[发明专利]一种植被覆盖度提取方法及系统在审
申请号: | 201811453184.1 | 申请日: | 2018-11-30 |
公开(公告)号: | CN109583378A | 公开(公告)日: | 2019-04-05 |
发明(设计)人: | 包妮沙;刘艳慧;蔡宗磊;刘小翠;孙瑞;王思琢 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/90 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 张海青 |
地址: | 110000 辽宁省沈*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 植被覆盖度 航拍 植被指数 影像 图像增强 图像 适应度函数 判别函数 图像拍摄 遗传算法 植被类型 信息熵 地物 去噪 去除 噪声 采集 分割 | ||
1.一种植被覆盖度提取方法,其特征在于,包括:
获取通过无人机在预设高度飞行时利用机载数码相机采集的航拍影像;
对所述航拍影像进行去噪处理;
对去除噪声后的航拍影像进行图像增强处理;
计算图像增强处理后的航拍影像的植被指数,得到植被指数图像;
以各个地物类别的信息熵的判别函数为适应度函数,利用遗传算法将植被类型图像从所述植被指数图像中分割出来,从而得到植被覆盖度。
2.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取方法,其特征在于,所述对所述航拍影像进行去噪处理,具体包括:
利用开关中值滤波方法消除所述航拍影像中的脉冲噪声;
利用基于维纳滤波的小波变换方法消除所述航拍影像中的高斯噪声。
3.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取方法,其特征在于,所述对去除噪声后的航拍影像进行图像增强处理,具体包括:
利用直方图均衡化方法对去除噪声后的航拍影像进行图像增强处理。
4.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取方法,其特征在于,所述所述植被指数为过绿植被指数或颜色植被指数。
5.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取方法,其特征在于,所述以各个地物类别的信息熵的判别函数为适应度函数,利用遗传算法将植被类型图像从所述植被指数图像中分割出来,从而得到植被覆盖度,具体包括:
获取预设的初始种群数量、最大迭代次数、交叉概率、变异概率和预设平均适应度差值,以各个类别的信息熵的判别函数为适应度函数,以产生的随机数为初始分割阈值,利用轮盘赌法进行个体遗传,从而对所述植被类型图像按地物类型进行分割;
当相邻两代平均适应度差值小于预设平均适应度差值或繁殖代数达到所述最大迭代次数时,完成分割,得到分割后的图像;
计算分割后的图像中植被类型的覆盖度,得到植被覆盖度。
6.一种植被覆盖度提取系统,其特征在于,包括:
影像获取模块,用于获取通过无人机在预设高度飞行时利用机载数码相机采集的航拍影像;
去噪模块,用于对所述航拍影像进行去噪处理;
图像增强模块,用于对去除噪声后的航拍影像进行图像增强处理;
指数计算模块,用于计算图像增强处理后的航拍影像的植被指数,得到植被指数图像;
分割模块,用于以各个地物类别的信息熵的判别函数为适应度函数,利用遗传算法将植被类型图像从所述植被指数图像中分割出来,从而得到植被覆盖度。
7.根据权利要求6所述的植被覆盖度提取系统,其特征在于,所述去噪模块,具体包括:
脉冲噪声滤除单元,用于利用开关中值滤波方法消除所述航拍影像中的脉冲噪声;
高斯噪声滤除单元,用于利用基于维纳滤波的小波变换方法消除所述航拍影像中的高斯噪声。
8.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取系统,其特征在于,所述图像增强模块,具体包括:
直方图均衡单元,用于利用直方图均衡化方法对去除噪声后的航拍影像进行图像增强处理。
9.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取系统,其特征在于,所述所述植被指数为过绿植被指数或颜色植被指数。
10.根据权利要求1所述的植被覆盖度提取系统,其特征在于,所述分割模块,具体包括:
遗传单元,用于获取预设的初始种群数量、最大迭代次数、交叉概率、变异概率和预设平均适应度差值,以各个类别的信息熵的判别函数为适应度函数,以产生的随机数为初始分割阈值,利用轮盘赌法进行个体遗传,从而对所述植被类型图像按地物类型进行分割;
迭代结束单元,用于当相邻两代平均适应度差值小于预设平均适应度差值或繁殖代数达到所述最大迭代次数时,完成分割,得到分割后的图像;
覆盖度计算单元,用于计算分割后的图像中植被类型的覆盖度,得到植被覆盖度。
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