[发明专利]一种基于等高航线的无人机边坡植被分类方法

说明书

本发明公开了一种基于等高航线的无人机边坡植被分类方法，包括如下步骤：（1）使无人机以蛇形方式沿若干等高航线飞行且悬停在等高航线上的采样点上采集影像，若干等高航线离边坡地面的距离均相等且沿边坡倾斜方向均匀间隔并列设置，所述航线上均匀间隔设置有若干采样点；（2）用Pix4DMapper将影像合成高密度点云数据，由高密度点云数据获得正射影像；（3）构建样本管理器，具体为首先将人工分辨出的植物种类添加到ArcGIS中生成方案管理类别；然后按照方案管理类别，在近地正射影像中圈出待分类的对象类别，得到样本库；（4）将样本训练管理器基于方案管理类别和样本库生成的ecd文件再结合分类方法作用于正射影像中，得出边坡植物影像的分类结果；该方法提高了分类精度。

技术领域

本发明涉及一种基于等高航线的无人机边坡植被分类方法，无人机边坡植被分类方法是基于无人机边坡飞行并获取清晰影像。

背景技术

边坡生态工程包括规划设计、工程施工、工程监理、工程验收、工程管理和工程研究等六个主要环节，其中工程监理、工程验收、工程管理和工程研究等四个环节的开展都需要聚焦植物空间分布，无论是工程监理中的工序和质量，还是工程验收中的稳定性评估，再到工程管理中的养护、补植、间伐和长势管理，亦或是工程研究中的群里空间格局，生物多样性演替，生态评价等，都需要动态高频的植物空间分布数据作为基础。而植物空间分布监测中最重要的一个数据维度则是植物分类。

目前边坡植物分类，均是以地面调查方法为主，耗时费力，成本较高。现有无人机植物物种分类研究基本是在地势平坦、没有明显起伏的地区进行，且分类对象较为简单。边坡不管是从地形还是群落结构的角度观察，都与现存研究对象有很大不同。我国地质环境丰富，但自然灾害频繁，经常遭遇地震灾害或者自然滑坡，加之人类采矿或施工建设等活动也会破坏自然植物，导致许多裸露的边坡，边坡修复成为常态高频需求。边坡修复的效果，需要通过边坡调查评价来评估。但是边坡地形复杂影响无人机飞行方式和数据质量与信息挖掘，边坡植物层次丰富，高低搭配，使得植物分类也具有一定难度，目前还没有无人机在边坡条件下调查植物物种的研究报道，无现成的研究方法可借鉴，故而本发明研究将是一种创新尝试。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于等高航线的无人机边坡植被分类方法，可获取高质量影像，从而能提高边坡植物分类精度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于等高航线的无人机边坡植被分类方法，包括如下步骤：

(1)使无人机以蛇形方式沿若干等高航线飞行且悬停在等高航线上的采样点上采集影像，若干等高航线离边坡地面的距离均相等且沿边坡倾斜方向均匀间隔并列设置，所述航线上均匀间隔设置有若干采样点；

(2)将影像导入到Pix4DMapper中并合成高密度点云数据，由高密度点云数据获得正射影像；

(3)构建样本训练管理器，具体为首先将人工分辨出的植物种类添加到ArcGIS中生成方案管理类别；然后按照方案管理类别，在近地正射影像中圈出待分类的对象类别，得到样本库；通过无人机低空飞行并将采集的影像导入到Pix4DMapper中合成高密度点云数据，从高密度点云数据获得近地正射影像；

(4)将样本训练管理器基于方案管理类别和样本库生成的ecd文件再结合分类方法作用于步骤(2)的正射影像中，得出边坡植物影像的分类结果。

进一步，所述步骤(2)中由高密度点云数据还获得DSM,将DSM和正射影像导入到ArcGIS，在ArcGIS中根据正射影像人工选取地面点，从DSM中提取地面点的高程，用反距离权重插值法生成DTM；

nDSM＝DSM-DTM

其中nDSM为植株高度影像；DSM为数字表面模型；DTM为数字地形模型；

进一步，所述等高航线获取方法，包括如下步骤：