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基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究(二)

日期:2022-09-23 00:05
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摘要: 基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究(二) ——四川雙利合譜科技有限公司 二、數據預處理分析: 本文利用四川雙利合譜科技有限公司的GaiaSky-mini高光譜成像系統(光譜范圍400 nm - 1000 nm)采集野外作物的的高光譜數據,以分析作物的覆蓋度分布情況。圖5為采集現場。 圖5 數據采集現場 對Gaiask-mini拍攝的原始影像數據進行數據的預處理,預處理過程主要包括兩部分。**部分是輻射定...

基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究(二)

                                                   ——四川雙利合譜科技有限公司


二、數據預處理分析:

本文利用四川雙利合譜科技有限公司的GaiaSky-mini高光譜成像系統(光譜范圍400 nm - 1000 nm)采集野外作物的的高光譜數據,以分析作物的覆蓋度分布情況。圖5為采集現場。

 

5 數據采集現場

Gaiask-mini拍攝的原始影像數據進行數據的預處理,預處理過程主要包括兩部分。**部分是輻射定標;**部分為噪聲去除。

首先進行輻射定標。輻射定標的計算公式如1所示。

(1)

其中,Reftarget為目標物的反射率,Refpanel為標準參考板的反射率,DNtarget為原始影像中目標物的的數值,DNpanel為原始影像中標準參考板的數值,DNdark為成像光譜儀系統誤差。

其次是噪聲去除,本文運用國外較為常用的*小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation, MNF)進行噪聲去除。*小噪聲分離工具用于判定圖像數據內在的維數(即波段數),分離數據中的噪聲,減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質上是兩次層疊的主成分變換。**次變換(基于估計的噪聲協方差矩陣)用于分離和重新調節數據中的噪聲,這步操作使變換后的噪聲數據只有*小的方差且沒有波段間的相關。**步是對噪聲白化數據(Noise-whitened)的標準主成分變換。為了進一步進行波譜處理,通過檢查*終特征值和相關圖像來判定數據的內在維數。數據空間可被分為兩部分:一部分與較大特征值和相對應的特征圖像相關,其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導地位的圖像相關。由于此次采集的高光譜影像沒有白板校正,因此數據預處理的**步輻射定標沒有進行分析處理,直接作MNF降噪分析。圖6MNF降噪前后的成像高光譜數據中DN值的變化。

6  MNF變換前(左)后(右)高光譜影像DN變化

下圖分別為不同作物及土壤的光譜反射率值。從圖7可知,不同作物在綠光區域均有明顯的反射峰,在紅光區域有明顯的吸收谷,在可見光波段與近紅外波段之間,即大約0.73um附近,反射率急劇上升,形成“紅邊”現象,“綠峰”、“紅谷”、“紅邊”均是綠色植物曲線的*為明顯的三個特征;但不同作物“綠峰”、“紅谷”高低不一樣,紅邊位置也不相同。土壤的光譜反射率值在可見光和近紅外區域緩慢上升,其反射率光譜曲線與作物的光譜反射率曲線差別較大。

 

7  不同作物、土壤的光譜反射率值

三、基于無人機影像數據的作物覆蓋度提取

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計區總面積的百分比。容易與植被覆蓋度混淆的概念是植被蓋度,植被蓋度是指植被冠層或葉面在地面的垂直投影面積占植被區總面積的比例。兩個概念主要區別就是分母不一樣。植被覆蓋度常用于植被變化、生態環境研究、水土保持、氣候等方面。

植被覆蓋度的測量可分為地面測量和遙感估算兩種方法。地面測量常用于田間尺度,遙感估算常用于區域尺度。

1. 估算模型

目前已經發展了很多利用遙感測量植被覆蓋度的方法,較為實用的方法是利用植被指數近似估算植被覆蓋度,常用的植被指數為NDVI。下面是李苗苗等在像元二分模型的基礎上研究的模型:

VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil)  2

其中,NDVIsoil為完全是裸土或無植被覆蓋區域的NDVI值,NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。兩個值的計算公式為:

NDVIsoil=VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax/( VFCmax- VFCmin)  3

NDVIveg=(1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin/( VFCmax- VFCmin)  4

利用這個模型計算植被覆蓋度的關鍵是計算NDVIsoilNDVIveg。這里有兩種假設:

基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究(二)

1 當區域內可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%。

公式(1)可變為:

VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin)   5

NDVImax NDVImin分別為區域內*大和*小的NDVI值。由于不可避免存在噪聲,NDVImax NDVImin一般取一定置信度范圍內的*大值與*小值,置信度的取值主要根據圖像實際情況來定。

2 當區域內不能近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%

當有實測數據的情況下,取實測數據中的植被覆蓋度的*大值和*小值作為VFCmax VFCmin,這兩個實測數據對應圖像的NDVI作為NDVImaxNDVImin。

當沒有實測數據的情況下,取一定置信度范圍內的NDVImaxNDVImin。VFCmaxVFCmin根據經驗估算。

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2. 實現流程

我們下面我們以當區域內可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%”情況下

整個影像中NDVIsoil NDVIveg 取固定值,介紹在ENVI中實現植被覆蓋度的計算方法。

使用的數據是經過輻射校準、噪聲去除高光譜影像。

(1)  選擇Basic Tools-> Band Math,利用高光譜影像計算NDVI,輸入的公式為(float(b1)-float(b2)/ float(b1)-float(b2)),圖8NDVI的密度分割圖。

 

8  無人機高光譜影像的NDVI密度分割圖

(2)   選擇Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics,在文件選擇對話框中,選擇統計文件并計算統計參數,如圖9所示。

 

 

9選擇統計文件及統計參數

基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究(二)

(3)  得到研究區的統計結果。在統計結果中,*后一列表示對應NDVI值的累積概率分布。我們分別取累積概率為5%95%NDVI值作為NDVIminNDVImax,如圖10所示。這里得到:

NDVImax=0.875057,NDVImin=0.077420

 

10統計結果

 

(4)    根據公式(4),我們可以將整個地區分為三個部分:當NDVI小于0.077420,VFC取值為0;NDVI大于0.875057,VFC取值為1;介于兩者之間的像元使用公式(4)計算。利用ENVI主菜單->Basic Tools->Band Math,在公式輸入欄中輸入:

(b1 lt 0.077420)*0+(b1 gt 0.875057)*1+(b1 ge 0.077420 and b1 le 0.875057)* ((b1-0.077420)/ (0.875057-0.077420))

b1:選擇NDVI圖像

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(5)    得到一個單波段的植被覆蓋度圖像文件,像元值表示這個像元內的平均植被覆蓋度。在Display顯示。

(6)    選擇Tools->Color Mapping->Density Slice,單擊Clear Range按鈕**默認區間。

(7)    選擇Options->Add New Ranges,根據上面的對照表依次添加8個區間,分別為每個區間設置一定的顏色,單擊Apply得到如下的植被覆蓋圖(圖11)。

 

                               

  11植被覆蓋度遙感估算結果

川公網安備 51011202000202號

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