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廢棄礦山植被覆蓋度無人機遙感快速提取技術

發(fā)布時間:2022-07-08 16:32
  在廢棄礦山開展植被覆蓋度監(jiān)測對評價廢棄礦山綠化修復效益具有十分重要的意義。本研究基于小型多旋翼無人機與地面控制站搭建了一套集成穩(wěn)定云臺、圖像采集的廢棄礦區(qū)無人機航拍影像系統(tǒng)。以2016年已進行生態(tài)修復治理的北京市房山區(qū)西苑四隊煤礦治理區(qū)為研究區(qū)進行飛行實驗,無人機飛行高度為120 m,航拍影像的地面分辨率為0. 012 m。采用將無人機圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間的方式,并限定H值和S值的取值范圍,提出了一種準確、快速提取廢棄礦山植被覆蓋度的方法。同時利用ENVI軟件采用監(jiān)督分類方法提取了同一幅無人機航拍影像的植被覆蓋度作為真實值進行提取精度評價。研究結果表明,利用無人機低空航拍技術,可以實現(xiàn)高分辨率遙感影像的獲取,將無人機航拍影像由RGB顏色空間模式轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間,限定S≥0. 2,H≥47. 1°對圖像進行閾值分割,能夠快速將植被部分提取出來并計算出植被覆蓋度,且該方法提取誤差不超過6. 8576%。 

【文章頁數(shù)】:10 頁

【文章目錄】:
1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取
2 數(shù)據(jù)處理
    2.1 基于HSV顏色空間的植被信息提取方法
        2.1.1 顏色空間的選取
        2.1.2 分割閾值的確定方法
        2.1.3 基于閾值的圖像分割與區(qū)域合并
    2.2 提取精度評價方法
3 結果與分析
    3.1 高斯模擬及閾值確定
    3.2 植被覆蓋度提取精度評價與分析
        3.2.1 綠色植被與非植被像元在HSV顏色空間的可分離性
        3.2.2植被覆蓋度提取精度評價
4 討論
5 結論


【參考文獻】:
期刊論文
[1]無人機可見光光譜的植被覆蓋度估算新方法[J]. 謝兵,楊武年,王芳.  測繪科學. 2020(09)
[2]基于Lab顏色空間的棉花覆蓋度提取方法研究[J]. 牛亞曉,張立元,韓文霆.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2018(10)
[3]一種基于高斯擬合的水生植被遙感分類閾值確定方法[J]. 閆大鵬,周興東,劉偉,羅菊花,芮佳,汪政輝,余悠然.  西安科技大學學報. 2018(05)
[4]基于無人機遙感技術的廢棄采石場立地條件類型劃分[J]. 馬得利,孫永康,楊建英,史常青,張艷,張春禹.  北京林業(yè)大學學報. 2018(09)
[5]基于無人機遙感與植被指數(shù)的冬小麥覆蓋度提取方法[J]. 牛亞曉,張立元,韓文霆,邵國敏.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2018(04)
[6]一種基于無人機高光譜數(shù)據(jù)的植被蓋度估算新方法[J]. 馮海英,馮仲科,馮海霞.  光譜學與光譜分析. 2017(11)
[7]基于無人機遙感與面向?qū)ο蠓ǖ奶镩g渠系分布信息提取[J]. 韓文霆,張立元,張海鑫,師志強,苑夢嬋,王紫軍.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2017(03)
[8]基于可見光波段的無人機超低空遙感圖像處理[J]. 鄧繼忠,任高生,蘭玉彬,黃華盛,張亞莉.  華南農(nóng)業(yè)大學學報. 2016(06)
[9]基于三邊濾波的HSV色彩空間Retinex圖像增強算法[J]. 秦緒佳,程燕飛,范穎琳,鄭紅波,陳勝男,徐曉剛.  小型微型計算機系統(tǒng). 2016(01)
[10]基于可見光波段無人機遙感的植被信息提取[J]. 汪小欽,王苗苗,王紹強,吳云東.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2015(05)

碩士論文
[1]基于GIS和RS技術的羅甸縣喀斯特石漠化程度變化圖譜研究[D]. 劉陳林.貴州大學 2016



本文編號:3657366

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