[发明专利]一种基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法及系统

权利要求书

1.一种基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，该基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法包括步骤：

S1，获取无人机摄像机拍摄的影像，并生成DTM和DSM，同时提取影像中的阴影；

S2，将所述阴影进行分割，以提取单株树木的第一阴影；

S3，提取单株树木对应的DSM数据并进行校正；

S4，融合原始DSM数据和校正后的DSM数据，并确定树冠部分的DSM数据；

S5，根据树冠部分的DSM和DTM数据，计算出树木高度；

步骤S3中，单株树木对应的DSM数据的校正过程如下：

S31，构建无人机飞行参数、太阳高度角与外方位元素的特征函数模型；

S32，将单株树木的第一阴影导入特征函数模型中，以获得第二阴影；

S33，计算第一阴影和第二阴影的重叠度d，当d＝0.3时，执行步骤34；重叠度d的计算公式如下：

其中，S₁为第一阴影的面积；S₂为第二阴影的面积；S₂₁为第一阴影和第二阴影重叠部分的面积；

S34，建立第一阴影和第二阴影的重叠部分的像元与其对应高度的回归方程：y＝bx²+ax+k，其中，y为阴影重叠部分对应的DSM像元距离地面的高度；x为阴影重叠部分像元的投影高度；

其中，单个y^(i,j)的计算方式为：

表示DSM中的像元值，/表示DTM中的像元值；

S35，根据所述回归方程，计算出第一阴影和第二阴影的非重叠部分对应的DSM数据，即校正后的DSM数据。

2.根据权利要求1所述的基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，在步骤S1中，通过Pix4D生成DSM和DTM，并使用eCognitionDeveloper进行影像分割，对分割后的图像对象进行分类，并提取阴影。

3.根据权利要求2所述的基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，步骤S2具体为：

在提取无人机影像的阴影之后，对该阴影进行分割，提取单株树木的第一阴影，将第一阴影生成新图层T₁，并将该第一阴影边界导出为矢量文件V₁。

4.根据权利要求3所述的基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，步骤S3中，单株树木对应的DSM数据的提取过程如下：

根据DSM对矢量文件V₁进行偏移以形成新文件V₂，将新文件V₂作为树木阴影对应DSM的边界。

5.根据权利要求1所述的基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，步骤S31具体包括：

根据单株树木的阴影区域建立坐标系，构建阴影面积的函数关系式；所述函数关系式具体为：

其中，选取阴影中树杆底部与树冠左侧边缘相交位置为局部坐标系原点；x₁表示为第一阴影距离树冠中心点水平线的距离；y₁表示第一阴影对应的DSM像元距离地面的高度；k为调整系数；W为阴影的长度；L为阴影的宽度；f为树木与地面的夹角；

ω表示极化散射机理；γ(ω)依赖于极化散射机理；γ_ν为纯体去想干系数；ψ₀表示地表相位；μ(ω)为有效的体散射幅度比；

其中，

σ表示电磁波在植被中的平均消光系数，以dB/m表示，实际σ≈0.23；θ为无人机飞行的倾角，h_ν为树木高度；e为模型常数；

根据构建的函数关系式、无人机飞行时与地面的夹角、太阳高度角建立特征函数模型。

6.根据权利要求5所述的基于无人机高分辨率影像的单木高度测量方法，其特征在于，特征函数模型的计算式如下：

B为垂直基线；λ表示波长；R表示斜距。