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基于無人機(jī)可見光影像的植被自動(dòng)識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-09 16:15
【摘要】:植被恢復(fù)是治理強(qiáng)度侵蝕的重要方法,現(xiàn)階段對(duì)植被恢復(fù)的調(diào)查和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)手段主要有兩種:野外調(diào)查和衛(wèi)星遙感影像的解譯,前者費(fèi)時(shí)費(fèi)力,后者無法做到對(duì)小區(qū)域內(nèi)植被的精確識(shí)別。本研究以安溪縣和長(zhǎng)汀縣內(nèi)侵蝕區(qū)域拍攝的無人機(jī)低空可見光影像為研究對(duì)象,人工對(duì)可見光影像進(jìn)行識(shí)別和處理后構(gòu)建植被自動(dòng)識(shí)別建數(shù)據(jù)庫,分析后確定采用計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法和對(duì)比算法分別對(duì)影像中的植被進(jìn)行識(shí)別,與人工識(shí)別影像圖對(duì)比得到識(shí)別精度,探討兩種算法的優(yōu)劣性和對(duì)植被的自動(dòng)識(shí)別效果,主要結(jié)論如下:(1)對(duì)超過1000張航拍可見光影像進(jìn)行人工識(shí)別后發(fā)現(xiàn),在20 m和30 m高度范圍內(nèi)的識(shí)別效果最好,兩者的識(shí)別效果差異不大。隨著高度的增加,人工識(shí)別的效果逐漸變差,在采集高度達(dá)到60m及以上時(shí)影像的清晰度有大幅下降,影像中植被邊界模糊幾乎無法對(duì)植被進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,最后確定出計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別可見光影像的高度范圍是20-50 m;在取樣過程中加入?yún)⒄瘴?獲取航拍可見光影像的在20m、30m、40m和50m高度下的實(shí)際覆蓋區(qū)域分別為750m~2、1430 m~2、2280 m~2和2810 m~2;計(jì)算得到可見光影像中各種植被類型所占的比例,其中按生活型分類后數(shù)量最多的是喬木和蕨類,按種類分類后數(shù)量最多的植被為馬尾松和芒萁。(2)計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)習(xí)和對(duì)比兩種算法對(duì)可見光影像中的植被進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別后發(fā)現(xiàn),總體上對(duì)植被大類的識(shí)別精度要好于對(duì)植被小類的識(shí)別精度。應(yīng)用學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別時(shí),對(duì)可見光影像中喬木和蕨類之間、馬尾松和芒萁之間容易產(chǎn)生錯(cuò)誤判斷,影響到最后的識(shí)別精度;應(yīng)用對(duì)比算法的分類精度低、效果差,無法確定識(shí)別錯(cuò)誤的具體區(qū)域。只有在學(xué)習(xí)算法下對(duì)喬木和芒萁的識(shí)別效果較好,其他情況下的分類識(shí)別效果不理想,需要對(duì)識(shí)別過程進(jìn)行優(yōu)化。(3)加入2-3張?jiān)囼?yàn)區(qū)域內(nèi)的樣片可以顯著地提高計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法下自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確度,對(duì)比算法下自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確度提升不大;應(yīng)用學(xué)習(xí)算法對(duì)可見光影像進(jìn)行識(shí)別,對(duì)喬木的識(shí)別精度最高可達(dá)92.00%,對(duì)蕨類的識(shí)別精度為62.86%,對(duì)馬尾松的識(shí)別精度最高為65.87%,對(duì)芒萁的識(shí)別精度最高可達(dá)87.12%;應(yīng)用對(duì)比算法對(duì)可見光影像進(jìn)行識(shí)別的精確度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于學(xué)習(xí)算法下的識(shí)別精度,對(duì)喬木和蕨類的識(shí)別精度最高只有53.13%和37.13%,對(duì)馬尾松和芒萁的識(shí)別精度最高只有45.99%和30.48%。
【圖文】:

地理位置,環(huán)境特征,低山丘陵,紅壤


1550-2000mm。海拔在210-1450邋m,主要以低山丘陵為主,土壤主要為紅壤和黃逡逑壤。該縣的特殊的環(huán)境特征決定了該地區(qū)生態(tài)環(huán)境較為脆弱,加上人為因素的影逡逑像,,該地區(qū)的水土流失較為嚴(yán)重(圖2-1)。逡逑M6acy^邐117°0*4;邐M8air^邐11鏟0,心邐120*0?東逡逑I邐I邐I邐垂邐I逡逑n逡逑280<rit-邐^邐A邋側(cè)逡逑魯■s6逡逑24。0.北-邐\邐-24=0.北逡逑^邐'邐0邋25邋50邐100邐150邐200逡逑Il6°(r/j:邐UTO'tii邐||K°a,4;邐119^0'I20c0'^i逡逑圖2-1研究區(qū)地理位置圖逡逑8逡逑

無人機(jī),影像,可見光,流程圖


因素;2)根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的地形和植被覆蓋條件選擇合適的飛行高度;3)預(yù)設(shè)飛逡逑行航線,本次試驗(yàn)采用“己’’字形拍攝線路;4)飛行取樣過程中,保證鏡頭垂直向逡逑下拍攝正射影像圖,減少拍攝產(chǎn)生的陰影;5)對(duì)獲得的圖片進(jìn)行檢測(cè)(圖2-2)。逡逑DKSHI^HBZ23HHHB3DD逡逑0邋0邋00逡逑邐?邋?邋r-逡逑5邐|5邐i逡逑r邐邐邐邋-逡逑—I"影像不合格,視情況進(jìn)行補(bǔ)飛或重拍邐影像合格,初步分類并儲(chǔ)存邋!逡逑I—邐邐邋邐_邋a逡逑邐>邋f邐逡逑輸出逡逑6逡逑注:1.大疆inspirelraw無人機(jī)2.無人機(jī)飛行控制軟件3.無人機(jī)飛行路線的確定逡逑4.試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)影像的采集5.驗(yàn)證航拍影像是否合格6.航拍影像的輸出逡逑圖2-2使用無人機(jī)獲取航拍影像流程圖逡逑2.2.2航拍可見光影像的處理逡逑①將采集到的1080張航拍圖片按照20邋m、30邋m、40邋m和50邋m的高度分類逡逑整理,人工識(shí)別出航片中出現(xiàn)的各類植被與非植被的信息。根據(jù)RGB色彩模式,逡逑通過對(duì)紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)顏色通道的變化以及它們之間的相互疊逡逑加來得到各種顏色,該色彩標(biāo)準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所宥顏色,最適逡逑11逡逑
【學(xué)位授予單位】:福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:P23;Q948

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