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无人机将普及中药材产地数据采集 这里有你想知道的“无人精灵”运作过程

2016-09-28 17:47:13    来源:康美中药网原创

        无人机影像在农情遥感监测领域的应用具有巨大的优势和广阔的前景,它相比卫星影像具有更高的地面空间分辨率,并能带来卫星遥感所不具有的作物精细纹理等额外的遥感信息,可以很好地应用于精细药材遥感监测领域;同时,无人机影像还能很方便地应用于统计某一地区药材的种植结构、药材长势等信息,为大范围药材种植及长势、产量等信息的计算提供依据;它还能提供地面药材样方数据,克服传统 GPS 地面样方调查效率低、范围小的缺点,并为缺失卫星影像区域的作物信息进行空间抽样提供信息。

        小编对无人机作物影像的获取与处理方法、几何校正精度、面积量算精度、监督分类和面向对象分类方法对无人机影像作物分类的精度等方面要点,以中农资源区划研究所应用进行了汇编,证明无人机影像在中药材农情监测方面的可行性和精度,能达到信息采集的要求。

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无人机农田影像采集分析示例

        一、无人机影像获取与定位:原理包括相机检校、像控点布设及航线设计、无人机影像定位原理与方法等方面内容。

        (1)航拍相机需要用量测相机,普通相机存在较大的镜头畸变、像主点偏移等误差,因此相机参数的标定是非常关键的环节。

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        (2)无人机航空摄影所携带的往往是普通数码相机,航高低、单幅影像覆盖面积小、重叠度大、基线长度短,要进行高精度测图,需要布设控制点数目,并用RTK测定。同时,需要由POS定位定向系统(positioning and orientation system)提供相机曝光时刻的高精度外方位元素,方便进行IMU/DGPS(惯性测量装置/差分全球定位系统,Inertial Measurement Unit/Differential Global PositioninSystem)辅助空三测量,两系统保证空摄的精确性便于空三运算和精度检测。

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像控点,航线设计及田块相片的重叠程度

        二、业方案及地面数据采集

         准备工作包括天气选择、基站与控制点布设、机器准备、获取地面农田地块区划、作物分类、作物生长状况信息等。

        无人机拍摄获取的影像为中心投影,要进行实际的应用必须对影像进行正射校正并最终拼接成图,具体为区域网光束法其引入POS系统测量的GPS位置数据和INS(惯性导航系统)测得的姿态角度信息作为平差条件,建立相应的误差方程,依据最小二乘原理解算法方程,得到包括摄站位置、姿态、地面点坐标、相机内方位元素、偏心角、偏心距等一系列值。对地面点进行空三加密之后,得到数字高程模型(digital elevation model,DEM),之后进行影像数字微分纠正,对影像进行正射校正并最终拼接成图,获得整个测区的正射影像图(digital orthophoto map,DOM)。完全基于影像、自动空三计算原始影像的真实位置和参数,参数优化、区域网平差和自动校准影像等技术是实现大数据量简单、快速、精确处理的关键。若没有地面控制点,图像一般采用基准点或基准影像(worldview)校正,目前的成熟的商用软件总体上都可以满足精度要求,但在使用的方便程度上各有利弊,需要使用者根据各自情况有针对性的使用。

        三、无人机作物识别与分类面积统计

        可以利用监督分类方法和面向对象分类方法开展不同的作物面积物理识别,包括作物种类,作物物候期,作物健康识别等。

        监督分类法也叫最大似然分类法(maximum likelihood classification,MLC),依据严密数学理论基础,它综合了每个类别在各波段中的均值、方差以及各波段之间的协方差,有较好的统计特性,一直被认为是较先进的分类方法。另一种是面向对象的分类方法,它采用一种影像多尺度分割的法则,运用模糊数学方法获得每个影像对象的属性信息,以影像对象为信息提取的基本单元,实现类别信息自动提取的目的。

        四、影像处理和应用

        无人机航拍影像处理软件主要有ERDAS/LPS、SocetSet、Inpfo、Pix4UAV 等,投影方式为 UTM N50,椭球模型为 WGS84,主要过程及结果如下:

        (1)首先准备航拍相机的检校参数文件,该文件可由厂商提供,也可自行进行相机检校试验计算初始检校参数。

        (2)对航拍获取的影像进行筛选,保证参与校正拼接影像的质量和拼接的效果、速度。需要筛选掉的包括姿态角过大影像(俯仰角和侧滚角大于3°)、航线拐角处曝光影像、重叠度过大或过小的影像、成像效果不好的影像。

        (3)将筛选后的航拍影像及其对应的 POS 数据、相机检校文件输入处理软件,接下来的步骤主要就是软件内部的处理过程。软件首先从输入的影像中自动提取相当数量的连接点,这些连接点结合 POS 数据,参与空三计算,将原始影像拼接校正成正射影像。软件自动生成的 DOM 在如建筑物等地物处可能存在扭曲现象,可以使用软件自带的镶嵌编辑工具进行编辑,即保证 DOM 的位置精度,也保证 DOM 在目视效果上的准确。

        (4)处理结束后,查看图像处理软件输出的精度报告文件并浏览校正拼接后的 DOM 成果,检查拼接校正的精度。

        (5)输出的结果包括测区的数字高程模型(DEM)和正射影像图(DOM)。对 DOM,依据WorldView卫星影像采用了3阶一般多项式进行影像的配准校正、校正系统误差,并保证 DOM 与整个测区的卫星遥感数据处理标准影像相统一。

        (6)依据正射影像图,制作数字线划图(digital line graphic,DLG),对主要道路、建筑和农田进行矢量化。

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        五、测量情况识别精度比较

        (1)面积实测

        根据实测情况,使用无人机航拍影像进行整体区域面积监测的精度基本能达到 95.0%以上,且当田块面积越大,统计精度越高,这也说明无人机航拍影像在大面积药材农田面积监测中的精度是可以保证的。

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        (2作物田块识别

        监督图像分类:代表为ENVI 软件,首要工作是训练样本的选择,其应能准确代表整个区域内每个类别的光谱特征差异,作为作物的标准图样。样本必须均质,不能包含其他类别,也不能是和其他类别之间的边界混合像元。

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        面向对象图像分类:以易康(eCognition)软件为代表,对无人机影像进行面向对象的分类。该软件最基本的过程就是图像分割,在给定的尺度下进行与知识无关的原始影像对象的提取。因此,第一步就是要提取影像对象原型,采用多尺度分割法,考虑地表实体或过程的多层次。然后定下分割参数:尺度因子、形状因子、紧凑度因子、分割模式等,考虑光谱特征、面积等因素再分类。

        识别的比较:分类识别精度来看,面向对象的分类法精度更高,准确率平均92%以上,且不会出现离散的“椒盐化”图像片区。

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        综述

        用无人机调研药材产地实况具有可行性,对于成片的单一品种面积的调研,无人机将比手持差分GPS循迹法快十余倍,因此对于混合种植的药材地区建议使用面向对象的识别分类方法,利用不同的图像传感器,以识别不同药材面积和受灾片区比例。

        基于目前药材作物面积地面调查一般采用采用差分 GPS 进行测量,单人平均4小时可完成1个25公顷样方的测量与数据处理;航拍用2小时,约可以获得1302公顷影像,后期数据处理时间12小时,单位面积数据获取效率较人工GPS测量方法提高了的15倍。可见,无人机获取效率方面仍有很大的挖掘潜力。在调查成果方面,GPS测量方法只能获得样方内土地覆盖的矢量图,采用无人机航拍,还能够同时获得地面同期真实影像,方便调查结果的检验与成果展示。

        基于以上信息,无人机国内的应用方法已小范围成功,将来应用技术会越来越成熟,配套更加丰富。如包括更高精度的正射影像图的制作和获取、更多类型的影像获取(包括红外、多光谱和高光谱、SAR 等摄像机使用),更多药材农业方面应用的研究(植被环境指数、长势评估、产量预测、灾情监测等),这些都是下一步改进工作的重点。

        康美中药材数据信息服务有限公司作为全产业链数据服务商来说,中药材价格指数是市场中游的信息,产地实地信息则是上游信息的保证。数据是分析的基础,精度是预判的保证,康美数据信息服务有限公司将致力于现代化无人机药材产地调研方法开发和实地应用。

 

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