[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

说明书

本发明涉及一种基于无人机平台的作物生长分析方法及其分析系统。通过无人机采集作物不同时期的影像数据，提取种植区域每个象元的光谱信息，并与关键生长参数建立反演关系，计算得到种植区内作物的垄数、株高、叶色、倒伏率、植被覆盖度。本发明通过Hough变换提取直线计算作物种植垄数；研究DSM模型计算玉米株高；研究基于最大似然监督分类区分玉米冠层颜色；研究基于纹理分析计算玉米倒伏比率；研究基于像素法计算影像植被覆盖度。本发明可实现快速、精确提取作物生长过程中的垄数、株高、叶色、倒伏率、植被覆盖度等信息，方便对种植区进行全面的监测与统一管理。

技术领域

本发明涉及作物生长分析领域，特别是涉及一种基于无人机平台的作物生长分析方法及其分析系统。

背景技术

在传统的作物育种、制种及生产中，作物的生长状况监测需要耗费大量的人力物力，需要相关人员到种植区进行现场观察和测量，但是对于现场观察，由于现场环境或作物遮挡等原因很难观察到农田内部作物的生长状况，而且存在主观测量误差大、操作繁琐、记录困难等问题。尤其是在作物种植和生长过程中，垄数、株高、倒伏率、叶色和植被覆盖度等信息对作物生长状况影像甚大，如不进行准确的监测可能会造成巨大的损失。

随着无人机技术的发展，无人机被应用在农业遥感领域，可实现对农田作物的低空监测，相对于卫星遥感、航天遥感等传统的遥感技术，无人机遥感拥有时效高、数据小、精度高等优点。然而现有的无人机遥感技术应用在农业上大多都只是停留在拍照监测阶段，未能实现将监测信息通过科学的手段转化为可视化数据进行系统分析。

发明内容

针对上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于无人机平台的作物生长分析方法及其分析系统，可计算作物种植和生长过程中的垄数、株高、叶色、倒伏率以及植被覆盖度等数据，实现对作物生长状况的实时监测，并对监测数据进行统一的分析与管理。

本发明基于无人机平台的作物生长分析方法，其中，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。

本发明基于无人机平台的作物生长分析方法，其中所述步骤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。

本发明基于无人机平台的作物生长分析方法，其中所述步骤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。

本发明基于无人机平台的作物生长分析方法，其中所述步骤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。

本发明基于无人机平台的作物生长分析方法，其中所述步骤S5中计算作物倒伏率包括如下步骤：