基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；采集原始影像P1测量影像P2；建立高程密集点云，分别生成地面拼接影像和数字地表模型数据；生成农作物生长区域的三维模型，并从三维模型中提取裸土高程值和测量高程值；输出农作物的生长高度。本发明专利技术通过无人机获得农作物在生长过程中的影响，通过配合地面控制点生成DSM数据并获得三维模型，并从三维模型中进一步获得农作物在每个阶段的生长高度。本发明专利技术通过空间分析的方法提取作物的生长高度，对地形要求低，适合不同类型或不同生长期农作物高度的测量；检测时间短，效率高，也具有良好的测量精度。

Rapid measurement method of growth height of mountain crops based on unmanned aerial vehicle images

The invention discloses a method for rapid measurement of height of UAV image based on the area of crops, including the collection of all the geographic coordinates of ground control points and the surface elevation value of H; the original image acquisition P1 P2 image measurement; establish the height of dense point cloud, respectively generating ground mosaic images and digital terrain model data to generate three-dimensional model of crop; the growth area, and extract the bare soil elevation value and measuring elevation values from 3D model in height growth of crop output. The present invention by the UAV to gain influence in the growth of crops in the process, with the ground control points to generate DSM data and get the 3D model, and further to obtain the height of crops growing in each stage from 3D model. The present invention height through spatial analysis method for the extraction of crops, low requirement of terrain, suitable for different types or different growth period of crop height measurement; short detection time, high efficiency, also has good accuracy.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农业监测
，具体涉及到一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法。
技术介绍
农作物的长势监测是农业生产活动中的一项重要工作，其目的是为作物的早期估产提供重要依据，同时为田间管理提供可靠的信息。快速有效地获取农作物的长势信息，可以在减少人工劳动工作量的同时提高种植效率，并降低种植成本。作为长势的重要信息，作物生长高度是衡量生长速度、进行农业估产、表征抗倒能力的重要指标，同时对联合收割机的割台高度自动调整系统和机械化喷药的位置控制系统等田间管理活动十分重要。对于株高的测量，最常使用人工法。这种方法结果较为精确，但耗费大量人工时间，在进行大范围监测的时候效率极低。目前已有诸多学者对农作物高度测量的理论和方法进行了研究和改进，取得了一定的成果，其中主要有波测法和图像处理法两种方法。例如现有技术中已经公开的中国专利CN200810059040.8，公开了一种农作物植株高度的检测方法，具体步骤如下：1)光电扫描系统连续扫描农作物，采用自上而下地扫描光接收器的状态，从提取当前位置植株的边缘高度数据；2)用曲线拟合这组高度数据，获得农作物顶部的轮廓线；3)计算农作物顶部轮廓线的波峰，作为对应农作物的植株高度，同时记下波峰所在的位置。光电扫描系统由一组竖直排列的光发生器和对应的光接收器组成，它们分别安装在农作物植株的两侧。曲线拟合采用B-样条曲线、Bezier曲线或多项式曲线拟合一组高度数据，获得农作物顶部的轮廓线，然后计算轮廓线的波峰作为相对应的植株高度，同时记下波峰所在的位置。波测法是将雷达或声波技术用于测量作物生长高度的研究中，虽然精度较高，但这种方法一般需要用到造价较高的设备，因此测量成本也相应提高；图像处理法使用传统的光学仪器或者飞行器获取图像信息，通过人机交互的方式进行作物高度的提取，该方法相比于波测法具有较低的使用成本。目前，图像处理法正向使用机器视觉和远程监控的方向发展。机器视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入手段，由计算机来代替人脑完成处理和解释，目前已有运用了此法得出较好的作物高度的结果。目前，该方法对于测量单株作物的高度效果较好，但对于大片农作物的平均长势测量，该方法仍需改进，并且目前只适用于地势平坦的平原区耕地，对于地形复杂且地块较为破碎的山区耕地，目前尚未有较好的方法可以进行高效率的农作物生长高度快速测量。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法；本方法可以对平原地区或者非平原地区大面积农作物生长区的植株高度进行高效的监测。为达上述目的，本专利技术的一个实施例中提供了一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括以下步骤：S1、采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；地面控制点设置在待测农作物的生长区域；S2、利用飞行器采集农作物在生长初始时生长区域的原始影像P1以及在测量农作物高度时的测量影像P2，该原始影像P1和测量影像P2中包括含有地面控制点的影像；S3、通过原始影像P1和测量影像P2上的地面控制点与步骤S1采集到的地理坐标和高程值一一对应将影像对齐，建立高程密集点云，分别生成地面拼接影像和数字地表模型数据；S4、根据数字地表模型生成农作物生长区域的三维模型，并从三维模型中提取生长区域农作物的平均最小高程值作为裸土高程值Hmin；从三维模型中提取的单株农作物平均最大高程值作为农作物的测量高程值Hmax；S5、输出农作物的生长高度H＝Hmax－Hmin。优选的，飞行器为无人机，无人机的飞行高度为50m，飞行器分别从生长区域的正东、东南、正南、西南、正西、西北、正北、东北和中心位置进行俯拍，每个方向获得至少9张影像优选的，飞行器进行航空摄影测量时要求60％的侧向重叠和80％的航向重叠。本专利技术的一个实施例中提供了一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括以下步骤：S11、采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；地面控制点设置在待测农作物的生长区域；S12、利用飞行器采集农作物在生长初始时生长区域的原始影像P1以及在测量农作物高度时的测量影像P2，该原始影像P1和测量影像P2中包括含有地面控制点的影像；S13、通过原始影像P1和测量影像P2上的地面控制点与步骤S1采集到的地理坐标和高程值一一对应将影像对齐，建立高程密集点云，生成地面拼接影像和数字地表模型数据；并根据将影像分成的多个小区，每个小区内包括若干株农作物，对小区和农作物进行编号标记；S14、根据数字地表模型生成农作物生长区域的三维模型，三维模型中的每株农作物的编号与生长区域上农作物的位置一一对应，并从三维模型中获得每个小区农作物的最小高程平均值作为该小区的裸土高程值Hmin；从三维模型中获得的单株农作物最大高程值作为农作物的测量高程值Hmax；S15、输出农作物的生长高度H＝Hmax－Hmin。优选的，步骤S12中，农作物在生长初始时农作物叶面覆盖率低于40％。优选的，每个小区的农作物数量为18株。优选的，平均最小高程值为农作物生长区域内若干个最小高程值的算术平均值；平均最大高程值为农作物生长区域内若干个最大高程值的算术平均值。综上，本专利技术具有以下优点：本专利技术通过无人机获得农作物在生长过程中的影响，通过配合地面控制点生成DSM数据并获得三维模型，并从三维模型中进一步获得农作物在每个阶段的生长高度。本专利技术通过空间分析的方法提取作物的生长高度，对地形要求低，适合不同类型或不同生长期农作物高度的测量；检测时间短，效率高，也具有良好的测量精度。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为玉米种植小区与小区内网格示意图；图3为无人机低空航拍影像结果，其中a表示生长初期，b表示生长中期，c表示生长末期。具体实施方式本专利技术的一个实施例中提供了一种基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括以下步骤：S1、采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；地面控制点设置在待测农作物的生长区域。在测量农作物生长高度前，首先在生长区域附件设置地面控制点，地面控制点可以是一个地面标识，这样在航拍时可以从图片上直接查看到每个地面控制点。地面控制点的设置可以形成将生长区域围合在内部的分布方式，地面控制点的地理坐标和地表高程值H可以预先使用TrimbleR8GNSS-RTK设备来完成数据的采集；该仪器具有较高的点为测量精度，其中在水平精度可达±5mm+0.5ppmRMS，垂直精度可达±5mm+1ppmRMS。S2、利用飞行器采集农作物在生长初始时生长区域的原始影像P1以及在测量农作物高度时的测量影像P2，该原始影像P1和测量影像P2中包括含有地面控制点的影像。飞行器可以优选为无人机，无人机的飞行高度为50m；拍摄相机为无人机自带相机，相机分辨率为4000*3000，可以满足图像清晰度的要求。飞行器分别从生长区域的正东、东南、正南、西南、正西、西北、正北、东北和中心位置进行俯拍，每个方向获得至少9张影像。原始影像P1包含的信息中具有农作物在生长初期时的高度，由于在生长初期植株本身的高程值与裸土的高程值基本接近，因此在建立三维模型后可以根据地面控制点测量出来的高程值来得出裸土高程值。农作物有的生长周期包含多个阶段，通过拍摄任意阶段的测量影像P2本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括以下步骤：S1、采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；所述地面控制点设置在待测农作物的生长区域；S2、利用飞行器采集农作物在生长初始时生长区域的原始影像P1以及在测量农作物高度时的测量影像P2，该原始影像P1和测量影像P2中包括含有地面控制点的影像；S3、通过原始影像P1和测量影像P2上的地面控制点与步骤S1采集到的地理坐标和高程值一一对应将影像对齐，建立高程密集点云，分别生成地面拼接影像和数字地表模型数据；S4、根据数字地表模型生成农作物生长区域的三维模型，从三维模型中提取生长区域农作物的平均最小高程值作为裸土高程值Hmin；从三维模型中提取的单株农作物平均最大高程值作为农作物的测量高程值Hmax；S5、输出农作物的生长高度H=Hmax－Hmin。

【技术特征摘要】
1.基于无人机影像的山区农作物生长高度快速测量的方法，包括以下步骤：S1、采集所有地面控制点的地理坐标以及地表高程值H；所述地面控制点设置在待测农作物的生长区域；S2、利用飞行器采集农作物在生长初始时生长区域的原始影像P1以及在测量农作物高度时的测量影像P2，该原始影像P1和测量影像P2中包括含有地面控制点的影像；S3、通过原始影像P1和测量影像P2上的地面控制点与步骤S1采集到的地理坐标和高程值一一对应将影像对齐，建立高程密集点云，分别生成地面拼接影像和数字地表模型数据；S4、根据数字地表模型生成农作物生长区域的三维模型，从三维模型中提取生长区域农作物的平均最小高程值作为裸土高程值Hmin；从三维模型中提取的单株农作物平均最大高程值作为农作物的测量高程值Hmax；S5、输出农作物的生长高度H=Hmax－Hmin。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述飞行器为无人机，无人机的飞行高度为50m，飞行器分别从生长区域的正东、东南、正南、西南、正西、西北、正北、东北和中心位置进行俯拍，每个方向获得至少9张影像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述飞行器进行航空摄影测量时要求60%的侧向重叠和80%的航向重叠。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述平均最小高程值为农作物生长区域内若干个最小高程值的算术平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖锋，王玉宽，傅斌，徐佩，
申请(专利权)人：中国科学院，水利部成都山地灾害与环境研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51