一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法与流程

1.本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法。


背景技术：

2.无人机航测是传统航空摄影测量手段的有力补充，具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广、生产周期短等特点，在小区域和飞行困难地区高分辨率影像快速获取方面具有明显优势，随着无人机与数码相机技术的发展，基于无人机平台的数字航摄技术已显示出其独特的优势，无人机与航空摄影测量相结合使得“无人机数字低空遥感”成为航空遥感领域的一个崭新发展方向，无人机航拍可广泛应用于国家重大工程建设、灾害应急与处理、国土监察、资源开发、新农村和小城镇建设等方面。
3.植被就是覆盖地表的植物群落的总称，它是一个植物学、生态学、农学或地球科学的名词，中国共分出29个植被型，如寒温性针叶林、落叶阔叶林、常绿阔叶林、季雨林、红树林、落叶阔叶灌丛、灌草丛、草原、草甸、沼泽和水生植被等，植被型全称植被类型，它是根据生活型来划分的植被种类，是植被区划的重要依据。
4.目前的植被类型识别基本依靠算法识别，例如基于红外光谱的植被识别，但是存在解译工作强度大的问题，也有一些依靠人工目视解译，但是解译准确率受目视判读者的经验和对解译区域的熟悉程度等各种因素制约，具有很大的主观性和主观性，另一方面，如何从航测数据中快速获取植被类型，是摆在专业领域应用人员面前的难题。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的在于提供一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
6.本发明实施例是这样实现的，一方面，一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法，所述方法包括以下步骤：
7.获取航拍影像数据，建立三维植被景观模型，所述三维植被景观模型包括植被分布信息以及植被覆盖的地表的分布信息；
8.捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落；
9.根据植物群落的第一特征识别信息在预先建立的植物群落数据库中进行查找，得到第一类植物群落，其余的植物群落为未知植物群落，并且将第一类植物群落在三维植被景观模型中进行标记；
10.将经过标记的三维植被景观模型平面化处理，得到二维植被景观模型，根据第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内的占据比例，结合航拍影像数据，获取与占据比例相关联的未知植物群落的第二特征识别信息；
11.根据未知植物群落的第二特征识别信息识别未知植物群落为第二类植物群落。
12.作为本发明的进一步方案，所述获取航拍影像的具体步骤包括：
13.获取目标航测区域的多角度航拍影像数据以及对应的航拍比例尺；
14.获取目标航测区域的覆盖面积信息，所述覆盖面积信息至少包括若干覆盖子面积信息；
15.获取无人机的航测作业高度随着作业区域的变化关系。
16.作为本发明的再进一步方案，所述获取航拍影像的具体步骤包括：
17.获取目标航测区域的多角度航拍影像数据以及对应的航拍比例尺；
18.获取目标航测区域的覆盖面积信息，所述覆盖面积信息至少包括若干覆盖子面积信息；
19.获取无人机的航测作业高度随着作业区域的变化关系。
20.作为本发明的又进一步方案，所述捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落的具体步骤包括：
21.确定基准植被覆盖面积大小，所述基准植被覆盖面积至少包括一种基准覆盖封闭形状；
22.标记并且确定基准覆盖封闭形状的定位变换中心，以定位变换中心为变换基点对基准覆盖封闭形状进行变化，得到多种面积和基准植被覆盖面积相等的基准变换封闭图形；
23.确定三维植被景观模型中的基准测算面，根据植物群落的差异特性在基准测算面上区分植物群落的所占区域，所述差异特性至少包括同等部位的颜色差异值以及株高差异值；
24.确定植物群落所占区域中的捕捉参照线，利用定位变换中心在捕捉参照线上移动，确保每个植物群落所占区域的面积不小于对应的基准变换封闭图形面积，其中所述捕捉参照线为植物群落所占区域最大长度所在直线。
25.作为本发明的进一步方案，所述根据植物群落的第一特征识别信息在预先建立的植物群落数据库中进行查找，得到第一类植物群落的具体步骤包括：
26.提取航拍影像数据中植物群落的第一特征识别信息，所述第一特征识别信息至少包括植物群落所属的形状结构信息和色调信息；
27.按照植物群落和对应的第一特征识别信息在植物群落数据库中进行查找，获得第一类植物群落的类型。
28.作为本发明的进一步方案，所述未知植物群落包括混杂在单个第一类植物群落信息中的植物群落以及混杂在至少两种第一类植物群落间的植物群落。
29.作为本发明的进一步方案，所述将经过标记的三维植被景观模型平面化处理，得到二维植被景观模型的具体步骤包括：
30.获取至少一个航拍覆盖平面；
31.将经过标记的三维植被景观模型在航拍覆盖平面进行投影，得到至少一个二维植物景观模型；
32.设定交界区域，将交界区域内的第一类植物群落和未知植物群落的对应部位按照预设等比例放大，得到等比例交界区域放大图像；
33.获取等比例交界区域放大图像中第一类植物群落和未知植物群落的第二特征识
别信息，所述特征识别信息至少包括叶片大小信息以及株高信息；
34.结合航拍比例尺计算三维植被景观模型的第一类植物群落中第二特征识别信息对应的实际值；
35.根据等比例交界区域放大图像中第一类植物群落和未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值的比例关系计算未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值。
36.作为本发明的进一步方案，所述根据未知植物群落的第二特征识别信息识别未知植物群落为第二类植物群落的具体步骤包括：
37.获取第一类植物群落的种群共生信息，确认未知植物群落的类型范围；
38.根据未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值在未知植物群落的种类范围中确认未知植物群落的类型。
39.本发明实施例提供的一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法，通过捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落，即将航测区域内的植物群落分步进行识别，对于种群丰富的第一类植物群落，可以直接利用第一特征识别信息进行识别，对于未知植物群落，特征信息不明显，其混杂在种群丰富的第一类植物群落中，直接识别存在困难，利用第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内生长条件不会存在较大差异，因此可以作为利用第二特征识别信息对未知植物群落类型进行识别的基础，且第二特征识别信息与二者在预设交界区域内的占据比例相关联，即能够利用已知的第一类植物群落的确定特征来同步放大对未知植物群落进行识别的特征，可以有效实现减小第二特征识别信息的误差，从而减小识别错误率以及提高识别的效率。
附图说明
40.图1是一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法的主流程图。
41.图2是一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法中划分植被的植物群落相关的流程图。
42.图3是一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法中得到第一类植物群落的流程图。
43.图4是获取与占据比例相关联的未知植物群落的第二特征识别信息相关的流程图。
44.图5是根据未知植物群落的第二特征识别信息识别未知植物群落为第二类植物群落的流程图。
具体实施方式
45.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
46.以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
47.本发明提供的一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法，解决了背景技术中的技术问题。
48.如图1所示，为本发明的一个实施例提供的一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法的主流程图，所述一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法包括：
49.步骤s10：获取航拍影像数据，建立三维植被景观模型，所述三维植被景观模型包括植被分布信息以及植被覆盖的地表的分布信息；
50.步骤s11：捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落；
51.步骤s12：根据植物群落的第一特征识别信息在预先建立的植物群落数据库中进行查找，得到第一类植物群落，其余的植物群落为未知植物群落，并且将第一类植物群落在三维植被景观模型中进行标记；
52.步骤s13：将经过标记的三维植被景观模型平面化处理，得到二维植被景观模型，根据第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内的占据比例，结合航拍影像数据，获取与占据比例相关联的未知植物群落的第二特征识别信息；以及
53.步骤s14：根据未知植物群落的第二特征识别信息识别未知植物群落为第二类植物群落。
54.本实施例在应用时，通过捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落，即将航测区域内的植物群落分步进行识别，对于种群丰富的第一类植物群落，可以直接利用第一特征识别信息进行识别，对于未知植物群落，特征信息不明显，其混杂在种群丰富的第一类植物群落中，直接识别存在困难，利用第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内生长条件不会存在较大差异，因此可以作为利用第二特征识别信息对未知植物群落类型进行识别的基础，且第二特征识别信息与二者在预设交界区域内的占据比例相关联，也就是说，能够利用已知的第一类植物群落的确定特征来同步放大对未知植物群落进行识别的特征，可以有效实现减小第二特征识别信息的误差，从而减小识别错误率以及提高识别的效率。
55.作为本发明的一种优选实施例，所述获取航拍影像的具体步骤包括：
56.步骤s101：获取无人机的航测作业高度随着作业区域的变化关系；
57.步骤s102：获取目标航测区域的多角度航拍影像数据以及对应的航拍比例尺；
58.步骤s103：获取目标航测区域的覆盖面积信息，所述覆盖面积信息至少包括若干覆盖子面积信息。
59.本实施例在应用时，通过将获取得到的数据和信息输入建模软件如contextcapture(原smart3d)、photoscan或者其他用于建模的软件，可以得到相应的三维植被景观模型，还可利用定位模块，例如gps定位器、gps导航仪，获得无人机的实时位置包括经纬度、航测作业高度，并将采集到的影像数据，例如(图像信息)与实时位置匹配，航拍角度可以利用陀螺仪来获取，通过陀螺仪采集无人机的俯仰角、航向角等姿态信息，也可使用拍摄相机的倾斜来控制航拍的角度，在无人机上安装相机飞行时，根据所要取得影像图的比例尺，预先设定飞机航拍高度，例如使用某型号的无人机，取得比例尺为1：200的影像图的航拍高度为200米。
60.如图2所示，作为本发明的另一种优选实施例，所述捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落的具体步骤包括：
61.步骤s111：确定基准植被覆盖面积大小，所述基准植被覆盖面积至少包括一种基准覆盖封闭形状；
62.步骤s112：标记并且确定基准覆盖封闭形状的定位变换中心，以定位变换中心为变换基点对基准覆盖封闭形状进行变化，得到多种面积和基准植被覆盖面积相等的基准变换封闭图形；
63.步骤s113：确定三维植被景观模型中的基准测算面，基准测算面可以是依据航拍角度的投影面，根据植物群落的差异特性在基准测算面上区分植物群落的所占区域，所述差异特性至少包括同等部位的颜色差异值以及株高差异值；
64.步骤s114：确定植物群落所占区域中的捕捉参照线，利用定位变换中心在捕捉参照线上移动，确保每个植物群落所占区域的面积不小于对应的基准变换封闭图形面积，其中所述捕捉参照线为植物群落所占区域最大长度所在直线。
65.本实施例在应用时，通过确定植物群落所占区域中的捕捉参照线，利用定位变换中心在捕捉参照线上移动，确保每个植物群落所占区域的面积不小于对应的基准变换封闭图形面积，即利用多种面积和基准植被覆盖面积相等的基准变换封闭图形来匹配符合基准植被覆盖面积大小的植物群落，大于或者等于基准植被覆盖面积的植物群落即具有足够的丰富度，其一般也具有较为明显的识别特征，利于识别，利用多种基准变换封闭图形可以快速识别出相应的种群，能够对群落形状不规则、地域分布差异较大的植物群落的快速筛选，从而利于后续快速识别。
66.如图3所示，作为本发明的另一种优选实施例，所述根据植物群落的第一特征识别信息在预先建立的植物群落数据库中进行查找，得到第一类植物群落的具体步骤包括：
67.步骤s121：提取航拍影像数据中植物群落的第一特征识别信息，所述第一特征识别信息至少包括植物群落所属的形状结构信息和色调信息；
68.步骤s122：按照植物群落和对应的第一特征识别信息在植物群落数据库中进行查找，获得第一类植物群落的类型。
69.作为本发明的另一种优选实施例，所述未知植物群落包括混杂在单个第一类植物群落信息中的植物群落以及混杂在至少两种第一类植物群落间的植物群落。
70.本实施例在应用时，举例说明，例如在比例尺为1：5000-1：8000的像片上，针叶林一般是灰色细颗粒状，在比例尺为1：6000的像片上，多数针叶林(云杉)的树冠形状呈现圆锥形或者椭圆形，通过第一特征识别信息识别植物群落数据库中的第一类植物群落的类型，对于一些形状结构不够明显以及色调信息不够明显的植物群落，其在植物群落数据库中难以识别或者识别存在模糊界限，将其划分为未知植物群落，未知植物群落包括混杂在单个第一类植物群落信息中的植物群落以及混杂在至少两种第一类植物群落间的植物群落，从而对混杂在单个第一类植物群落信息中的植物群落以及混杂在至少两种第一类植物群落间的植物群落可以进行识别，解决了混杂种群识别困难的问题。
71.如图4所示，作为本发明的另一种优选实施例，所述将经过标记的三维植被景观模型平面化处理，得到二维植被景观模型的具体步骤包括：
72.步骤s131：获取至少一个航拍覆盖平面；
73.步骤s132：将经过标记的三维植被景观模型在航拍覆盖平面进行投影，得到至少一个二维植物景观模型。
74.本实施例在应用时，获取的航拍覆盖平面可以是前述多角度航拍对应的覆盖平面，将经过标记的三维植被景观模型在航拍覆盖平面进行投影可以获得至少一个二维植物景观模型，即平面化处理三维植被景观模型，能够将多角度内未知植物群落和经过标记的第一植物群落共同投射在至少一个航拍覆盖平面上。
75.进一步的，所述根据第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内的占据比例，结合航拍影像数据，获取与占据比例相关联的未知植物群落的第二特征识别信息的具体步骤包括：
76.步骤s133：设定交界区域，将交界区域内的第一类植物群落和未知植物群落的对应部位按照预设等比例放大，得到等比例交界区域放大图像；
77.步骤s134：获取等比例交界区域放大图像中第一类植物群落和未知植物群落的第二特征识别信息，所述特征识别信息至少包括叶片大小信息以及株高信息，即可计算等比例交界区域放大图像中第一类植物群落的第二特征识别信息对应的图上值/等比例交界区域放大图像中未知植物群落的第二特征识别信息对应的图上值；
78.步骤s135：结合航拍比例尺计算三维植被景观模型的第一类植物群落中第二特征识别信息对应的实际值，即第一类植物群落中第二特征识别信息对应的实际值为图上值/比例尺；
79.步骤s136：根据等比例交界区域放大图像中第一类植物群落和未知植物群落中第二特征识别信息的图上值的比例关系计算未知植物群落中第二特征识别信息对应的实际值，即等比例交界区域放大图像中第一类植物群落的第二特征识别信息对应的图上值/等比例交界区域放大图像中未知植物群落的第二特征识别信息对应的图上值＝第一类植物群落中第二特征识别信息对应的实际值/未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值。
80.本实施例在应用时，通过设定交界区域，将交界区域内的第一类植物群落和未知植物群落的对应部位按照预设等比例放大，得到等比例交界区域放大图像，再获取等比例交界区域放大图像中第一类植物群落和未知植物群落的第二特征识别信息，特征识别信息至少包括叶片大小信息以及株高信息，可以利用覆盖面积达到一定程度的第一类植物群落来间接确定未知植物群落的相关信息，能够较为精准的确定后续识别未知植物群落的基础：第二特征识别信息，能够解决在航测时植物群落不够丰富导致难以获得其精确的识别信息进而导致对其识别困难的问题，能够减小直接从三维植被景观模型获取未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值的误差。
81.如图5所示，作为本发明的另一种优选实施例，所述根据未知植物群落的第二特征识别信息识别未知植物群落为第二类植物群落的具体步骤包括：
82.步骤s141：获取第一类植物群落的种群共生信息，确认未知植物群落的类型范围；
83.步骤s142：根据未知植物群落的第二特征识别信息对应的实际值在未知植物群落的种类范围中确认未知植物群落的类型。
84.本实施例在应用时，通过第二特征识别信息结合种群共生信息，可以确定未知植物群落的种类范围，进而结合未知植物群落的第二特征识别信息，在未知植物群落的种类范围对应的特征识别信息范围中查找符合项，不必在植物群落数据库中查找即可精准得到混杂在第一类植物群落内的未知植物群落的类型，即第二类植物群落，利用简化识别程序，
提高识别效率，同时在小范围内的识别查找可以降低识别错误率。
85.本发明上述实施例中提供了一种基于无人机航测数据预处理及植被快速识别方法，通过捕捉三维植被景观模型中超过第一预设覆盖面积的植被分布区域，划分植被的植物群落，即将航测区域内的植物群落分步进行识别，对于种群丰富的第一类植物群落，可以直接利用第一特征识别信息进行识别，对于未知植物群落，特征信息不明显，其混杂在种群丰富的第一类植物群落中，直接识别存在困难，利用第一类植物群落和未知植物群落在预设交界区域内生长条件不会存在较大差异，因此可以作为利用第二特征识别信息对未知植物群落类型进行识别的基础，且第二特征识别信息与二者在预设交界区域内的占据比例相关联，即能够利用已知的第一类植物群落的确定特征来同步放大对未知植物群落进行识别的特征，可以有效实现减小第二特征识别信息的误差，从而减小识别错误率以及提高识别的效率。
86.为了能够加载上述方法和系统能够顺利运行，该系统除了包括上述各种模块之外，还可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、处理器和存储器等。
87.本应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
88.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
89.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
90.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。