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基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感的火龍果種植株數(shù)提取技術(shù)

基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感的火龍果種植株數(shù)提取技術(shù)

一、背景與意義

隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,火龍果種植規(guī)模不斷擴(kuò)大,目前貴州省火龍果種植面積獲取主要為傳統(tǒng)的人為實(shí)地采集,該方法已不能較好地滿足各級(jí)政府部門(mén)實(shí)時(shí)快速掌握區(qū)域果樹(shù)種植分布情況的需求。因此,對(duì)火龍果種植區(qū)域的株數(shù)快速準(zhǔn)確識(shí)別方法研究成為當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。由于貴州火龍果種植區(qū)域大多屬于低熱河谷,礙于特殊的地理環(huán)境,利用傳統(tǒng)的航空航天遙感難以實(shí)現(xiàn)火龍果種植區(qū)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)被廣泛應(yīng)用于不同類別的果樹(shù)識(shí)別與監(jiān)測(cè)。關(guān)于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在果樹(shù)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用,廣大學(xué)者作了相應(yīng)的研究,但利用無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀獲取低空高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行火龍果植株識(shí)別的研究比較少見(jiàn),鑒于此,以關(guān)嶺縣上官鎮(zhèn)樂(lè)安村火龍果種植基地為研究區(qū),利用某六旋翼無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀獲取低空高光譜數(shù)據(jù),借助遙感影像處理軟件結(jié)合空間分析軟件,通過(guò)獲取火龍果端元波譜,采用波譜角分類方法(Spectral Angle Mapper , SAM)提取低熱河谷地帶火龍果株數(shù),為下一階段快速統(tǒng)計(jì)貴州區(qū)域的火龍果種植面積,實(shí)時(shí)掌握產(chǎn)業(yè)布局,進(jìn)而較好地給相關(guān)部門(mén)提供決策支撐打下基礎(chǔ)。

二、材料與方法

2.1  研究區(qū)概況

研究區(qū)位于關(guān)嶺縣板貴鄉(xiāng)樂(lè)安村,地處關(guān)嶺自治縣西南部,中心地理坐標(biāo)為東經(jīng)105°44′27″、北緯25°44′52″,平均海拔502m。該區(qū)域氣候溫?zé)幔瑢儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,年均氣溫可達(dá)20℃以上,適于發(fā)展火龍果種植,種植品種均為紅心火龍果。

2.2  材料

2.2.1 無(wú)人機(jī)航攝系統(tǒng)

飛行平臺(tái):采用某六旋翼無(wú)人機(jī)作為飛行平臺(tái),該機(jī)型采用模塊化設(shè)計(jì),拆裝方便;載重可達(dá)6.0kg,單架次滿電作業(yè)時(shí)長(zhǎng)可達(dá)30min,可實(shí)現(xiàn)5km的遠(yuǎn)距離、低延時(shí)高清實(shí)時(shí)影像與控制信號(hào)傳輸。任務(wù)設(shè)備:高光譜數(shù)據(jù)獲取用某高光譜成像儀,設(shè)備自身重量為2.2kg,光譜范圍為400~1000nm,光譜分辨率可達(dá)1.3nm,該設(shè)備操作簡(jiǎn)便,具有低雜散光,低失真、高信噪比及高圖像質(zhì)量等一系列優(yōu)點(diǎn)。

2.2.2 火龍果種植區(qū)試驗(yàn)基地

為創(chuàng)造良好的試驗(yàn)條件,選擇關(guān)嶺縣板貴鄉(xiāng)樂(lè)安村管理良好的火龍果種植范圍為研究區(qū)。研究區(qū)面積3813.22m,地勢(shì)較為平緩,田間基本沒(méi)有雜草。

2.3  方法

2.3.1  火龍果株數(shù)采集

為驗(yàn)證高光譜影像識(shí)別火龍果株數(shù)的準(zhǔn)確率,需獲取研究區(qū)內(nèi)火龍果種植的實(shí)際株數(shù)。主要借助空間分析軟件通過(guò)波段重新組合顯示研究區(qū)真彩色影像,然后利用目視解譯手段,準(zhǔn)確勾繪研究區(qū)火龍果地類,計(jì)算火龍果覆蓋株數(shù),作為精度評(píng)價(jià)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

2.3.2  高光譜影像數(shù)據(jù)獲取

為確保所獲取的影像數(shù)據(jù)質(zhì)量,選擇天氣晴朗的正午時(shí)分進(jìn)行拍攝。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為13:00-14:00,此時(shí)間段研究區(qū)域內(nèi)陽(yáng)光充裕。首先將高光譜儀搭載在無(wú)人機(jī)上,做好相應(yīng)的準(zhǔn)備工作(拍攝范圍規(guī)劃、控制點(diǎn)采集、磁校正)后開(kāi)始進(jìn)行低空拍攝,無(wú)人機(jī)飛行相對(duì)航高200m,航向以及旁向重疊度均設(shè)置為65%,單架次航拍有效面積為10098m。

2.3.3  高光譜影像處理

借助遙感影像處理軟件進(jìn)行處理,主要包括影像預(yù)處理、幾何校正、影像拼接及裁剪。影像預(yù)處理主要針對(duì)采集的多光譜原始影像進(jìn)行輻射定標(biāo)及大氣校正;利用采集的控制點(diǎn)對(duì)預(yù)處理后的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正,從而得到具有正確投影信息的數(shù)據(jù)文件;再對(duì)幾何校正后的影像進(jìn)行拼接,利用研究區(qū)矢量邊界裁剪影像得出所需的研究區(qū)域。

2.3.4 基于波譜角分類法的火龍果植株自動(dòng)提取與驗(yàn)證

波譜角分類是高光譜遙感影像分類中比較常見(jiàn)的監(jiān)督分類法之一,其原理是假設(shè)數(shù)據(jù)己被減化為表觀反射率,具有光譜方向但沒(méi)有長(zhǎng)度方向,再將影像上每個(gè)像元的波譜曲線與所選擇的端元波譜曲線進(jìn)行比較,通過(guò)對(duì)比雙方切線方向上的夾角(等同于波譜角)大小判斷兩者是否屬于同一類物質(zhì),角度越小表示屬于同一種物質(zhì)的可能性越大;通過(guò)設(shè)置合理的角度閾值確定未知像元的類別,從而實(shí)現(xiàn)高光譜影像上不同物質(zhì)類型的自動(dòng)識(shí)別。操作流程見(jiàn)圖1。


1)端元波譜收集?;谔幚砗玫母吖庾V數(shù)據(jù),利用遙感影像處理軟件,采用MNF最小噪聲分離變換工具判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)(即波段數(shù)),分離數(shù)據(jù)中的噪聲,降低波段之間的相關(guān)性,減少計(jì)算需求量,獲得有效波段數(shù);借助純凈像元指數(shù)(Pixel Purity In-dex -- PPI)和N維可視化工具用于端元波譜收集,純凈像元指數(shù)計(jì)算時(shí),設(shè)置迭代次數(shù)(Number  of  lter-ations)為5000、閾值(Threshold Factor)為2.5進(jìn)行計(jì)算,N維可視化端元波譜獲取時(shí),在n-D  Selected  Bands)列表中框中,選擇前5個(gè)波段在 N 維可視化窗口中構(gòu)成散點(diǎn)圖,根據(jù)散點(diǎn)聚集情況進(jìn)行端元選取。

2)波譜識(shí)別。加載端元波譜曲線,使用波譜端元收集器工具(Endmember  Collection)進(jìn)行物質(zhì)識(shí)別,在分類算法(Algorithm)中選擇波譜角分類法,通過(guò)不斷調(diào)整波譜角參數(shù)進(jìn)行影像分類。精度驗(yàn)證:波譜識(shí)別完成之后,借助空間分析軟件將分類結(jié)果轉(zhuǎn)為矢量文件,剔除非火龍果要素,然后進(jìn)行火龍果株數(shù)統(tǒng)計(jì),將統(tǒng)計(jì)結(jié)果與目視解譯采集到的火龍果株數(shù)(實(shí)際種植數(shù)量)進(jìn)行精度R驗(yàn)證:

式中,M識(shí)別值代表基于無(wú)人機(jī)高光譜影像利用空間分析軟件自動(dòng)識(shí)別的火龍果株數(shù),N解譯值代表基于真彩色影像通過(guò)目視解譯得到的研究區(qū)種植火龍果的實(shí)際數(shù)量。

三、結(jié)果與分析

3.1 目視解譯火龍果植株

經(jīng)過(guò)處理后的高光譜影像分辨率為0.25m,包含231個(gè)波段,經(jīng)過(guò)篩選,將102、61、27波段進(jìn)行組合得到研究區(qū)域真彩色影像,裁剪出研究區(qū)面積為3813.22㎡。區(qū)域內(nèi)包含 有道路、火龍果植株、土壤、樹(shù)木4種類別,借助空間分析軟件進(jìn)行目視解譯,得出火龍果植株數(shù)量為595株(圖2)。

3.2 基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感影像火龍果植株數(shù)的提取精度

借助遙感影像處理軟件進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)處理,得出基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感影像提取的火龍果株數(shù)為553株(圖3),結(jié)合目視解譯結(jié)果,得出提取精度為92.94%。分析提取結(jié)果發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)勢(shì)不好以及被樹(shù)木遮擋的火龍果植株難以識(shí)別,長(zhǎng)勢(shì)較好且枝條有交叉的多株火龍果容易被識(shí)別為單株,2種情況均會(huì)影響提取的準(zhǔn)確率。

四、結(jié)論與討論

研究利用多旋翼無(wú)人機(jī)作為飛行平臺(tái),搭載高光譜成像儀獲取研究區(qū)的低空高光譜遙感影像,借助遙感影像處理軟件以及空間分析軟件等地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)行影像后處理,通過(guò)純凈像元指數(shù)(Pixel Purity In-dex -- PPI)和 N 維可視化工具進(jìn)行端元波譜獲取,從而識(shí)別出研究區(qū)域的火龍果種植株數(shù)。

對(duì)基于高光譜數(shù)據(jù)提取的火龍果株數(shù)進(jìn)行精度驗(yàn)證,提取準(zhǔn)確率可達(dá)92.94%,說(shuō)明借助地理信息系統(tǒng)處理軟件對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可實(shí)現(xiàn)火龍果種植數(shù)量的快速提取,精度較高,可為下一階段實(shí)現(xiàn)火龍果種植面積的快速監(jiān)測(cè)提供一定的技術(shù)支撐,從而實(shí)現(xiàn)火龍果園區(qū)的精準(zhǔn)化管理。由于貴州火龍果種植區(qū)域地理?xiàng)l件相對(duì)較差,利用無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀進(jìn)行近地?cái)?shù) 據(jù)采集時(shí),務(wù)必確保天氣晴朗,無(wú)云層遮擋,風(fēng)速小于2m/s;最佳拍攝時(shí)間點(diǎn)為正午時(shí)分,此刻太陽(yáng)直射地面,火龍果植株基本沒(méi)有陰影,便于提高后期影像處理的質(zhì)量;數(shù)據(jù)采集過(guò)程中由于種種外部因素可能會(huì)導(dǎo)致飛機(jī)姿態(tài)受到影響,無(wú)人機(jī)飛行務(wù)必隨時(shí)留意飛機(jī)狀態(tài),確保數(shù)據(jù)采集過(guò)程中姿態(tài)穩(wěn)定,避免獲取的數(shù)據(jù)存在拉花及模糊現(xiàn)象。

此外,在進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)處理時(shí),為了保證火龍株數(shù)信息提取的精度,一是分類之前務(wù)必對(duì)影像進(jìn)行輻射校正以及大氣校正,排除水汽、二氧化碳等雜質(zhì)的干擾,去除壞波段;二是在 N 維可視化工具中進(jìn)行地類端元波譜選取時(shí),需選取散點(diǎn)集聚分布的區(qū)域,以較大程度分離不同地類波譜曲線,避免地類之間出現(xiàn)誤分的情況。研究所選區(qū)域較為理想,區(qū)域內(nèi)地類較少,復(fù)雜區(qū)域未作相應(yīng)研究,在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)沒(méi)用利用地物波譜儀獲取單株火龍果的波譜數(shù)據(jù),僅對(duì)無(wú)人機(jī)獲取的高光譜影像進(jìn)行端元波譜的選擇,無(wú)對(duì)比數(shù)據(jù)。后期將重點(diǎn)研究復(fù)雜區(qū)域內(nèi)植物種植數(shù)量的提取技術(shù),以完善和豐富遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

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