[发明专利]一种山区植被覆盖率监测方法及系统

说明书

本发明一方面提供了一种山区植被覆盖率监测方法，先通过两种不同的方式获取彩色图像中包含的植被像素点的集合U₁和U₂，然后获取U₁和U₂的交集U₃，然后获取U₃在U₂中对应的补集U₄，并进一步对U₄中的像素点是否属于植被像素点进行判断，从而获得最终的植被像素点集合U_final，并基于U_final对山区植被覆盖率进行监测。另一方面，本发明还提供了一种山区植被覆盖率监测系统，用于实现所述方法。相较于现有技术仅采用单一的阈值分割算法来直接对彩色图像获取其中的植被像素点的方式，本发明获得的植被覆盖率的计算结果更为准确。

技术领域

本发明涉及监测领域，尤其涉及一种山区植被覆盖率监测方法及系统。

背景技术

山区植被覆盖率一般指在某一区域内树木、灌木、草地等植物对地面的投影面积占该区域的总面积的比值。山区植被覆盖率是反应山区森林资源和水土保持水平的重要指标，因此，需要定期获取山区的植被覆盖率，及时了解山区植被覆盖率的变化情况以便作出相应的决策。但是，由于山区交通不便，而且面积较大，采用人工测量的方式显然不合适。因此，现有技术中一般采用遥感图像的方式来对山区植被覆盖率来进行计算。但是，现有技术中一般仅采用单一的图像分割方式，例如仅采用直方图分割来获取遥感图像中的植被像素点，这种处理方式获得的结果并不够准确。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的在于提供一种山区植被覆盖率监测方法及系统。

本发明一方面提供了一种山区植被覆盖率监测方法，包括：

S1，获取监测区域的彩色图像；

S2，采用阈值分割算法获取所述彩色图像中的植被像素点的第一集合U₁；

S3，将所述彩色图像输入到预先训练好的神经网络模型中进行图像分割处理，获取所述彩色图像中的植被像素点的第二集合U₂；

S4，获取U₁和U₂的交集U₃；

S5，获取U₃在U₂中对应的补集U₄，将U₄中的元素组成待分割图像；

S6，采用阈值分割算法对所述待分割图像进行图像分割处理，获得前景像素点的集合U₅和背景像素点的集合U₆；

S7，分别计算U₃、U₅、U₆的像素值均值，依次记为clustc₃、clustc₅、clustc₆；

S8，计算clustc₃和clustc₅之间的差值的绝对值dist_3,5，计算clustc₃和clustc₆之间的差值的绝对值dist_3,6；

S9，若dist_3,5小于dist_3,6，则将U₅与U₃合并，得到植被像素点的最终集合U_final；若dist_3,5大于等于dist_3,6，则将U₆与U₃合并，得到植被像素点的最终集合U_final；