[發明專利]無人機航拍影像農田塊對象精準提取方法

有效

• 申請號: 201710677924.9
• 申請日: 2017-08-09
• 公開（公告）號: CN107563413B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 丁擁科
• 申請（專利權）人: 千尋位置網絡有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 上海市海華永泰律師事務所 31302
• 代理人: 包文超

本發明提供了一種無人機航拍影像農田塊對象精準提取方法，包括以下步驟：多尺度輪廓檢測：輸入一幅高分辨率航拍影像后，進行多尺度輪廓檢測，獲得圖像中每一像素點處在不同尺度上的平均輪廓強度值；基于分水嶺變換的底層分割塊生成：通過分水嶺變換將輪廓信息轉化為最底層的分割塊信息，同時得到相鄰分割塊之間輪廓的權重值；基于輪廓強度的多尺度分割圖生成：通過分析輪廓權重信息來逐層組合分割塊，得到不同尺度的分割圖；基于圖像分類的非農田區域剔除：通過基于SVM的圖像分類來判定圖像中每個像素點是屬于農田類別還是非農田，并利用圖像分類信息來剔除非農田分割塊，只保留農田分割塊。本發明最終實現了對農田塊對象的精準、可靠提取。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種無人機航拍影像農田塊對象精準提取方法。

背景技術

隨著無人機技術、遙感技術和高精度定位技術的快速發展，無人機航拍遙感具有影像實時傳輸、高危地區探測、成本低、高分辨率、機動靈活等優點，兼具衛星影像的價格和航空影像的快速采集優勢，通過不同航高可實現高空間、大面積的動態監測，也可以實現低空間較小范圍內的精確監測，在國內外軍民各領域已得到廣泛應用。隨著無人機航拍遙感數據的大量獲取，智能化、精準農業應用成為熱點和趨勢，如智能病蟲害監控、農作物長勢監測、農藥噴灑和無人播種等，而如何從海量的無人機航拍高分辨率遙感數據中提取農田、農作物的空間分布要素，成為制約精準農業發展的關鍵技術。

目前，無人機農藥噴灑和無人播種過程中需要的農田塊邊界基本都是通過人工方式提取的，其效率低、成本高，且數據分布零散無法實現集中管理和更新。因此，農田塊的自動、精確提取是精準農業應用的一項關鍵技術。近年來，計算機視覺和機器學習獲得了快速發展，其中圖像地物分類(land cover classification)和語義分割(semanticsegmentation，計算機圖像處理中，語義分割是指對一幅圖像中的所有像素進行標記，得到多個同質性區域，使得每個區域中所有像素屬于同一類型的地物或目標)方法層出不窮。但現有圖像分類和語義分割方法只能區分不同類別的地物類型(地面上的場景或目標類型，如建筑、道路、農田、林地等，本發明關注單塊農田區域的精準提取)或目標，而不能很好地實現單個農田塊(航拍圖像中具有明顯邊緣的一塊獨立農田區域) 對象的分割。因此，實際應用中亟需一種針對高分辨率航拍圖像的快速有效的農田塊對象精準提取方法和方案，能夠提取語義完整的、精確的農田塊邊緣。最近兩年，作為語義分割的延伸，面向單個對象提取的實例分割(instance segmentation，實例分割是對圖像語義分割的進一步延伸，實例分割在區分不同地物類型(如農田和建筑)的同時，也能區分屬于同一類型的不同對象個體(如相鄰的不同農田塊，相鄰的兩棟建筑等)，稱為對象實例)開始引起行業關注。

無人機航拍技術和高精度定位技術的發展使得精準農業應用成為趨勢，而農田塊的自動精確提取是智能農藥噴灑、無人播種等精準農業應用的基礎。現有地物(如農田、林地、建筑等)提取方法基本上都是采用特征提取加分類器分類的思路，只能提取大面積的農田區域，無法確定單塊農田對象的邊界，因而無法區分不同的農田地塊，即無法實現單塊農田對象的精準提取，從而無法滿足現代精準農田應用的需求。

發明內容

本發明針對高分辨率無人機航拍影像，提出了一種基于多尺度實例分割的農田塊對象精準提取方法，解決了單個農田塊精準提取的問題，為精準農業應用提供基礎支持信息。

本發明采用的技術方案是：

一種無人機航拍影像農田塊對象精準提取方法，包括以下步驟：

步驟1，多尺度輪廓檢測：輸入一幅航拍影像后，進行多尺度輪廓檢測，獲得航拍影像中每一像素點處在不同尺度上的平均輪廓強度值；

步驟2，基于分水嶺變換的底層分割塊生成：通過分水嶺變換將輪廓信息轉化為最底層的分割塊信息，同時得到相鄰分割塊之間輪廓的權重值；