近年来，无人机航摄技术的广泛应用为获取我们真实地物情况提供了高效便捷的途径，高分辨率的无人机影像能够高效和准确地识别植被和非植被，真实地反映地表植被分布情况，因此本发明提供一种基于无人机校准的山体阴影区高分影像提取植被覆盖度修正方法，有力地支撑植被覆盖度在地物识别、信息提取及定量算法构建等方面的应用。
发明内容
为此，本发明提供基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质，以解决背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正系统，该修正系统包括高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型；
其中，高分遥感影像单元，用于计算植被覆盖度FVCNDVI；
无人机影像单元，用于植被提取与植被覆盖度校准FVCGLI；
数字高程模型，用于山体阴影计算；
以上所述高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型，为该修正系统获取数据。
进一步的，该修正方法的具体步骤包括：
S1、数据获取：通过高分遥感影像单元获取高分影像数据(包括R、G、B、NIR四个波段、空间分辨率16m的影像区域称为研究区)，高分影像区域内相近时期的无人机正射影像区域(包括R、G、B三个波段、空间分辨率0.1m的影响区域称为校准区)，研究区数字高程模型DEM数据，对高分影像进行预处理(包括大气校正、几何校正和投影)，并对无人机正射影像进行预处理(包括几何精校正和投影)，从而得到带有坐标系统、几何位置准确的高分影像和无人机影像以及DEM数据；
S2、高分影像植被覆盖度计算：基于高分遥感影像单元计算研究区归一化植被指数NDVI，并估算植被覆盖度FVCNDVI；
进一步的，步骤S2具体包括：
S21.根据高分影像红波段(band3)和近红外波段(band4)，计算归一化植被指数NDVI：
NDVI＝(band4-band3)/(band4+band3)
S22.采用像元二分模型，估算植被覆盖度FVCNDVI：
FVCNDVI＝(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)
式中，NDVIveg为纯植被像元的NDVI值，NDVIsoil为纯裸土像元的NDVI值，可以通过取置信度区间的最大最小值来代替。
S3、无人机影像的植被提取与植被覆盖度校准：基于无人机影像单元计算校准区绿叶指数GLI，通过二值化区分植被像元和非植被像元；统计校准区内的高分影像每个像元中的无人机植被像元占比，得到校准区的高分影像校准植被覆盖度FVCGLI；
S4、山体阴影提取：数字高程模型根据高分影像头文件(xml说明文件)获取影像拍摄时间太阳天顶角(Zenith)和方位角(Azimuth)，基于DEM数据计算山体阴影指数Hillshade，并提取明亮区和阴影区；
S5、山体阴影区植被覆盖度修复，该过程具体步骤包括：
S51、在校准区的明亮区和阴影区分别建立植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程；
S52、基于两个线性拟合方程得到阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程；
S53、采用修正方程修复研究区山体阴影区植被覆盖度FVCNDVI；
S54、根据步骤S53进行修复效果评价。
进一步的，所述步骤S3具体包括：
S31.根据无人机影像单元的蓝波段(band1)、绿波段(band2)和红波段(band3)，计算绿叶指数GLI：
GLI＝((band2-band3)+(band2-band1))/((2*band2)+band3+band1)；
S32.基于绿叶指数GLI，通过二值化区分植被像元和非植被像元；
S33.在校准区建立渔网，大小16×16m，每格渔网与高分影像栅格重合，采用分区统计的方式，统计每格渔网(即每个高分影像栅格)内的无人机植被像元数量和非植被像元数量，计算校准区的植被像元占比得到每格渔网的校准植被覆盖度FVCGLI；
FVCGLI＝a/(a+b)
式中，a为每个高分影像栅格内的无人机植被像元数量，b为每个高分影像栅格内的无人机非植被像元数量；
S34.将矢量渔网的植被像元占比值转为栅格植被覆盖度FVCGLI。
进一步的，所述步骤S4具体包括：
S41.计算坡度(Slope_rad)和坡向(Aspect_rad)的弧度；
计算方法：通过移动3×3窗口对输入栅格的每个像元进行计算，窗口中心像元的坡向和坡度值根据周围8个相邻像元值计算。用字母a至i标识窗口内的像元，其中中心像元为e。
a b c
d e f
g h i
中心像元e在x、y方向上的变化率[dz/dx]、[dz/dy]的计算方式如下：
[dz/dx]＝((c+2f+i)-(a+2d+g))/(8*cellsize)
[dz/dy]＝((g+2h+i)-(a+2b+c))/(8*cellsize)
根据[dz/dx]、[dz/dy]值，计算中心像元e的坡度：
根据[dz/dx]、[dz/dy]值，计算中心像元e的坡向：
①当[dz/dx]≠0时，Aspect_rad0＝atan2([dz/dy]，-[dz/dx])
②当[dz/dx]＝0时，Aspect_rad0＝atan2([dz/dy]，-[dz/dx])
S42.计算山体阴影指数Hillshade；
Hillshade＝255.0*((cos(Zenith_rad)*cos(Slope_rad))+(sin(Zenith_rad)*sin(Slope_rad)*cos(Azimuth_rad-Aspect_rad)))
式中，Zenith_rad和Azimuth_rad分别表示太阳天顶角和太阳方位角的弧度；Slope_rad和Aspect_rad分别表示坡度和坡向的弧度。
S43.根据山体阴影指数Hillshade，植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI，提取明亮区(Hillshade≥H明亮)和阴影区(Hillshade<H阴影)。根据影像表现特征，H阴影取值为115-125，H明亮取值在175-185。具体确定时，需划分Hillshade分析区间，通过不同区间山体阴影上植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI线性拟合优度，根据阈值附近区间拟合优度出现明显下降的特征确定H明亮和H阴影的确定值。
进一步的，所述步骤S5具体包括：
S51.建立校准区明亮区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：
FVCNDVI＝x1×FVCGLI+y1
S52.建立校准区阴影区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：
FVCNDVI＝x2×FVCGLI+y2
S53.确定阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程，修复研究区山体阴影区的植被覆盖度FVCNDVI：
FVCNDVI＝(x2-x1+1)×FVCNDVI+y2-y1
S54.将修复前后，校准区明亮区和阴影区整体进行线性拟合，对比拟合优度变化。
本发明公开了一种设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行基于无人机山体阴影区植被覆盖修正方法。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于无人机山体阴影区植被覆盖修正方法。
本发明具有如下优点：
1、本发明提供的基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正系统通过高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型获取数据进而进行山体阴影区植被覆盖度修复，与现有技术相比，本发明所提供的方法能够有效提高阴影区植被覆盖度反演结果的准确率，拟合优度决定系数由原先的0.77提升至0.82，对基于植被覆盖度开展的地物识别、信息提取及定量算法构建具有重要的科学意义和实用价值。
2、本发明考虑了阴影区对FVC反演结果的影响，规避了由于山区阴影导致反演结果差的问题，开辟了人们对遥感影像阴影区植被覆盖度反演的新视角，促进了人们对影像阴影区指数计算的科学理解。
附图说明
图1为本发明实施例总体流程示意图。
图2为本发明实施例遥感卫星影像图(左)和植被覆盖度计算结果(右)。
图3为本发明实施例无人机影像(左)、无人机绿叶指数GL I计算结果(中)和无人机植被提取结果(右)。
图4为本发明实施例校准区局部植被覆盖度(左)、渔网分割下的无人机植被提取结果(中)和校准植被覆盖度(右)。
图5为本发明实施例局部山体阴影(左)和明亮区和阴影区提取结果(右)。
图6为本发明实施例不同区间山体阴影上植被覆盖度FVCNDVI(左)和校准植被覆盖度FVCGLI线性拟合优度统计图(右)。
图7为本发明实施例山体阴影植被覆盖度修正前校准区明亮区和阴影区整体线性拟合(左)和山体阴影植被覆盖度修正后校准区明亮区和阴影区整体线性拟合(右)对比图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例通过本发明来修正山体阴影区的植被覆盖度。具体步骤如下：
S1.数据获取。
下载广西壮族自治区南宁地区“高分1号”(GF-1)卫星宽幅相机(WFV)影像(图2左)，影像产品编号4362110，日期2019年11月05日，空间分辨率16米，太阳天顶角39.5627°，太阳方位角165.818°；无人机影像(图3左)航摄时间2019年11月08日，空间分辨率0.1米；数字高程模型数据ALOS DEM，空间分辨率12.5米。对高分影像进行大气校正、几何校正和投影等预处理，对无人机正射影像进行几何精校正、投影等预处理，得到带有坐标系统、几何位置准确的高分影像和无人机影像以及DEM数据。
S2.高分影像植被覆盖度计算。
S21.根据高分影像红波段(band3)和近红外波段(band4)，计算归一化植被指数NDVI：
NDVI＝(band4-band3)/(band4+band3)
S22.采用像元二分模型，估算植被覆盖度FVCNDVI(图2中)：
FVCNDVI＝(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)
实例通过取置信度区间(5％-95％)的最大最小值确定NDVIveg为0.06，NDVIsoil为0.58；计算取FVCNDVI值区间[0，1]。
S3.无人机影像的植被提取与植被覆盖度校准。
S31.根据无人机影像蓝波段(band1)、绿波段(band2)和红波段(band3)，计算绿叶指数GLI(图3中)：
GLI＝((band2-band3)+(band2-band1))/((2*band2)+band3+band1)
S32.基于绿叶指数GLI，根据影像特征进行二值化处理，区分植被像元(GLI≥0.06)和非植被像元(GLI<0.06)(图3右)。
S33.在校准区建立渔网，大小16×16m，每格渔网与高分影像栅格重合(图4左)。采用分区统计的方式，统计每格渔网(即每个高分影像栅格)内的无人机植被像元数量和非植被像元数量(图4中)，计算校准区的植被像元占比得到每格渔网的校准植被覆盖度FVCGLI。
FVCGLI＝a/(a+b)
式中，a为每个高分影像栅格内的无人机植被像元数量，b为每个高分影像栅格内的无人机非植被像元数量。
S34.将矢量渔网的植被像元占比值转为栅格植被覆盖度FVCGLI(图4右)。
S4.山体阴影提取。根据高分影像头文件(xml说明文件)获取影像拍摄时间太阳天顶角(Zenith)和方位角(Azimuth)，基于DEM数据计算山体阴影指数Hillshade。
S41.计算坡度(Slope_rad)和坡向(Aspect_rad)的弧度。
S42.计算山体阴影指数Hillshade(图5左)。
S43.划分Hillshade分析区间，Hillshade整数值范围在0-255，以20为区间间隔统计植被栅格数量，数量大于100则以10间隔再次分区；统计不同区间山体阴影上植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI线性拟合优度(图6)。
根据阈值附近区间拟合优度出现明显下降的特征确定H明亮为180、H阴影为120，提取明亮区(Hillshade≥180)和阴影区(Hillshade<120)(图5中)。
S5.山体阴影区植被覆盖度修正。在校准区的明亮区和阴影区分别建立植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程，基于两个线性拟合方程得到阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程。采用修正方程修正研究区山体阴影区植被覆盖度FVCNDVI。
S51.建立校准区明亮区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：
FVCNDVI＝1.0463×FVCGLI+0.0957
S52.建立校准区阴影区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：
FVCNDVI＝1.1895×FVCGLI+0.1377
S53.确定阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程，修正研究区山体阴影区的植被覆盖度FVCNDVI：
FVCNDVI＝1.0448×FVCNDVI+0.092
S54.将修正前后，校准区明亮区和阴影区整体进行线性拟合，对比拟合优度(图7)：
以上示例体现了本实施例提供方案阴影修正效果较好，拟合优度决定系数由修正前的0.77提升至修正后的0.82，整体区域的拟合优度接近明亮区单独区域的拟合优度。
本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的基于基于无人机校准的山体阴影区高分影像提取植被覆盖度修正方法，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。

Claims (4)

1.一种运行基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正系统的修正方法，其特征在于：该修正系统包括高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型；
其中，高分遥感影像单元，用于计算植被覆盖度FVCNDVI；
无人机影像单元，用于植被提取与植被覆盖度校准FVCGLI；
数字高程模型，用于山体阴影计算；
以上所述高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型，为该修正系统获取数据；
所述修正方法的步骤包括：
S1、数据获取：通过高分遥感影像单元获取高分影像数据，包括R、G、B、NIR四个波段、空间分辨率16m的影像区域称为研究区，高分影像区域内相近时期的无人机正射影像区域，包括R、G、B三个波段、空间分辨率0.1m的影响区域称为校准区，研究区数字高程模型DEM数据，对高分影像进行预处理，包括大气校正、几何校正和投影，并对无人机正射影像进行预处理，包括几何精校正和投影，从而得到带有坐标系统、几何位置准确的高分影像和无人机影像以及DEM数据；
S2、高分影像植被覆盖度计算：基于高分遥感影像单元计算研究区归一化植被指数NDVI，并估算植被覆盖度FVCNDVI；
S3、无人机影像的植被提取与植被覆盖度校准：基于无人机影像单元计算校准区绿叶指数GLI，通过二值化区分植被像元和非植被像元；统计校准区内的高分影像每个像元中的无人机植被像元占比，得到校准区的高分影像校准植被覆盖度FVCGLI；具体包括：
S31.根据无人机影像单元的蓝波段（band1）、绿波段(band2)和红波段(band3)，计算绿叶指数GLI：
GLI=((band2-band3)+(band2-band1))/((2*band2)+band3+band1)；
S32.基于绿叶指数GLI，通过二值化区分植被像元和非植被像元；
S33.在校准区建立渔网，大小16×16m，每格渔网与高分影像栅格重合，采用分区统计的方式，统计每格渔网内的无人机植被像元数量和非植被像元数量，计算校准区的植被像元占比得到每格渔网的校准植被覆盖度FVCGLI；
FVCGLI=a/(a+b)式中，a为每个高分影像栅格内的无人机植被像元数量，b为每个高分影像栅格内的无人机非植被像元数量；
S34.将矢量渔网的植被像元占比值转为栅格植被覆盖度FVCGLI；
S4、山体阴影提取：数字高程模型根据高分影像头文件获取影像拍摄时间太阳天顶角（Zenith）和方位角(Azimuth)，基于DEM数据计算山体阴影指数Hillshade，并提取明亮区和阴影区；具体包括：
S41.计算坡度（Slope_rad）和坡向（Aspect_rad）的弧度；
S42.计算山体阴影指数Hillshade；
S43.根据山体阴影指数Hillshade，植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI，Hillshade≥H明亮时提取明亮区，Hillshade<H阴影时提取阴影区；根据影像表现特征，H阴影取值为115-125，H明亮取值在175-185；具体确定时，需划分Hillshade分析区间，通过不同区间山体阴影上植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI线性拟合优度，根据阈值附近区间拟合优度出现明显下降的特征确定H明亮和H阴影的确定值；
S5、山体阴影区植被覆盖度修复，该过程具体步骤包括：
S51、在校准区的明亮区和阴影区分别建立植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程；
S52、基于两个线性拟合方程得到阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程；
S53、采用修正方程修复研究区山体阴影区植被覆盖度FVCNDVI；
S54、根据步骤S53进行修复效果评价。
2.根据权利要求1所述的修正方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：
S51.建立校准区明亮区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：；
S52.建立校准区阴影区植被覆盖度FVCNDVI和校准植被覆盖度FVCGLI间的线性拟合方程：；
S53.确定阴影区植被覆盖度FVCNDVI的修正方程，修复研究区山体阴影区的植被覆盖度FVCNDVI：；
S54.将修复前后，校准区明亮区和阴影区整体进行线性拟合，对比拟合优度变化。
3.一种设备，其特征在于：所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-2中任一项所述的修正方法。
4.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的修正方法。
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