基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统及方法与流程

本发明涉及植被样地生态检测，具体的是基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统及方法。

背景技术：

1、目前，基于卫星遥感进行大范围植被监测是主流手段，但其空间分辨率远大于典型植被样地，导致像元混合效应严重，无法准确提取样地内单木尺度或林下灌草层的精细生态参数。为实现高精度监测，现有技术通常采用无人机搭载光学相机进行低空航拍，再通过后期摄影测量软件生成正射影像和数字表面模型，进而计算植被覆盖度与高度。

2、现有的基于无人机的植被样地生态检测方法，没有将采集的冠层结构参数与光谱参数在设定的同一物理基准下进行综合分析，导致监测结果的误差程度较大。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统及方法。

2、第一方面，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，包括：

3、多源数据采集模块，用于采集植被光谱特征数据、植被冠层结构数据以及无人机位姿数据，并发送至数据处理模块；

4、数据处理模块，用于基于植被光谱特征数据进行归一化计算处理，得到归一化植被指数，基于归一化植被指数、植被冠层结构数据及无人机位姿数据进行植被覆盖度处理计算，得到植被覆盖度系数；

5、状态耦合模块，用于基于植被覆盖系数进行植被覆盖变化处理计算，得到植被覆盖变化量，基于植被覆盖变化量和植被覆盖系数计算得出植被覆盖变化率，若植被覆盖变化率大于等于预设覆盖率阈值，发送监测预警信号至监测预警模块，否则不发送监测预警信号；

6、监测预警模块，用于在接收到监测监测预警信号后进行植被覆盖异常的监测预警处理。

7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述数据处理模块的基于植被光谱特征数据进行归一化计算处理的过程，包括：

8、

9、其中，ni为归一化植被指数，p1i为近红外波段反射率，p2i为红波段反射率，k1和k2均为预设比例系数，其中，i为植被光谱特征数据的数据个数标号，且i=1、2、3、...、n，n为植被光谱特征数据的数据个数总数。

10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述数据处理模块的基于归一化植被指数、植被冠层结构数据及无人机位姿数据进行植被覆盖度处理计算过程，包括：

11、

12、式中，fv为植被覆盖系数，nt为预设标准归一化植被指数，n0为预设归一化植被指数阈值，wi为无人机位姿数据，w0为预设标准无人机位姿系数，w1为植被影响系数，w2为位姿影响系数。

13、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述预设标准归一化植被指数和预设归一化植被指数阈值通过结合植被冠层结构数据内的三维点云进行辅助提取划分得到。

14、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述结合植被冠层结构数据内的三维点云进行辅助提取划分的过程，包括：

15、通过冠层结构数据内的三维点云划分为地面点和植被点；

16、基于地面点所对应的归一化植被指数进行求均值后所得值作为预设归一化植被指数阈值；

17、将植被点所对应的高度高于预设高度阈值的植被点所对应的归一化植被指数进行求均值后所得值作为预设标准归一化植被指数。

18、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述状态耦合模块的植被覆盖变化率的计算过程，如下：

19、通过将植被覆盖系数与对应相同周期内获得的植被覆盖参考系数进行差值处理，得到植被覆盖变化量，将植被覆盖变化量除以植被覆盖系数，得到植被覆盖变化率。

20、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述植被光谱特征数据包括蓝、绿、红、红边及近红外五个波段的反射率，所述植被冠层结构数据为三维点云数据，所述无人机位姿数据包括无人机位置、姿态及无人机轨迹信息。

21、第二方面，为了达到上述目的，本发明公开了基于智能无人机的植被样地生态自动监测方法，方法包括以下步骤：

22、获取植被光谱特征数据、植被冠层结构数据以及无人机位姿数据，基于植被光谱特征数据进行归一化计算处理，得到归一化植被指数；

23、基于归一化植被指数、植被冠层结构数据及无人机位姿数据进行植被覆盖度处理计算，得到植被覆盖度系数；

24、基于植被覆盖度系数进行覆盖变化率计算，得到植被覆盖变化率，若植被覆盖变化率大于等于预设植被覆盖变化率阈值时，进行预警监测，否则不进行预警监测。

25、本发明的有益效果：

26、本发明通过数据处理模块基于植被光谱特征数据进行归一化计算处理，得到归一化植被指数，基于归一化植被指数、植被冠层结构数据及无人机位姿数据进行植被覆盖度处理计算，得到植被覆盖度系数，并且通过状态耦合模块计算得出植被覆盖变化率并进行阈值判定，确定是否通过监测预警模块进行植被覆盖异常的监测预警，实现了将冠层结构参数与植被光谱特征数据进行预设标准下综合分析，提升监测结果的准确率。

1.基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述数据处理模块的基于植被光谱特征数据进行归一化计算处理的过程，包括：

3.根据权利要求2所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述数据处理模块的基于归一化植被指数、植被冠层结构数据及无人机位姿数据进行植被覆盖度处理计算过程，包括：

4.根据权利要求3所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述预设标准归一化植被指数和预设归一化植被指数阈值通过结合植被冠层结构数据内的三维点云进行辅助提取划分得到。

5.根据权利要求4所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述结合植被冠层结构数据内的三维点云进行辅助提取划分的过程，包括：

6.根据权利要求1所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述状态耦合模块的植被覆盖变化率的计算过程，如下：

7.根据权利要求1所述的基于智能无人机的植被样地生态自动监测系统，其特征在于，所述植被光谱特征数据包括蓝、绿、红、红边及近红外五个波段的反射率，所述植被冠层结构数据为三维点云数据，所述无人机位姿数据包括无人机位置、姿态及无人机轨迹信息。

8.基于智能无人机的植被样地生态自动监测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：