申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117274844B

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/22;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.06#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种利用无人机遥感影像的大田花生出苗情况快速提取方法，属于农业信息化技术领域，包括如下步骤：根据试验区大田数据采集需求选用无人机搭载多光谱传感器采集影像数据；进行影像数据处理，生成正射影像数据；计算过绿植被指数影像；利用计算得到的过绿植被指数影像进行局部极大值计算，初步确定花生植株位置信息的关键点；对初步确定花生植株位置信息的关键点进行直线拟合，确定花生植株区域；生成距离变换图；进行图像分割，将花生植株区域分割成一系列分割对象，每一个分割对象即为识别得到的每株花生植株。本发明实现了对大田花生苗情信息的快速、精确提取和识别。

主权项：1.一种利用无人机遥感影像的大田花生出苗情况快速提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据试验区大田数据采集需求选用无人机搭载多光谱传感器采集影像数据；步骤2、利用大疆智图软件进行影像数据处理，生成正射影像数据；步骤3、随机从正射影像上裁剪指定大小的感兴趣区域影像，按照过绿植被指数计算得到试验区大田遥感影像的过绿植被指数影像；所述步骤3中，过绿植被指数的计算公式如下： 1；其中，为过绿植被指数取值；为无人机影像的绿波段；为无人机影像的红波段；为无人机影像的蓝波段；步骤4、利用计算得到的过绿植被指数影像进行局部极大值计算，初步确定花生植株位置信息的关键点；具体步骤如下：步骤4.1、定义一个圆形滑动窗口，窗口半径设置为20个像素大小，通过圆形滑动窗口定位局部极大值；如果滑动窗口的当前中心像素值大于窗口内其他像素值，则当前中心像素位置即为局部极大值；步骤4.2、设置距离阈值为15cm，对局部极大值点进行欧式聚类，得到一系列的极大值点簇；然后判断每个点簇内点间距离，如果当前点簇内点间最远距离小于，则将当前点簇内的点取平均作为花生植株的位置；如果当前点簇内点间最远距离大于等于，则通过最远距离采样方法将当前点簇分割成多个点簇，直到新点簇内点间最远距离小于，则每个点簇内所有点取平均作为花生植株的位置信息的关键点；最远距离采样方法的具体过程如下：步骤4.2.1、计算当前点簇所有点之间的欧式距离，取距离最远的两个点作为聚类中心，利用最近邻聚类将当前点簇分割成两个新点簇和；步骤4.2.2、分别判断新点簇和内点间最远距离是否小于；如果点簇内点间最远距离小于，则将该点簇内的点取平均作为花生植株的位置信息；如果点簇内点间最远距离大于等于，则迭代执行最远距离采样方法，直到新点簇内点间最远距离小于；步骤5、利用随机抽样一致性算法对初步确定花生植株位置信息的关键点进行直线拟合，确定花生植株区域；具体步骤如下：以式（2）作为拟合直线的数学表达式，利用随机抽样一致性算法对初步确定花生植株位置信息的关键点拟合直线； 2；其中，和分别表示当前花生植株点的横纵坐标，、和表示不同的拟合直线参数；然后，按式（3）所示，分别计算每个植株点到拟合直线的距离； 3；其中，和分别表示任一花生植株点的横坐标和纵坐标；如果到拟合直线的距离小于指定阈值，则认为该花生植株点属于当前花生植株区域；步骤6、基于局部极大值生成距离变换图；所述步骤6中，将过绿植被指数取值大于0.3的位置判定为花生植株区域，提取花生植株区域到距离花生植株区域最近的局部极大值点的距离，生成距离变换图；生成的距离变换图中，非花生植株区域赋值为0，花生植株区域每个像素赋值为到距离花生植株区域最近局部极大值点的距离；步骤7、以生成的距离变换图作为标记分水岭算法的输入图像，以剩余局部极大值的位置作为标记分水岭算法的花生植株标记，进行图像分割，将花生植株区域分割成一系列分割对象，每一个分割对象即为识别得到的每株花生植株；所述步骤7中，标记分水岭算法通过模拟水流淹没地形的过程实现分割；具体为：将距离变换图看作是一个地形表面，距离变换图中的高像素值为山峰，距离变换图中的低像素值为山谷；用来自不同山谷的河流的水填充孤立的山谷，孤立的山谷为距离变换图中的局部极小值；在相邻山谷的河流即将相遇的位置建造水坝；不断注水，不断建造水坝，直到所有的山峰都被淹没，此时建造的水坝的位置即对应每一个分割对象，即为识别得到的每株花生植株。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 利用无人机遥感影像的大田花生出苗情况快速提取方法

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