VDVI提取林地植被覆蓋率研究

孫耀

基金項目：課題項目：陜西省林業(yè)科學院荒漠化防治創(chuàng)新團隊項目：“VDVI提取林地植被覆蓋率研究”編號：SXLK2020-0308。

摘 要： 植被覆蓋率是林業(yè)科學中經(jīng)常用到的一個重要參數(shù)。本文通過林業(yè)外業(yè)調(diào)查一個實例，闡述了從無人機操控軟件選擇，正攝影像拼接，到Arcgis中VDVI參數(shù)計算得出植被覆蓋率的全部流程，并提出筆者在實踐應用中的一些心得和注意事項。

關鍵詞： 無人機;正攝影像;VDVI

【中圖分類號】P237 ? ? 【文獻標識碼】A ? ? 【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.29.030

林業(yè)科學經(jīng)常計算植被覆蓋率，若試驗地面積較大，傳統(tǒng)作業(yè)方式是先人工踏查，選擇若干樣地，測量各樣地投影面積，計算出各樣地植被覆蓋率，求出各樣地植被覆蓋率平均值。這種作業(yè)方式耗時費力，而且由于是選擇樣地計算，不是整塊試驗地計算，所以最終植被覆蓋率計算結果精確度較差?，F(xiàn)在應用無人機高清攝影生成的正攝影像，再結合ARCGIS軟件解決這個問題，不但省時省力，而且精確度較高。

1 技術路線

應用無人機高清攝影技術結合ARCGIS軟件計算植被覆蓋率的技術路線大致分為正攝影像獲取，VDVI標準差異植被指數(shù)計算和ARCGIS應用三個步驟。

1.1 無人機選擇

因計算林地植被覆蓋率主要是野外作業(yè)，地形復雜，無線信號易受高山影響，這就要求選用的無人機應具備安全性高，圖傳速度快的特點。

根據(jù)作業(yè)需求以及市面上各主流品牌無人機的性能指標，結合筆者近年無人機的使用經(jīng)驗，筆者選用大疆MAVIC 2機型，此款機型小巧，重量輕，電池續(xù)航時間較長，攜帶方便，標配1200萬像素攝像頭，在100米高度飛行拍攝，能產(chǎn)出分辨率為5cm的正射影像，基本能滿足作業(yè)需求。

1.2 操控設備選擇

大疆MAVIC 2機型需要配合移動設備運行飛行控制APP-DJI GO 4，另配備了航線軌跡設計軟件智飛地圖APP。智飛地圖軟件能在規(guī)劃確定的飛行地塊設計好無人機航行軌跡，然后控制無人機按照航行軌跡自動飛行，不但飛行效率高，而且省電池，有效避免重復飛行。

另外筆者還配備了顯示設備iPad mini 3，雖然手機也可作為顯示設備，但手機屏幕較小，航跡規(guī)劃不夠精確，另用手機作顯示設備時，一旦有電話打入，會影響無人機圖傳，甚至影響無人機飛行。

1.3 軟件選型

在智飛地圖APP進行航線規(guī)劃，首先要畫出飛行地塊，接著設置無人機飛行高度為100米、飛行速度為10m/s、影像重疊率為60%，航向重疊率為60%，自動返航高度100米等參數(shù)，系統(tǒng)根據(jù)飛行地塊和影像重疊率、航向重疊率等參數(shù)自動規(guī)劃出飛行軌跡，再設置每間隔3秒自動拍照。

將無人機自動拍攝的所有基礎影像導入Drone2map軟件，此款軟件能將基礎影像拼接成正射影像。

再將Drone2map軟件生成的正射影像導入ENVI軟件，進行VDVI值計算，植被數(shù)據(jù)獲取后進行信息統(tǒng)計，最后導入ArcGIS進行計算，即可得出試驗地植被覆蓋率。

2 正攝影像生成

2.1 現(xiàn)場勘查

無人機飛行前應進行實地勘查，起飛點和降落點應選擇植被少，繞開民房、鐵塔、高壓線，視野開闊的小塊平整地面;飛行時應選擇無風或小風，能見度好的晴天;還應避免無人機飛行時被高山和高大樹木遮擋。

2.2 影像獲取

啟動無人機遙控器，啟動無人機，點擊智飛地圖APP，設置飛行范圍，飛行高度為100米，航向和旁向重疊度設置為60%。規(guī)劃完成后，無人機自動執(zhí)行任務，飛行途中電量用完，無人機會自動返航并降落到起飛點，更換電池后繼續(xù)執(zhí)行作業(yè)，直至作業(yè)完成。

2.3 正攝影像生成

將無人機拍攝的所有基礎影像導入Drone2map軟件生產(chǎn)正射影像。步驟如下：

先自定義工程名稱，接著設置正攝影像的存儲路徑，然后選擇基礎影像文件夾，讀取基礎影像填入列表，再根據(jù)基礎影像元數(shù)據(jù)定位連成航跡，接著點擊“Processing Options”按鈕彈出“處理選項”對話框，勾選“Initial Processing”選項卡并使用默認設置，再勾選“Orthomosaic and DSM”并確保只勾選“Create Orthomosaic”選項，接著啟動多線程計算。計算之后即生成高清正射影像。

3 VDVI值計算

可見光波段差異植被指數(shù)VDVI（visible-band difference vegetation index），是借鑒歸一化植被指數(shù)NDVI的構造原理及形式，提出的一種綜合利用紅、綠、藍三個可見光波段的歸一化植被指數(shù)。具體如公式所示：

VDVI=2×ρg-（ρr+ρb）2×ρg+（ρr+ρb）=2×ρg-ρr-ρb2×ρg+ρr+ρb

公式中，ρr代表紅波段的反射率值;ρb代表藍波段的反射率值;ρg代表綠波段的反射率值。

計算步驟如下：

A在ENVI軟件的/Band Algebra/Band Math中輸入公式：（2*float（B2）-B3-B1）/（2*float（B2）+B3+B1）（式中B1代表藍波段，B2代表綠波段，B3代表紅波段），生成HN_VDVI.img文件。生成的VDVI結果文件是一個單波段文件，難以區(qū)分植被的范圍區(qū)域，接著要進行一個閾值設定，確定植被分布狀況;

B在ROI工具中，進行植被范圍的典型樣本的選擇，然后根據(jù)提供的ROI中的統(tǒng)計樣本工具進行典型樣本中的VDVI閾值范圍的界定;

C在Raster Slice工具中進行密度分割，就可提取出正攝影像多光譜信息結果。

D在Statistics/Compute Statistics工具中，進行植被覆蓋面積的計算，計算公式為：試驗地植被覆蓋面積=像元的分辨率平方×像元總數(shù);植被覆蓋面積/試驗地總面積×100%=試驗地植被覆蓋率。

完成以上步驟即可得出試驗地植被覆蓋率。

4 ArcGIS系統(tǒng)應用

在ArcMap的Raster to Polygon工具中，將從ENVI中獲取的植被覆蓋成果影像轉換為矢量面。由于提取精度或算法精度不足，導致矢量化之后的植被覆蓋面數(shù)量非常多，其中存在很多面積非常小的面，但因數(shù)量巨大會降低矢量圖層加載效率和統(tǒng)計精度。通過圖層屬性設置中定義查詢表達式過濾掉這些面積非常小的面。

5 注意事項

由于VDVI可使用的波段數(shù)較少，在植被的提取過程中容易受到人工綠色，如人工草坪、塑膠跑道和水面的影響，對“綠色”的來源難以進行較詳細的區(qū)分，應清除這些干擾因素。