[發明專利]一種基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法

在審

• 申請號: 202210022642.6
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN115035423A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 張亞莉;劉含超;莫振杰;趙德華;田昊鑫;黃鑫榮;高啟超;顏康婷;肖駿祺;盧小陽;李萬堅;張子超;王林琳
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 陳譽宏;羅偉富

1.一種基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、通過無人機對試驗地進行圖像采集；

(2)、對采集到的圖像進行預處理，獲得試驗地的正射圖像；

(3)、對獲得的正射圖像進行裁剪得到目標區域，并在目標區域上分別隨機選取母本、父本、雜草和裸地各多個樣本并且計算樣本的可分離性，并選擇分離性良好的樣本作為監督分類對象；

(4)、計算目標區域的可見光植被指數和多光譜植被指數；

(5)、采用多種父母本分類提取方法對監督分類對象中父本和母本進行分類，并將分類結果作為測試集，將實際調查結果作為驗證集，以此構建多種父母本監督分類模型，選擇精度最高的為最佳父母本監督分類模型；

(6)、無人機對試驗地進行圖像采集，并將采集到的圖像輸入最佳父母本監督分類模型，所述的最佳父母本監督分類模型輸出父本和母本的分類結果。

2.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(1)中，所采用的無人機為深圳大疆精靈4多光譜版四旋翼無人機，該無人機對角線軸距為350mm，空載時續航飛行時間為27分鐘，信號最大有效距離為7Km，最大起飛質量為1487g；且所述的無人機搭載6個1/2.9英寸的CMOS，其中包括1個用于可見光成像的彩色傳感器和藍光、綠光、紅光、紅邊、近紅外共5個用于多光譜成像的單色傳感器，圖像分辨率為1600像素×1300像素。

3.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(1)中，無人機的飛行高度為50m，航線23條，飛行速度2.6m/s，航線總長1.577km，航向重疊度85％，旁向重疊度85％，影像空間分辨率為2.6cm/pixel。

4.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(2)中，所述的預處理包括拼接、幾何校正和輻射校正。

5.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(3)中，當樣品分離性在1.0以下，表示樣本分離性不高，需重新選擇；當分離性在1.8-2.0，表示樣本區分性良好，可作為監督分類對象。

6.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(4)中，所述的可見光植被指數包括超紅指數、超綠指數、超藍指數、超綠超紅差分指數、綠色度坐標、植被顏色指數；所述多光譜植被指數包括歸一化差異植被指數、葉片葉綠素指數、歸一化差異紅邊植被指數、綠色歸一化差異植被指數。

7.根據權利要求1所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(5)中，所述的父母本分類提取方法包括基于像元的父母本監督分類方法以及基于樣本的父母本面向對象分類方法，其中，所述基于像元的父母本監督分類方法用于對所采用的6種可見光植被指數和4種多光譜植被指數計算結果進行分類，包括以下五種：平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法、最大似然法和神經網絡法；而所述的基于樣本的父母本面向對象分類方法用于對可見光圖像進行監督分類。

8.根據權利要求7所述的基于無人機遙感影像的雜交水稻父母本識別提取方法，其特征在于，在步驟(5)中，采用混淆矩陣對分類結果進行精度檢驗，采用總精度和Kappa系數兩個指標分別對基于像元的父母本監督分類方法和基于樣本的父母本面向對象分類方法進行評估，總精度越接近100％，則表示精度越高；Kappa系數表示分類結果與真實類別之間的一致性，取值范圍在[-1,1]之間，其中，Kappa系數根據下列公式計算得到。

式中，K代表Kappa系數，P₀是總體分類精度，P_e是機遇一致性，n是混淆矩陣方程的階，N是樣本總數，是列或行中所有值的總和。