[發(fā)明專利]基于多源影像信息的林業(yè)病蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710077896.7
• 申請(qǐng)日: 2017-02-14
• 公開（公告）號(hào): CN106915462A
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳偉;許雪玲;鄭澤禹;毛憲軍;周枝旺;郭其盛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福建興宇信息科技有限公司
• 主分類號(hào): B64C39/02
• 分類號(hào): B64C39/02;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06Q50/02;G06T17/05
• 代理公司: 福州市鼓樓區(qū)京華專利事務(wù)所(普通合伙)35212
• 代理人: 林云嬌

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無人機(jī)遙感、衛(wèi)星遙感、空間數(shù)據(jù)分析處理、圖像處理和林學(xué)技術(shù)領(lǐng)域；尤其涉及一種基于多時(shí)相的衛(wèi)星影像、無人機(jī)遙感影像、圖像識(shí)別技術(shù)的病蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的林業(yè)病蟲害調(diào)查主要依靠人工的目測(cè)手查、林間取樣等方式。這些方法雖然真實(shí)性和可靠性很高，但耗時(shí)、費(fèi)力，且存在代表性、時(shí)效性差和主觀性強(qiáng)等弊端，已難以適應(yīng)目前大范圍的病蟲害試試監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)的需求。

遙感技術(shù)是目前唯一能夠在大范圍內(nèi)快速獲取空間連續(xù)地表信息的手段，其在林產(chǎn)業(yè)估產(chǎn)、品質(zhì)預(yù)報(bào)和病蟲害監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面有著不同程度的研究和應(yīng)用。由于衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)投入成本高，周期性低，對(duì)于林業(yè)病蟲害監(jiān)測(cè)無法及時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)及預(yù)警。隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，在森林病蟲害防治中，利用無人機(jī)，可以對(duì)地形不便、面積特別大的重點(diǎn)區(qū)域?qū)嵤┑涂蘸娇者b感監(jiān)測(cè)，解決勘察面臨的人力資源不足、覆蓋率低、效率低等問題。但由于森林覆蓋面積廣，無法實(shí)現(xiàn)利用無人機(jī)實(shí)現(xiàn)大范圍的病蟲害監(jiān)測(cè)，同時(shí)無法利用無人機(jī)采集的遙感影像進(jìn)行智能化自動(dòng)識(shí)別，往往依托于肉眼識(shí)別。目前多數(shù)病蟲害遙感監(jiān)測(cè)方法及裝置針對(duì)作物的葉片、冠層等尺度設(shè)計(jì)，無人機(jī)采集的遙感影像依托于肉眼識(shí)別，國(guó)內(nèi)尚未實(shí)現(xiàn)利用衛(wèi)星遙感影像及無人機(jī)影像進(jìn)行多源影像信息的害蟲智能化識(shí)別。

另一方面，早期的遙感數(shù)據(jù)，如主題成像儀攜帶的傳感器Landast TM和衛(wèi)星傳感器MODIS，由于無法同時(shí)滿足較高的空間分辨率和時(shí)間分辨率，對(duì)區(qū)域尺度的病蟲害監(jiān)測(cè)構(gòu)成了一定的硬件條件的障礙，已有的一些基于衛(wèi)星影像的作物病蟲害監(jiān)測(cè)往往僅考慮了光譜信息，并未考慮對(duì)于病蟲害監(jiān)測(cè)十分重要的時(shí)相信息，監(jiān)測(cè)結(jié)果存在著較大的不確定性。近年來，隨著如環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星等一些中高分辨率、高重訪周期衛(wèi)星數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為區(qū)域尺度上的病害遙感監(jiān)測(cè)帶來了重要契機(jī)。作物病害的發(fā)生在光譜上和時(shí)間上會(huì)表現(xiàn)出某些特征，可作為遙感監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)。目前尚未有方法利用多時(shí)相衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域尺度上進(jìn)行林業(yè)病害的大范圍監(jiān)測(cè)，再利用無人機(jī)對(duì)衛(wèi)星遙感影像發(fā)現(xiàn)的重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域進(jìn)行校對(duì)核實(shí)，實(shí)現(xiàn)林業(yè)病蟲害的智能化識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題，在于提供一種基于多源影像信息的林業(yè)病蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)，相對(duì)衛(wèi)星遙感、航空航天遙感成本更低，精確度高、易于控制。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種基于多源影像信息的林業(yè)病蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括無人機(jī)和地面站，無人機(jī)搭載的設(shè)備有溫濕度模塊、通信模塊、控制模塊以及與控制模塊相連的GPS定位模塊、傳感模塊和圖像采集模塊，所述溫濕度模塊與控制模塊相連；所述通信模塊，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的控制模塊和地面站的通信；通過衛(wèi)星遙感影像、無人機(jī)的遙感影像和圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)林業(yè)病蟲害信息提取，利用時(shí)間序列影像數(shù)據(jù)中的光譜信息和時(shí)相信息，對(duì)圖像采集模塊采集的圖像進(jìn)行圖像自動(dòng)識(shí)別獲得病蟲害發(fā)生情況。

進(jìn)一步的，所述傳感模塊包括監(jiān)測(cè)林業(yè)病蟲害的脈沖雷達(dá)和監(jiān)測(cè)森林資源的多波段光譜掃描儀、紅外光譜儀。

進(jìn)一步的，所述通過衛(wèi)星遙感影像、無人機(jī)的遙感影像和圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)林業(yè)病蟲害信息提取的方式具體包括如下步驟：

步驟1、下載衛(wèi)星遙感影像，并對(duì)獲取的衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行預(yù)處理；

步驟2、提取林業(yè)病蟲害的覆蓋范圍；

步驟3、提取衛(wèi)星遙感影像的時(shí)間序列影像數(shù)據(jù)中單時(shí)相和多時(shí)相植被指數(shù)的光譜特征；

步驟4、在病害監(jiān)控期，在影像獲取時(shí)進(jìn)行同步無人機(jī)低空調(diào)查；

步驟5、無人機(jī)采集劃定范圍內(nèi)的森林資源圖像和狀態(tài)；

步驟6、控制模塊分析圖像采集模塊采集的圖像和來自傳感模塊的遙感圖像和光譜數(shù)據(jù)，傳感模塊的脈沖雷達(dá)根據(jù)反射回的電磁波探測(cè)有無昆蟲，傳感模塊的紅外光譜儀和多波段光譜掃描儀采集森林資源的不同波段的光譜特征，并生成圖譜；

步驟7、將步驟6中的數(shù)據(jù)傳回地面站進(jìn)一步分析；結(jié)合無人機(jī)低空調(diào)查數(shù)據(jù)，利用圖像識(shí)別技術(shù)，篩選病害監(jiān)測(cè)的光譜特征；

步驟9、根據(jù)森林資源生長(zhǎng)時(shí)期不同和是否有病蟲害分別建立模型；

步驟10、基于模型、光譜信息散度和圖譜分析林業(yè)的病蟲害發(fā)生情況，所述光譜信息包括：植被指數(shù)的光譜特征、不同波段的光譜特征和病害監(jiān)測(cè)的光譜特征。