[发明专利]基于无人机遥感和图像处理技术的烟草清塘点株方法

说明书

本发明涉及一种基于无人机遥感和图像处理技术的烟草清塘点株方法，包括通过无人机遥感获取烟田的可见光正射影像，并拼接得到完整的烟田遥感影像图；将烟田遥感影像图通过HSV模型蒙版法过滤土壤背景信息，并依次进行灰度化处理、高斯滤波平滑图像、阈值二值化处理、形态学操作和开运算去噪操作，提取烟株图像轮廓；过滤像素面积过大和过小的轮廓，检测出烟株轮廓最小包围矩形并统计矩形的数量得到烟株数量。本发明中，结合无人机遥感和图像处理技术的方法进行清塘点株，具有巡查速度快、识别准确率高、成本低等优点，拓展了烟草农业生产的数字化、信息化新模式。

技术领域

本发明属于烟草农业技术领域，涉及一种基于无人机遥感和图像处理技术的烟草清塘点株方法。

背景技术

清塘点株是烟草生产过程中的关键环节，是指在烟苗移栽后进行准确清点以确保数量、面积、合同、人员四统一。目前普遍采用的多为人工清点方式，但是人工清点效率低、成本高，准确率难以统计，且无法在清点过程中同时核实种植面积、地块边界、人员等信息，给统计工作带来很大的难度。如果通过无人机遥感影像来做地块面积的计算，通过地块面积来估算烟株数量；则虽然烟株种植对行、间距有严格要求，但由于地块情况复杂多样，以及种植过程中行间距的把握存在误差，仍然存在清点的准确率难以保证的问题，使用效果不理想。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种巡查速度快、识别准确率高、成本低的基于无人机遥感和图像处理技术的烟草清塘点株方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于无人机遥感和图像处理技术的烟草清塘点株方法，包括以下步骤：

S1、通过无人机遥感，获取烟田的可见光正射影像，并将正射影像图进行拼接得到完整的烟田遥感影像图；

S2、过滤所述烟田遥感影像图土壤背景信息以分离所述烟株与所述土壤背景；

S3、对经过分离的图像进行灰度处理、滤波处理以及二值化处理，从而得到二值化图像；

S4、对所述二值化图像进行形态学操作、开运算去噪操作以去除烟株周围无关的外部白色像素点干扰区域；

S5、提取烟株轮廓；

S6、计算轮廓信息检测出烟株轮廓最小包围矩形的左上角和右下角坐标信息，并在烟田遥感影像图烟株上圈出；

S7、统计圈出数量得到烟田遥感影像中烟株的数量。

进一步的，所述S2包括以下子步骤：

S20、将烟田遥感影像图从RGB格式转化为HSV模式，获取烟田遥感影像图中土壤背景区域与烟株区域对应的色相分量H、饱和度分量S、亮度分量V，设置目标区域的色相分量、饱和度分量和亮度分量的取值范围，使烟株部分被提取为目标区域，颜色变为白色，将土壤背景区域变为黑色，从而生成掩膜图；

S22、将所述掩膜图与对应的原始烟田遥感图像进行叠加，利用掩膜屏蔽作用对烟田遥感图土壤背景区域进行遮挡，从而有效地过滤烟田遥感影像土壤背景信息并最大限度的保持烟株信息，实现烟株与土壤背景分离。

进一步的，所述S20步骤中，所述色相分量H的取值范围为46≤H≤69，所述饱和度分量S的取值范围为0≤S≤255，所述亮度分量取值范围为0≤V≤255。

进一步的，在S22步骤中，定义所述掩膜图为第一个输入数组src1，烟田遥感影像图为第二个输入数组src2，dst为与输入数组大小相同的输出数组，其中所有元素的默认值为0，采用下式对掩膜图与烟田遥感影像图像进行“与”操作：

其中，mask为可选操作码。

进一步的，所述S3包括以下子步骤：