[發明專利]基于無人機的圖像快速解譯方法

在審

• 申請號: 202211088822.0
• 申請日: 2022-09-07
• 公開（公告）號: CN116052020A
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 賈艷輝;馮亞陽;孫秀路;李金山;韓啟彪
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院農田灌溉研究所
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06V10/24;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06T3/00;G06T7/33;G06T7/66;G06T7/73;G01C11/04;G06T3/40
• 代理公司: 鄭州博駿知識產權代理事務所(普通合伙) 41222
• 代理人: 任坤

1.基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，圖像采集，通過多光譜相機進行圖像拍攝，采用水體提取法對水體進行識別，并通過多光譜進行水體數據獲取；

S2，圖像校正，包括多光譜相機光譜校準、圖像暗角校正、鏡頭畸變校正；

S3，圖像配準，通過配準算法實現圖像之間的信息融合；

S4，圖像解譯，通過計算機對遙感圖像進行識別，并最終實現遙感圖像理解。

2.根據權利要求1所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，還包括步驟S5，像素級地理坐標賦值，通過圖片POS數據，得到圖片中心點位置GPS坐標，再通過攝影幾何關系，分析各角點地理坐標，然后對圖片各像素進行地理坐標賦值。

3.根據權利要求1所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，在步驟S1中，所述水體提取法為單波段閾值法、水體指數法、譜間關系法、監督分類法、區域生長法中的一種或多種組合。

4.根據權利要求1所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，在步驟S2中，所述多光譜相機光譜校準是使用光譜校準板和地物光譜儀測量的光譜曲線作為標準，對所述多光譜相機進行光譜校準。

5.根據權利要求1所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，在步驟S3中，具體實現包括以下步驟：

A，特征檢測，手動或者自動檢測圖像中的特征對象，并將所述特征通過點來表示，所述點稱為控制點；

B，特征匹配，建立場景圖像和參考圖像特征之間的相關性，使用多種特征描述符，進行相似性度量，連同特征的空間相關性；

C，轉換模型估計，計算將感測圖像和參考圖像對齊的所謂映射函數的類型和參數，映射函數的參數通過特征相關性計算；

D，圖像重采樣和轉換，使用映射函數轉換感測圖像，使用插值技術計算非整數坐標的圖像值。

6.根據權利要求5所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，在步驟A中，所述特征對象包括閉合邊界區域，邊緣，輪廓，交線，角點。

7.根據權利要求1所述基于無人機的圖像快速解譯方法，其特征在于，在步驟S4中，所述計算機通過監督分類或非監督分類的分類方法實現對遙感圖像的分類。