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        基于無(wú)人機(jī)影像的農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究

        2017-12-20 12:54:11李璇
        科學(xué)與財(cái)富 2017年29期
        關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī)農(nóng)業(yè)

        李璇

        摘要:本文以中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院及周邊地區(qū)為研究對(duì)象,采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行的航拍測(cè)驗(yàn),主要測(cè)試了無(wú)人機(jī)影像下對(duì)農(nóng)作物的分辨。結(jié)果顯示:在沒(méi)有控制點(diǎn)的約束下,其對(duì)農(nóng)作物有著很高的分辨。經(jīng)過(guò)一系列研究表明:無(wú)人機(jī)遙感影像在獲取小范圍內(nèi)、農(nóng)作物分布上面有著廣闊的發(fā)展前景,在推廣之后能夠代替現(xiàn)有人工測(cè)量,進(jìn)而推動(dòng)了我國(guó)農(nóng)業(yè)測(cè)量作業(yè)方式的發(fā)展,為我國(guó)的糧食安全、農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了可靠地、全面的信息支持。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè),遙感,無(wú)人機(jī),監(jiān)測(cè)

        1前言

        事實(shí)上,農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)就是運(yùn)用遙感技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行的一個(gè)監(jiān)測(cè)過(guò)程,其主要是對(duì)農(nóng)作物的種植面積,生長(zhǎng)情況和產(chǎn)量進(jìn)行系統(tǒng)性的監(jiān)測(cè)。其在范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)和客觀性方面是其他監(jiān)測(cè)方法所不能實(shí)現(xiàn)的。農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)復(fù)雜、多變,需要對(duì)規(guī)定范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)情況開(kāi)展影像觀察,當(dāng)前,星載高空分辨率數(shù)據(jù)的存在重訪時(shí)間長(zhǎng)的情況,無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)提取數(shù)據(jù),空間抽樣在很大程度上彌補(bǔ)了這一不足。但是,利用定位系統(tǒng)檢測(cè)地面的方法只能對(duì)小面積的農(nóng)作物進(jìn)行監(jiān)測(cè),并且效率低下,不能滿足對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的需求。隨著無(wú)人機(jī)和遙感技術(shù)的發(fā)展,這一問(wèn)題得到了有效的解決。無(wú)人機(jī)的成本低、簡(jiǎn)單易操作,分辨率高,能夠?qū)δ骋坏貐^(qū)的研究對(duì)象進(jìn)行快速的影像檢測(cè),為大范圍的農(nóng)情提供了便利。

        2研究的方法

        2.1研究思路

        對(duì)無(wú)人機(jī)影像農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)的研究包含三個(gè)方面:無(wú)人機(jī)影像的獲取與定位,外圍方案的數(shù)據(jù)采集,無(wú)人機(jī)農(nóng)作物的識(shí)別方法。無(wú)人機(jī)影像的獲取和定位對(duì)本次研究采用的無(wú)人機(jī)情況,介紹包含相機(jī)的檢測(cè),布控點(diǎn)的分布以及航線的設(shè)置等方面的內(nèi)容;外圍方案的數(shù)據(jù)采集包含布控點(diǎn)的設(shè)置、地面農(nóng)作物分類和劃分為研究。

        2.2無(wú)人機(jī)影像的獲取與定位

        2.2.1相機(jī)的校驗(yàn)

        本次的研究采用的是Free Bird小型電動(dòng)無(wú)人機(jī),系統(tǒng)簡(jiǎn)單易操作。由于進(jìn)行航拍的相機(jī)是測(cè)量的相機(jī),存在著很大的偏差。因此,相機(jī)參數(shù)的設(shè)定具有關(guān)鍵性因素,其設(shè)定結(jié)果的精準(zhǔn)度和算法的穩(wěn)定性直接影響著相機(jī)的工作結(jié)果。本文研究采用的相機(jī)校驗(yàn)工作是經(jīng)過(guò)試驗(yàn)的,校驗(yàn)報(bào)告由廠家提供。

        2.2.2布控點(diǎn)的設(shè)置和航線的設(shè)計(jì)

        無(wú)人機(jī)航空影像搭載的相機(jī)都非常普通,其航高低、重疊度大,要開(kāi)展精度的測(cè)量,那么布控點(diǎn)的設(shè)置數(shù)目會(huì)隨之增加。本次試驗(yàn)所用無(wú)人機(jī)由POS系統(tǒng)提供相機(jī),方便輔助空三測(cè)量,理論來(lái)說(shuō)只需要一個(gè)基站,不需要任何控制點(diǎn)就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)測(cè)區(qū)的航空監(jiān)測(cè),經(jīng)過(guò)校正后的影像能夠保證一定的定位精度。但是,在具體操作中,如果要想獲取更準(zhǔn)確的定位精度,需要在地面上設(shè)置一定量的布控點(diǎn)。布控點(diǎn)的設(shè)置要求GPS信號(hào)遮擋少,目標(biāo)易于觀察、分布均衡。本次試驗(yàn)布控點(diǎn)的設(shè)置一共有105個(gè),分別設(shè)置在道路的兩邊,利用PTK進(jìn)行測(cè)量,可以應(yīng)用于于空三預(yù)算和精讀的檢測(cè)上面。

        本次航線的設(shè)計(jì)行高為380m左右,一共設(shè)置了11條東西方向的航線,每條航線長(zhǎng)為4m左右,航線的重疊度達(dá)到85%,大部分地面被5張及以上的像片包含,單幅影像覆蓋面積大致為336*504m,影像分辨率約為0.12m,實(shí)現(xiàn)了整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋。

        2.2.3無(wú)人機(jī)影像的定位

        利用無(wú)人機(jī)航拍最終獲得的是中心投影,如果被應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中去,需要處理好影像和拼圖工作,以此取得整個(gè)測(cè)區(qū)的正射影像圖。

        與傳統(tǒng)的衛(wèi)星傳感器不同,無(wú)人機(jī)影像的拍攝姿態(tài)穩(wěn)定度比較差,這直接影響著定位的準(zhǔn)確度。當(dāng)今,一般商用軟件的做法是POS輔助光束法空三。本文監(jiān)測(cè)采用的無(wú)人機(jī)影像定位的步驟是:第一,通過(guò)對(duì)相機(jī)的校驗(yàn)確定校驗(yàn)參數(shù),并結(jié)合GPS提供的相機(jī)成像時(shí)刻外方位線元素,對(duì)無(wú)控制點(diǎn)下的POS輔助空中的三角測(cè)量。在對(duì)地面進(jìn)行一系列加密之后,得到數(shù)字高程模型,然后對(duì)影像數(shù)字進(jìn)行糾正,便可獲得正射的影像圖。綜上過(guò)程可以得出:空中三角測(cè)量的精準(zhǔn)度對(duì)最終的正射影像圖的質(zhì)量起著直接的作用,如果空中三角測(cè)量出現(xiàn)誤差,那么完成正確的拼圖都非常困難。當(dāng)前,大部分商用軟件都可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)度的要求,但操作者在實(shí)際的測(cè)量中,要依據(jù)自身的要求進(jìn)行針對(duì)性的應(yīng)用。

        3無(wú)人機(jī)對(duì)農(nóng)作物的分辨方法

        本文利用兩種分類方法,分別對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)的農(nóng)作物進(jìn)行監(jiān)測(cè)。一是以最大似然分類法,它有嚴(yán)密的數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ),綜合運(yùn)用各個(gè)類別在各個(gè)波段的平均值,方便統(tǒng)計(jì),是一種比較先進(jìn)的分類方法,其應(yīng)用范圍很廣。該方法利用對(duì)樣本的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算以獲取農(nóng)作物類別的平均值,并作為參考值,進(jìn)而明確一個(gè)分類函數(shù),并將農(nóng)作物分類中的各個(gè)像元帶入到分類函數(shù)中,來(lái)得出最大似然概率,并且將概率的最大類別作為分類的標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)而完成分類。另一個(gè)分類方法是面向?qū)ο?,它遵循影像多尺度分割的原則,采用模糊數(shù)學(xué)的方法獲取影像對(duì)象的信息,并將影像對(duì)象作為基礎(chǔ)單元,進(jìn)而提取有效信息。影像信息的提取以模糊邏輯的分類為基礎(chǔ),給出某個(gè)對(duì)象屬于某類的概率,并不是單純的將對(duì)象分為一類。

        4結(jié)果討論

        無(wú)人機(jī)影像在弄清遙感監(jiān)測(cè)方面有著廣闊的發(fā)展前景,和衛(wèi)星影像相比,有著更高的分別率,能夠更好地實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的監(jiān)測(cè)。同時(shí),無(wú)人機(jī)影像為某地區(qū)農(nóng)作物的種植情況、生長(zhǎng)過(guò)程、產(chǎn)量等信息提供了有效的數(shù)據(jù)。本文從無(wú)人機(jī)影像的獲取與定位、航線的設(shè)計(jì)和布控點(diǎn)的設(shè)置、農(nóng)作物的分辨等方面進(jìn)行了研究,探討了無(wú)人機(jī)影像在弄清檢測(cè)方面的可行性。由于,我國(guó)利用無(wú)人機(jī)影像對(duì)農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)的起步比較晚,需要研究者開(kāi)展進(jìn)一步的研究,其中包含制作和提取精確的正射影像圖,還有更多農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用。

        參考文獻(xiàn):

        [1]楊正銀,桂木政,李躍宇.無(wú)人機(jī)航攝影像測(cè)繪地形圖的精度探討[J].測(cè)繪. 2012(04):174-176.

        [2]周曉敏,趙力彬,張新利.低空無(wú)人機(jī)影像處理技術(shù)及方法探討[J].測(cè)繪與空間地理信息.2012(02):182-184.endprint

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