【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种预测方法，具体的说是指一种红松松塔产量预测方法。
技术介绍
1、红松的松塔经过脱皮加工后成为松籽，松籽不仅美味，还具有营养保健功能，市场需求很大。红松松塔采摘权通常通过拍卖创造巨大经济价值。目前，采摘权拍卖前的评估采用传统的人工爬到几十米高的树上调查形式，但是采用人工调查的方式会存在以下问题：一、传统的人工爬到几十米高的树上调查形式，需要深入林区逐株采集，时间成本、人力成本极高，安全风险极大；二、传统方法受天气影像极大，风雪天难以开展调查；三、人工调查及预测，仅能通过抽样调查形式，调查准确性主要依赖调查人员经验判断，劳动强度大；四、传统人工调查受地形影响较大，调查成本受测区可接近难易程度、地形复杂、破碎程度影响，尤其是红松传统种植的东三省区域，极易受积雪影响；四、传统方法仅能靠人工手动标注识别，精度低、效率低、劳动强度大，调查人员易疲劳。
技术实现思路
1、本专利技术提供的是一种红松松塔产量预测方法，其主要目的在于克服现有红松松塔产量采用人工预测的方法而存在上述的技术问题。
2、为了解决上述的技术问题，本专利技术采用如下的技术方案予以实现：
3、一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
4、s1、无人机倾斜摄影：在冬季时期利用红松松塔为棕色时对测量区进行航线规划，设置云台俯仰角度为20-45°范围内，按照前视/后视或左视/右视设置航线，开展测量区无人机倾斜摄影；
5、s2、图像处理：利用图像处理软件对无人
6、s3、正射拼接：将不同视角的影像进行配准，确保它们能够精确对齐，以实现更高的精度；
7、s4、松塔识别：对配准后影像中的红色区域rgb色彩中r>200的区域进行标记；
8、s5、产量预测：统计全部标记数量，即可预测出测量区红松的产量。
9、进一步的，所述步骤s2中，所述图像处理的具体方法为：通过通用图像处理软件对影像进行处理，通过处理能够显著突出松塔颜色特征，使识别率超过90％，具体为调整影像的色彩平衡项，提高青色、蓝色，降低红色、黄色。
10、进一步的，所述步骤s3中，所述正射拼接的过程如下：
11、s31、对航拍后的数据进行检查，确保航拍照片地理位置信息准确；
12、s32、将检查好的数据导入通用三维建模软件；
13、s33、点云配准，将不同角度拍摄的影像中的点云数据进行对齐，形成一个完整的点云模型；
14、s34、通过tin三角网模型利用点云数据生成dsm；
15、s35、根据影像的外部定向参数和点云数据，将多张影像拼接在一起，生成初步的影像拼接结果；
16、s36、基于dsm数据，对拼接影像进行正射校正，消除影像中的倾斜和畸变，生成真正的正射影像。
17、进一步的，所述步骤s4中，所述松塔识别的过程如下：
18、s41、定义输入影像：
19、输入影像数据：image(x,y)，其中(x,y)表示影像的像素位置；
20、每个像素的颜色值为image(x,y)＝(r(x,y),g(x,y),b(x,y))，分别表示红、绿、蓝通道的值；
21、s42、设定红色阈值：红色阈值r＝200；
22、s43、标记红色区域：
23、遍历影像数据，找出红色通道值大于阈值的像素位置：
24、
25、生成标记红色区域的位置集合：
26、
27、通过以上步骤，可以标记影像中红色通道值大于200的区域位置。
28、进一步的，所述步骤s5中，所述产量预测的过程如下：
29、s51、确定每个像素的面积：
30、假设影像的空间分辨率为resolution，即每个像素代表的实际面积，通常，这个值是影像的元数据之一，设apixel为每个像素的面积；
31、s52、统计红色区域的像素数量：
32、计算标记为红色的像素总数：
33、
34、s53、计算红色区域的总面积：
35、总面积为红色的像素总数乘以每个像素的面积：
36、atotal＝nred×apixel；
37、通过以上步骤，可以计算出影像中红色区域的总面积，从而预测出红松松塔的产量。
38、由上述对本专利技术的描述可知，和现有技术相比，本专利技术具有如下有点：1.本方法能够在短时间内覆盖大片区域，迅速采集红松影像数据，进行室内数据分析，获取成本仅为传统人工调查的数十分之一，且几乎没有人员安全风险。2.本方法采用无人机采集数据效率高，天气仅有稍许允许航拍窗口期即可开展调查，灵活性强，受地形要素、积雪要素影响较小，适应性强。3.本方法对测区进行全面调查，通过算法识别松塔位置、数量，大大减少了人工干预，提升调查精度。
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1.一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述图像处理的具体方法为：通过通用图像处理软件对影像进行处理，通过处理能够显著突出松塔颜色特征，使识别率超过90％，具体为调整影像的色彩平衡项，提高青色、蓝色，降低红色、黄色。
3.如权利要求1所述的一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：所述步骤S3中，所述正射拼接的过程如下：
4.如权利要求1所述的一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述松塔识别的过程如下：
5.如权利要求1所述的一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：所述步骤S5中，所述产量预测的过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种红松松塔产量预测方法，其特征在于：所述步骤s2中，所述图像处理的具体方法为：通过通用图像处理软件对影像进行处理，通过处理能够显著突出松塔颜色特征，使识别率超过90％，具体为调整影像的色彩平衡项，提高青色、蓝色，降低红色、黄色。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：张中瑞，朱航勇，肖石红，
申请(专利权)人：广东省林业科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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