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    基于無(wú)人機(jī)影像的植被覆蓋度估算研究

    2021-04-18 23:22:17劉麗王濤陳陽(yáng)
    科技風(fēng) 2021年10期
    關(guān)鍵詞:植被指數(shù)無(wú)人機(jī)

    劉麗 王濤 陳陽(yáng)

    摘 要:隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷成熟,無(wú)人機(jī)已被廣泛應(yīng)用于林業(yè)、農(nóng)業(yè)、應(yīng)急監(jiān)測(cè)等各個(gè)方面。本文通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)獲取研究區(qū)可見光影像信息,再利用Pix4DMapper軟件對(duì)無(wú)人機(jī)獲取的圖像進(jìn)行處理,生成研究區(qū)的DOM,在ENVI軟件的支持下進(jìn)行背景閾值掩膜裁剪,分析其植被指數(shù),估算研究區(qū)域植被覆蓋度,對(duì)林業(yè)調(diào)查、農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)等研究提供一定的參考。

    關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī);DOM;閾值掩膜;植被指數(shù);植被覆蓋度

    中圖分類號(hào):P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    Abstract:With the development of UAV technology,UAV has been widely used in forestry,agriculture,emergency monitoring and other aspects.In this paper,through the UAV to obtain the visible image information of the study area,and then use pix4dmapper software to process the image acquired by the UAV to generate the DOM of the research area.With the support of ENVI software,the background threshold mask is cut,the vegetation index is analyzed,and the vegetation coverage of the research area is estimated,which provides certain reference for the research of forestry investigation and agricultural monitoring.

    Key words:UAV;DOM;Threshold mask;Vegetation index;Vegetation coverage

    無(wú)人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)是指通過(guò)無(wú)線電遙控與規(guī)劃航線飛行的無(wú)人駕駛飛機(jī)[1]。在植被覆蓋度的估算和提取方面,很多學(xué)者開始運(yùn)用無(wú)人機(jī)進(jìn)行相關(guān)研究分析。如利用無(wú)人機(jī)影像對(duì)所獲植被的紋理、結(jié)構(gòu)、光譜等進(jìn)行研究;對(duì)作物生長(zhǎng)狀況或病蟲害現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等。目前,無(wú)人機(jī)技術(shù)在遙感領(lǐng)域所發(fā)揮的作用越來(lái)越重要,成為不可或缺的一部分[2]。植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)域總面積的百分比,是衡量地表植被覆蓋狀況的一個(gè)重要指標(biāo)[3]。不同區(qū)域的植被覆蓋度是不同的,對(duì)其區(qū)域的生態(tài)環(huán)境影響也不同。

    1 研究區(qū)域及影像數(shù)據(jù)采集

    1.1 研究區(qū)域概況

    根據(jù)無(wú)人機(jī)影像高分辨率的特點(diǎn),研究選取了具有代表性的地物類型豐富的區(qū)域來(lái)開展影像數(shù)據(jù)的采集。本文研究區(qū)域位于云南省玉溪市元江縣的某村民小組,該地區(qū)植被茂盛,地表覆蓋狀況良好。研究區(qū)內(nèi)含植被、房屋、道路、裸地等,地物要素種類多樣。

    1.2 影像數(shù)據(jù)采集

    無(wú)人機(jī)采集影像前需要航線進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì),包括飛行高度、飛行速度、航攝重疊度等,如果要進(jìn)行工程應(yīng)用,還需在合適的位置布設(shè)地面像控點(diǎn)。本次航拍飛行高度為80m,飛行速度為6m/s,航向重疊度和旁向重疊度均為85%,采用規(guī)劃好的航線進(jìn)行影像采集。

    1.3 影像數(shù)據(jù)處理

    數(shù)據(jù)采集完成后,利用Pix4DMapper軟件對(duì)無(wú)人機(jī)航空影像進(jìn)行處理,獲取該研究區(qū)域的DOM,如下圖1所示。

    2 植被覆蓋度估算研究

    2.1 背景閾值掩膜裁剪

    背景閾值掩膜的目的是剔除植被以外的地物類型。在掩膜之前首先需要確定閾值,然后把背景掩膜成0值或一個(gè)固定的值,本文通過(guò)ENVI中的Raster Color Slice工具調(diào)整閾值,最終確定較為合適的閾值為0.04。

    閾值確定后,啟動(dòng)Band Math波段計(jì)算器,輸入如下公式:

    上式中若像元值大于等于0.04則保持不變;若像元值小于0.04則更改為0。掩膜完成后對(duì)多余的部分進(jìn)行裁剪。

    2.2 植被指數(shù)分析

    植被指數(shù)是根據(jù)植被的光譜特征、紋理、結(jié)構(gòu)信息等,將衛(wèi)星可見光與近紅外波段進(jìn)行組合,形成的各種植被指數(shù)。目前在遙感領(lǐng)域中提出的植被指數(shù)有100多種[4],而大部分是以可見光——近紅外為基礎(chǔ)。

    相對(duì)于衛(wèi)星遙感來(lái)說(shuō),無(wú)人機(jī)可見光缺少近紅外波段,只有紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段,衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取的植被指數(shù)不能應(yīng)用到可見光波段[5],而且獲取的無(wú)人機(jī)影像不包含波長(zhǎng)信息,需手動(dòng)添加。

    在實(shí)際操作中本文使用了VDVI(可見光波段差異植被指數(shù))。VDVI也叫做GLI(Green Leaf Index),它們所使用的公式都是同一個(gè),如下:

    GLI=(Green-Red)+(Green-Blue)(2*GREEN)+Red+Blue(2)

    2.3 植被覆蓋度提取

    植被指數(shù)計(jì)算完成后,加載圖像,在波段計(jì)算器中去除異常值、歸一化等,啟動(dòng)ENVI中的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具包(envicropscienceXXX-win.exe),在此工具中計(jì)算植被覆蓋度,從而提取研究區(qū)的植被覆蓋度,最后輸出其矢量圖,如圖2所示。

    圖中植被覆蓋度劃分的標(biāo)準(zhǔn)如下表所示:

    由此可知,在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具包中做了歸一化處理后就可得到研究區(qū)的植被覆蓋度,因?yàn)樵谡G闆r下,標(biāo)準(zhǔn)的VDVI指數(shù)值范圍應(yīng)同NDVI一樣,都介于-1~1之間,發(fā)現(xiàn)異常值,則需排除異常值,用VDVI來(lái)做歸一化處理,DN值累計(jì)百分率在5%以下的全部規(guī)定為0,即沒有植被覆蓋,為裸地;DN值累計(jì)百分率在95%以上的全部規(guī)定為1,即純粹的植被覆蓋,該值歸一化后DN值在10%以下的全為裸地,研究區(qū)中植被覆蓋度的值在0~1之間,越接近1,說(shuō)明覆蓋度越大。

    通過(guò)計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)可知,研究區(qū)域的植被面積為40831835108m2,研究區(qū)域的總面積為72575.904136m2,即區(qū)域植被面積與區(qū)域總面積的比值約為56.26%,但值得注意的是,所得的這個(gè)比值并不是所要計(jì)算的植被覆蓋度,而是植被覆蓋的比率,真正的植被覆蓋度在歸一化處理后就可直接在Compute Statistics中得知,即該研究區(qū)的植被覆蓋度均值為82%,但其提取的精度會(huì)受到植被陰影及具有覆蓋現(xiàn)象的突出地物的影響。

    3 結(jié)論

    植被覆蓋度的高低對(duì)一個(gè)地區(qū)的水土保持、水源涵養(yǎng)、區(qū)域氣候等方面發(fā)揮著重要的作用,結(jié)果表明VDVI在無(wú)人機(jī)影像植被覆蓋度提取中所發(fā)揮的作用較明顯,但由于其只應(yīng)用于無(wú)人機(jī)影像中,大多數(shù)只有三個(gè)波段,波段數(shù)目少,很容易受水泥路、房屋、樹木陰影等有覆蓋現(xiàn)象的突出地物的干擾,從而影響提取的精度。

    參考文獻(xiàn):

    [1]鄒湘伏,何清華,賀繼林.無(wú)人機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀及相關(guān)技術(shù)[J].飛航導(dǎo)彈,2006(10):9-14.

    [2]李冰,劉镕源,劉素紅,劉強(qiáng),劉峰,周公器.基于低空無(wú)人機(jī)遙感的冬小麥覆蓋度變化監(jiān)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(13):160-165.

    [3]楊敏瑩,陳秋艷,王杰.干熱河谷的植被覆蓋度算法應(yīng)用研究——以元謀為例[J].水土保持應(yīng)用技術(shù),2019(01):26-29.

    [4]傅銀貞,汪小欽.基于北京一號(hào)CCD數(shù)據(jù)的植被指數(shù)特性分析[J].測(cè)繪科學(xué),2010,35(06):35-38.

    [5]謝兵,楊武年,王芳.無(wú)人機(jī)可見光光譜的植被覆蓋度估算新方法[J].測(cè)繪科學(xué),2020,45(09):72-77.

    基金項(xiàng)目:無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)在礦山地形測(cè)繪方面的應(yīng)用(201911390023)

    作者簡(jiǎn)介:劉麗(1999— ),女,彝族,云南鎮(zhèn)沅人,學(xué)生,研究方向:土地資源管理。

    *通訊作者:王濤(1987— ),男,漢族,陜西西安人,碩士,助教,研究方向:無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理。

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