[发明专利]一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法，该方法首先通过无人机平台上搭载的冠层测量相机传感器，获取无人机低空遥感原始数据，即植物冠层反射比；其次对无人机低空遥感原始数据进行预处理，选取畸变较小的影像，并且选取影像的中心部分，导入ENVI软件中，结合标准白板的影像数据计算得到波谱反射率；接着基于农作物波谱特征和归一化差值植被指数NDVI变化阈值进行分类，最后得到农作物类别。该方法提高了无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度，兼具快速和低成本的特点，在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。

技术领域

本发明属于农作物快速分类领域，具体涉及一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法。

背景技术

无人机是一种带动力的、无线电遥控或者自主飞行的、执行多种任务并能多次使用的无人驾驶飞行器。无人机与遥感技术的结合，即无人机遥感，是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专题化，能够快速获取国土、资源、环境等空间遥感信息，完成遥感数据处理、建模和应用分析能力的应用技术。无人机具有低成本、低损耗、可重复使用且风险小等诸多优势，其应用已经从最初的侦察、预警等军事领域扩大到资源勘测、气象观测及处理突发事件等非军事领域。无人机遥感的高时效、高分辨率等性能，是传统卫星遥感所无法比拟的，无人机的发展给遥感技术的应用提供了新的平台。

随着遥感技术的发展，遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段，也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源。无人机遥感平台作为一种新的信息获取手段也已经开始应用于精准农业中，而地表农作物分类信息的提取则是进行这些研究的基础与关键。因此，使用无人机航空平台获取高空间分辨率遥感数据，以此高精度反演农作物覆盖信息，在农业实践中具有重要的意义。

传统遥感分类方法中稳定性和精度较高的监督分类方法，如最大似然法等，所需的人工参与程度和时间成本极高，而非监督分类方法虽然自动化程度高但分类精度却有限，二者很难兼顾。迫切需要一种快速自动分类方法，来兼顾分类的精度与效率，以期对基于无人机低空遥感平台的高精度农作物分类信息提取研究提供方法支持。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：

提供一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法，解决传统遥感分类方法无法兼顾分类精度与效率的问题。

本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：

一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法，包括以下步骤：

步骤1：获取无人机低空遥感原始数据；

步骤2：对无人机低空遥感原始数据进行预处理，得到农作物波谱特征；

步骤3：基于农作物波谱特征和归一化差值植被指数NDVI变化阈值进行分类，得到农作物类别。

进一步的，无人机遥感平台包括无人固定翼飞机平台、无人直升机平台、无人飞艇平台和其他类型的平台。

进一步的，无人机平台上搭载冠层测量相机传感器。

进一步的，无人机低空遥感原始数据为植物冠层反射比。

进一步的，无人机低空遥感原始数据预处理方法为，首先选取畸变较小的影像，并且选取影像的中心部分，然后导入ENVI软件中，结合标准白板的影像数据计算得到波谱反射率。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

提高了无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度，兼具快速和低成本的特点，在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。

具体实施方式