一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统，该方法包括如下步骤：步骤1，利用无人机航拍苗期水稻的地块；步骤2，对航拍图像集进行三维重建并获得带有地理坐标的正射影像；步骤3，将苗期水稻地块的正射影像输入水稻苗识别模型，获得地块中单株水稻苗的地理空间位置；步骤4，统计地块指定空间范围内的水稻苗的数量；步骤5，根据制定规范的行距株预规划水稻种植空间；步骤6，根据行株距给每株苗设定生长空间；步骤7，计算每个地块中没有被占用的生长空间；步骤8，根据预规划的种植空间占用情况和已经占用的种植空间占用，计算出未被占用空间，和空间内可以容纳的苗的数量，从而计算出缺苗率。从而计算出缺苗率。从而计算出缺苗率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统


[0001]本专利技术属于农业信息
，特别涉及一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统。
技术背景
[0002]水稻是我国三大主粮作物之一，是重要的粮食和饲料原料。水稻种植中，尤其在精量播种条件下，水稻缺苗率的快速准确评估，直接关系到作物长势、地块产量等重要参数的评价和估算。地块的缺苗率基于对地块中苗的数量的准确计量，但传统的水稻苗计量方法，多基于行间距、株间距的估算，一方面主要依靠人工下田测量和估算，耗费人力较多，并且在大面积估算时，统计误差较大；另一方面，无法精确定位每一株水稻苗的位置，无法为进一步的田间操作提供精细指导。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统，目的在于解决现有水稻缺苗率计算方法效率低、精度差、过度依赖人工等问题，大幅提高水稻缺苗率计算的效率和准确率，并同时记录水稻苗的空间位置，为后期补苗等田间操作提供精细指导。
[0004]本专利技术的实现步骤如下：
[0005](1)利用搭载高分辨率RGB相机的无人机，对苗期水稻目标地块进行航拍；
[0006](2)利用无人机遥感三维重建软件，处理航拍图像，生成苗期水稻目标地块的正射影像；
[0007](3)将苗期水稻目标地块的正射影像输入水稻苗识别模型，获得地块中所有单株水稻苗的地理空间位置；
[0008](4)将所有单株水稻苗的位置绘制在电子地图上，查询并统计位于指定空间范围内的水稻苗的株数；/>[0009](5)根据预规划的种植空间占用情况和已经占用的种植空间占用，计算出未被占用空间，和空间内可以容纳的苗的数量。
[0010]本专利技术与现有技术相比的优点在于：
[0011](1)无需人力下田估算和统计，节省人力的同时提升了缺苗率计算的效率和精度；
[0012](2)通过无人机获取高分辨率正射影像，在计算缺苗率的同时，可以获取每一株苗的地理空间坐标，为计算精度的评估提供可视和回溯的手段。
[0013](3)精准的获取到漏苗多需要补苗的区域，精准规划每块地需要的补苗量，漏苗大于阈值的补苗区域和补苗位置。
附图说明
[0014]图1是本专利技术的方法实现流程图；
[0015]图2是本专利技术的目标影像水稻漏插苗识别结果示意图(六角形代表秧苗，灰色填充
菱形代表缺苗)。
具体实施方式
[0016]如图1所示，本专利技术方法的具体实施方式包括如下5个步骤：
[0017](1)通过无人机搭载高分辨率RGB相机和定位装置，对苗期水稻目标地块进行航拍；
[0018]利用机搭载高分辨率RGB相机和全球导航定位系统(GNSS)装置的无人机，对苗期水稻目标地块进行航拍，获得一系列带有定位信息的目标地块图像。为确保正射影像的成功生成，航拍时要求航向重叠率大于65％和旁向重叠率大于65％。为确保正射影像有足够的地面样本距离(GSD)，航拍时高度应满足以下公式：
[0019][0020]公式中，H表示航高，d表示地面样本距离，f表示相机焦距，s表示相机像元大小
[0021]通常，GSD需优于1cm，在使用2000万像素28mm焦距相机时，航高应在45m左右。
[0022](2)利用三维重建软件，对同期拍摄的一组样地航拍图像进行三维重建、拼接、镶嵌等，生成苗期水稻目标地块的正射影像；
[0023](3)将苗期水稻目标地块的正射影像输入水稻苗识别模型，获得地块中所有单株水稻苗的地理空间位置和大小；
[0024]a)将需要开展水稻苗识别的目标地块影像输入水稻苗识别模型，如果单幅影像太大，可以将影像切割为若干较小的影像分别输入，并对被切割的苗进行切割重叠区域去重处理；
[0025]b)水稻苗识别模型由人工标识过的水稻苗图像通过卷积神经网络训练获得；
[0026]c)水稻苗识别的结果包括：识别类型，水稻苗中心的地理坐标的经度值，水稻苗中心的地理坐标的纬度值；
[0027](4)将所有单株水稻苗的位置绘制在电子地图上，查询并统计位于指定空间范围内的水稻苗的株数；
[0028]a)将所有识别出的单株水稻苗，按照地理坐标位置利用GIS系统绘制在电子地图上；
[0029]b)基于指定的空间范围，通常为地块的地理边界，或不同水稻品种的播种边界，在GIS系统中对单株水稻苗开展空间叠加分析，获得指定空间范围内的所有单株水稻苗的数量；
[0030](5)根据苗的位置和空间范围创建和地块相等大小的mask图像。
[0031]a)苗的位置居室基本苗识别中心点坐标，转换为像素坐标点。
[0032]b)给苗给与相同的半径大小,便于进行缩放图片后微调观察位置。
[0033](6)根据苗的品种种植规划创建苗的种植规划矩阵。
[0034]a)将苗的种植空间和预规划种植空间进行相同比例缩放以增加运行速度并保证可视化效果进行微调。
[0035]b)将变换矩阵备份，以对种植规划中的苗的坐标进行相同的变换。
[0036](7)用矩阵并行运算对种植规划矩阵进行微调。
[0037]a)微调后将预规划苗种植空间的旋转矩阵平移矩阵及缩放矩阵进行乘法运算得出最终的变换矩阵。
[0038]b)将预规划空间和实际种植空间进行叠加实时生成图片观测效果。
[0039]c)将最终变换矩阵和种植规划矩阵做点乘得出每株坐标点变换后的像素坐标点。
[0040](8)判断变换后的预规划苗坐标是否在已种植苗的空间范围mask，不在说明是缺苗。
[0041](9)将所有缺苗坐标通过缩放矩阵的逆矩阵及京纬度与像素的转换关系及投影转换为真实经纬度坐标。
[0042](10)依据该品种水稻种植规范的基本苗数量，计算范围内水稻的平均缺苗率。
[0043]按照指定地块范围的水稻基本苗，参照如下公式：
[0044][0045]公式中，Q表示水稻缺苗率，F表示水稻苗缺苗数量，P表示水稻基本苗数量。
[0046]计算得到指定地块范围内的缺苗率。
[0047]本专利技术未详细阐述的部分属于本领域公知技术。
[0048]尽管上面对本专利技术说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机遥感影像水稻缺苗计算方法和系统，其特征在于：利用无人机航拍苗期水稻的地块；对航拍图像集进行三维重建并获得带有地理坐标的正射影像；将苗期水稻地块的正射影像输入水稻苗识别模型，获得地块中单株水稻苗的地理空间位置；统计地块指定空间范围内的水稻苗的数量；根据已种植空间和规划种植空间就算出漏插空间和漏插个数。具体实现步骤如下：(1)利用搭载高分辨率RGB相机的无人机，对苗期水稻目标地块...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐金龙，周冠，张恒，吴克铭，方文海，
申请(专利权)人：北京大田互通物联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：