[發明專利]一種基于二維圖像的稀疏植被區域化提取方法

在審

• 申請號: 202210196978.4
• 申請日: 2022-03-01
• 公開（公告）號: CN114627064A
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 何維;劉昊;譚可成;劉湘平;邱寧;胡文柯
• 申請（專利權）人: 中國電建集團中南勘測設計研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/62
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 盧宏

本發明公開了一種基于二維正射影像的稀疏植被區域化提取方法，包括具體步驟：垂直向地面拍攝，獲取需提取植被區域的二維圖像；計算二維圖像每個像素的vdvi，并將其轉換為vdvi灰度圖；其中所述vdvi為可見光波段差異植被指數；采用波谷分割法，分割vdvi灰度圖，得到植被與非植被的分割二值化圖像，植被區域為二值化圖像的前景，非植被區域為二值化圖像的背景；基于閾值侵蝕算子對二值化圖像進行濾波變換，得到植被侵蝕空地后的二值化圖像；獲取二值化圖像的所有輪廓，將輪廓面積小于預設面積的輪廓區域進行類別轉換，得到最終稀疏植被區域化提取的分割圖，解決現有基于二維圖像提取稀疏植被區域時面積統計精度低、主觀性強的問題。

技術領域

本發明涉及植被提取與圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于二維圖像的稀疏植被區域化提取方法。

背景技術

在國土資源統計、征地移民等項目以及退耕還林政策的實施中，林地等地類的面積統計是必不可少的一項工作，林地面積統計工作往往會耗費大量的人力、物力和時間，嚴重拖累項目的進展和政策的實施。

近些年隨著圖像處理與人工智能技術的發展，基于二維圖像的植被提取取得了不錯的進展。目前針對植被的提取大都采用兩種方法，其一為基于色彩空間的圖像分割算法提取植被區域，此方法能精準提取有綠色植被覆蓋的區域，適用于茂密的森林區域提取，但在長滿灌木的林地以及其他稀疏植被區域，因林地區域中存在一些沒有被植被覆蓋的空地，這部分空地與植被交錯分布，在進行林地面積統計時，本應該將其認定為林地區域，但基于色彩空間的圖像分割算法無法將這部分區域識別為林地，導致灌木林等植被稀疏的林地面積統計不準確；其二為基于深度學習的語義分割算法提取植被區域，但此種方法需依靠大量的人工給數據進行標注，數據標注的質量直接影響植被區域提取的結果，存在人為主觀性大、人工成本高的問題。

現有技術中的基于深度學習的航拍圖像植被提取與分類方法(申請公布號：CN112818880A)，該本發明通過設計植被差異特征，從植被指數，植被紋理，植被陰影的形狀、角點數量等特征來綜合區分不同的植被，但該發明卻沒有有效區分植被與非植被信息，人工根據航拍多光譜圖像得到植被指數特征圖、植被RGB圖像和DEM圖像，沒有對植被信息進行分割，主觀性強，導致提取稀疏植被區域時面積統計精度低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于二維圖像的稀疏植被區域化提取方法，以解決現有技術中基于二維圖像提取稀疏植被區域時面積統計精度低、人工成本大、主觀性強的問題。

基于上述目的，本發明提供方法如下：

一種基于二維正射影像的稀疏植被區域化提取方法，所述方法包括具體步驟如下：

S1：向地面拍攝，獲取需提取植被區域的二維圖像；

S2：計算S1中二維圖像每個像素的vdvi，并將其轉換為vdvi灰度圖；其中所述vdvi為可見光波段差異植被指數；vdvi是Visible-light Difference Vegetation Index的縮寫。

S3：采用波谷分割法，分割S2中的vdvi灰度圖，得到植被與非植被的分割二值化圖像，植被區域為二值化圖像的前景，非植被區域為二值化圖像的背景；所述波谷分割法是用波谷的位置分界出植被與非植被像素；

S4：基于閾值侵蝕算子對S3中的二值化圖像進行濾波變換，得到植被侵蝕空地后的二值化圖像；

S5：獲取S4中二值化圖像的所有輪廓，將輪廓面積小于預設面積的輪廓區域進行類別轉換，得到最終稀疏植被區域化提取的分割圖。