[发明专利]一种基于点云变换的麦田生长状态判别方法与装置

说明书

本发明公开了一种基于点云变换的麦田生长状态判别方法与装置，该方法包括：1、获取麦田无人机图像数据，其中，麦田无人机图像数据用于获取麦田原始点云；2、基于麦田原始点云进行预处理，得到麦田归一化点云；3、基于麦田归一化点云进行连续不同高度的点云个数统计，得到麦田点云高度信号；4、基于变分模态分解以及格拉姆变换方法，对麦田点云高度信号进行图像化，得到点云变换图像；5、基于点云变换图像构建深度学习识别模型，并用于判别麦田生长状态。本发明能够有效提取麦田点云高度信息，从而能提高对麦田生长状态判别的精准性。

技术领域

本发明涉及作物表性分析及图像处理领域，具体而言，涉及一种基于点云变换的麦田生长状态判别方法与装置。

背景技术

目前麦田生长状态判别包括基于人工测量、基于光学遥感以及基于点云数据。其中，传统人工测量麦田生长状态的方式工作量大、耗时长并且难以获取较大范围的麦田生长状态。另外，基于传统光学遥感的方式只能提供麦田冠层表面的光谱和纹理特征，对于提取麦田生长状态信息仍存在一定的局限性。相比之下，点云数据能够同时获取麦田的水平和垂直两个维度的信息，可以有效反映出麦田生长状态信息。但是点云为散乱数据，没有具体的拓扑结构，且计算量较大，难以进行直接处理。另外，一维点云信号所具有的信息相对单一，缺乏深层次的点云信息。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于点云变换的麦田生长状态判别方法与装置，以期能降低点云处理的难度与复杂度和挖掘更深层次的点云信息，从而能快速、精准对麦田生长状态进行判别。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于点云变换的麦田生长状态判别方法的特点在于，包括以下步骤：

步骤1、获取a个麦田小区的麦田无人机图像数据；

步骤2、根据所述麦田无人机图像数据获取各个麦田小区的麦田原始点云；

步骤3、对各个麦田小区的麦田原始点云进行预处理，得到每个麦田小区的麦田归一化点云；

步骤4、根据所述麦田归一化点云进行连续不同高度的点云个数统计，得到每个麦田小区的麦田点云高度信号；

步骤5、基于变分模态分解以及格拉姆变换方法，对所述麦田点云高度信号进行图像化处理，得到每个麦田小区的点云变换图像；

步骤6、利用深度学习模型对所述点云变换图像进行训练、验证和测试，得到麦田生长状态判别模型，并用于判别麦田生长状态。

本发明所述的基于点云变换的麦田生长状态判别方法的特点也在于，所述步骤3包括：

步骤3.1、对所述麦田原始点云进行去噪处理，并得到去噪后的麦田原始点云；

步骤3.2、利用滤波方法获取所述去燥后的麦田原始点云的地面点，从而得到麦田数字高程模型；

步骤3.3、将去噪后的麦田原始点云与所述麦田数字高程模型相减后，得到麦田归一化点云。

所述步骤4包括：

步骤4.1、对所述麦田归一化点云进行z值统计，得到麦田归一化点云中每个点的高度值；

步骤4.2、将所述麦田归一化点云中高度值区间进行划分，得到为b个连续高度区间；

步骤4.3、根据所述b个连续高度区间进行点云个数统计，得到麦田点云高度信号。

所述步骤5包括：

步骤5.1、将所述麦田点云高度信号进行归一化处理，得到一条归一化特征信号；