[發(fā)明專利]一種植被覆蓋度提取方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811453184.1
• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109583378A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 包妮沙;劉艷慧;蔡宗磊;劉小翠;孫瑞;王思琢
• 申請（專利權(quán)）人: 東北大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/90
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 張海青

本發(fā)明公開一種植被覆蓋度提取方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取通過無人機采集的航拍影像；對航拍影像進行去噪處理；對去除噪聲后的航拍影像進行圖像增強處理；計算圖像增強處理后的航拍影像的植被指數(shù)，得到植被指數(shù)圖像；以各個地物類別的信息熵的判別函數(shù)為適應度函數(shù)，利用遺傳算法將植被類型圖像從植被指數(shù)圖像中分割出來，從而得到植被覆蓋度。本發(fā)明的植被覆蓋度提取方法及系統(tǒng)，能夠提高圖像拍攝的穩(wěn)定性和植被覆蓋度提取的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種植被覆蓋度提取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover，F(xiàn)VC)是植被在地面的垂直投影面積占研究區(qū)總面積的百分比，可以表示植被的茂密程度及植物進行光合作用面積的大小，是表征陸地植被質(zhì)量和具有一定密度的多種植物生長動態(tài)的重要參數(shù)，也是氣象數(shù)值模型、水文生態(tài)模型的重要因子。

目前，傳統(tǒng)的地面測量植被覆蓋度由于人力、物力、財力等多方面的限制及，很難提供大尺度區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度的結(jié)構(gòu)及其分布狀況。遙感技術(shù)可以獲取大范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，能夠周期性觀測，并且由于其空間分辨率、光譜分辨率及其時相特征的多樣性，已經(jīng)成為監(jiān)測區(qū)域乃至全球植被覆蓋度的主要方法，然而，在植被覆蓋度遙感估算方法中，回歸模型法、分類決策樹法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法等不僅在建立模型時需要地面實測植被覆蓋度，而且也需要地面實測數(shù)據(jù)進一步驗證模型的準確性；植被指數(shù)法、像元分解模型法僅需要地面實測數(shù)據(jù)進一步驗證。目前，由于數(shù)字攝影技術(shù)的快速發(fā)展，將數(shù)碼相機與數(shù)字圖像處理技術(shù)結(jié)合的照相法，因其具有效率高、速度快、價格便宜，高質(zhì)量等優(yōu)勢，已被廣泛用于估算地面植被覆蓋度，并日趨成熟，照相法不僅促進了地面測量植被覆蓋度的發(fā)展，而且已經(jīng)成為使用遙感技術(shù)在大區(qū)域內(nèi)監(jiān)測植被覆蓋度的可靠輔助手段和驗證方法。利用照相法獲取地面數(shù)據(jù)時，必須保障相機與地面保持一定高度水平垂直拍攝，一般手持相機拍攝高度不夠，但利用長桿挑起相機拍攝又不能保持相機的穩(wěn)定性，如果照相法獲取的樣方大小無法與遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率相匹配，將會影響遙感技術(shù)估算植被覆蓋度的精度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種植被覆蓋度提取方法及系統(tǒng)，提高圖像拍攝的穩(wěn)定性和植被覆蓋度提取的精度。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種植被覆蓋度提取方法，包括：

獲取通過無人機在預設(shè)高度飛行時利用機載數(shù)碼相機采集的航拍影像；

對所述航拍影像進行去噪處理；

對去除噪聲后的航拍影像進行圖像增強處理；

計算圖像增強處理后的航拍影像的植被指數(shù)，得到植被指數(shù)圖像；

以各個地物類別的信息熵的判別函數(shù)為適應度函數(shù)，利用遺傳算法將植被類型圖像從所述植被指數(shù)圖像中分割出來，從而得到植被覆蓋度。

可選的，所述對所述航拍影像進行去噪處理，具體包括：

利用開關(guān)中值濾波方法消除所述航拍影像中的脈沖噪聲；

利用基于維納濾波的小波變換方法消除所述航拍影像中的高斯噪聲。

可選的，所述對去除噪聲后的航拍影像進行圖像增強處理，具體包括：

利用直方圖均衡化方法對去除噪聲后的航拍影像進行圖像增強處理。

可選的，所述所述植被指數(shù)為過綠植被指數(shù)或顏色植被指數(shù)。

可選的，所述以各個地物類別的信息熵的判別函數(shù)為適應度函數(shù)，利用遺傳算法將植被類型圖像從所述植被指數(shù)圖像中分割出來，從而得到植被覆蓋度，具體包括：