[发明专利]基于无人机平台的作物生长分析方法及其分析系统

权利要求书

1.一种基于无人机平台的作物生长分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1：无人机采集影像数据；

步骤S2：数据拼接后获取正射影像，进行空三加密，获得DSM模型；

步骤S3：根据种植规划对各个种植小区进行矢量化分割；

步骤S4：提取每个矢量图斑区域内影像数据和每个象元的光谱信息；

步骤S5：根据光谱信息计算作物垄数、株高、倒伏率、叶色、植被覆盖度参数；

所述步骤S5中计算作物垄数包括如下步骤：

步骤S11：对正射影像进行二值化处理，将植被与裸地区分开；

步骤S12：对生成的二值图像进行填充处理，消除植被与裸地中的椒盐效应；

步骤S13：采用Sobel算子进行边缘检测；

步骤S14：使用Hough变换算法提取边缘检测图像中的直线，并计数输出作物垄数；

所述步骤S5中计算作物株高包括如下步骤：

步骤S21：用作物某一生育期的DSM模型与裸地时期DSM模型进行相减，得到种植区内每个象元的高程差；

步骤S22：将所得到的高程差赋值到根据种植规划所绘制的矢量图中，计算得到每个小区内的作物株高的最大值、最小值和平均值；

计算作物倒伏率包括如下步骤：

步骤S31：在正射影像中选取正常作物的ROI和倒伏作物的ROI；

步骤S32：利用随机森林法对选取的正常植株ROI和倒伏植株ROI进行统计分析；

步骤S33：对分类结果进行作物的分布和面积统计，并根据种植区总面积进行计算得到作物倒伏率；

计算作物叶色包括如下步骤：

步骤S41：在正射影像中选取不同颜色植被冠层的ROI；

步骤S42：使用最大似然监督分类法；

步骤S43：识别出冠层不同颜色的区域；

计算植被覆盖度包括如下步骤：

步骤S51：对正射影像图求取其超绿特征，区分植被和土壤；

步骤S52：分别统计植被的像素数量和土壤的像素数量，计算植被像素占总像素的比值，计算出植被覆盖度。

2.根据权利要求1所述的基于无人机平台的作物生长分析方法，其特征在于：所述步骤S1中采用无人机平台搭载可见光相机按照特定的轨迹飞行，定点拍照，获取到种植区的RGB影像。

3.采用根据权利要求1中的方法进行基于无人机平台的作物生长分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、参数提取模块和客户端展示模块，数据采集模块的数据信号输出端与数据预处理模块的数据接收端连接，数据预处理模块的数据输出端与参数提取模块的参数提取端连接，参数提取模块的参数输出端与客户端展示模块的参数接收端连接，图像预处理模块又包括数据拼接单元和小区矢量化单元，参数提取模块又包括垄数计算单元、株高提取单元、倒伏率提取单元、叶色提取单元和植被覆盖度提取单元。

4.根据权利要求3所述的基于无人机平台的作物生长分析系统，其特征在于：所述数据采集模块为搭载可见光相机的无人机平台。