本发明专利技术涉及植被识别技术领域，具体为一种基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，系统包括图像捕捉模块、信号增强模块、图像分析和解释模块、解析度增强模块、专项识别模块、动态调整模块。本发明专利技术中，通过精细的图像捕捉与信号增强，显著提高从不同波段的图像数据中提取差异化信息的能力，动态调整图像对比度与边缘增强技术的应用，优化图像的细节可识别度，使植被的生长状态和健康状况的判别更精确，细分识别植物的关键特征，为植被分类提供更详尽的数据支持，有助于更准确的环境监测和资源评估，并基于环境现状，动态调整森林监测评估模型参数，为精准林业实践提供有效的技术手段，优化资源分配和自然环境的保护策略。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植被识别，尤其涉及一种基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统。
技术介绍
1、植被识别
涉及使用各种图像分析方法来检测、分类和监测地表的植被，领域关键应用于生态研究、林业监控和环境保护，通过分析从卫星、航空或无人机等平台获取的rgb影像，识别差异化类型的植被和植物健康状态，此技术还能监测植被覆盖变化，评估自然灾害如火灾或洪水后的环境影响，以及进行精准林业实践，如林木抚育优化提升和病虫害监测。
2、其中，植被精细分类识别系统是一种高级的图像识别系统，旨在通过先进的图像处理和机器学习算法，从无人机rgb影像数据中准确地区分差异化种类的植被，该系统的主要用途包括环境监测、林业管理、森林资源评估和城市规划等，通过精确的植被分类，该系统能够辅助研究人员和决策者更好地解析生态系统的变化，优化资源分配和保护自然环境，同时也为林业生产提供科学依据。
3、现有技术在处理rgb影像时，受限于图像处理技术的局限性，包括在色彩校正和细节增强方面的不足，技术限制导致在复杂环境条件下的图像质量不佳，难以精确识别和分类差异化种类的植被，包括在光照不均或覆盖范围广泛的区域，现有技术在动态调整飞行参数和图像采集设置方面也显示出灵活性不足，这限制其在变化多端的实际应用场景中的效果。例如，在未能有效调整对比度和细节增强设置的情况下，会导致对植物病虫害的误判或漏判，影响林业生产的决策和执行，在实际操作中导致对生态变化的监测不够及时或准确，影响生态保护和资源管理的有效性。
技术实现思路</p>1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统包括：
3、图像捕捉模块操作无人机在指定监测区域进行飞行，使用多波段成像传感器捕捉不同波段的图像数据，获取初步处理的植被影像；
4、信号增强模块采用数字图像处理技术对所述初步处理的植被影像进行色彩校正，调整图像对比度，使用边缘增强优化图像细节可识别度，获取细节增强后植被影像；
5、图像分析和解释模块基于所述细节增强后植被影像，细分并识别植物的关键特征，应用局部对比度增强技术突出特征，构建植被特征模型；
6、解析度增强模块对所述植被特征模型应用像素级细节增强处理，调整和优化每个像素点的显示细节，细化图像分辨率，生成精细解析度植被图像；
7、专项识别模块利用所述精细解析度植被图像，进行分析并区分差异化植物种类，评估每种植物的生长状态，识别健康和感病植物，得到精细分类与健康状况数据；
8、动态调整模块根据所述精细分类与健康状况数据，根据森林类型及现场环境要素进行森林健康监测评估模型参数动态调整，生成植被监测参数设定完善策略。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述初步处理的植被影像包括rgb影像数据，所述细节增强后植被影像包括色彩平衡数据、对比度级别，所述植被特征模型包括叶型、叶色和花色，所述精细解析度植被图像包括像素分辨率、图像深度，所述精细分类与健康状况数据包括图像分割、特征识别、状态评估，所述植被监测参数设定完善策略包括模型参数调整、环境匹配调整。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述信号增强模块包括：
11、色彩校正子模块基于所述初步处理的植被影像，分析图像中的色彩分布，针对图像的整体色温进行调整并匹配外部光源，调整色彩的饱和度和亮度，得到色彩调整影像；
12、对比度调整子模块基于所述色彩调整影像，调整亮度参数，通过微调亮度曲线增强图像的动态范围，根据图像的暗部和亮部细节调整对比度，生成对比度调节影像；
13、细节优化子模块基于所述对比度调节影像，运用边缘检测技术识别图像中的关键边缘信息，进行局部对比度增强，调整图像中细节的显示，构建细节增强后植被影像。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述边缘检测技术的公式如下：
15、；
16、计算边缘强度值，得到边缘检测结果，其中，代表边缘强度值，代表图像在水平方向的梯度绝对值，代表图像在垂直方向的梯度绝对值，代表水平梯度权重，代表垂直梯度权重，代表梯度权重。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述图像分析和解释模块包括：
18、特征分辨子模块基于所述细节增强后植被影像，细化对叶型、叶色和花色的监控，通过图像分割技术区分植物，识别并标注关键特征的位置和形状，通过操作图像数据本身，得到特征标注影像；
19、局部特征增强子模块使用所述特征标注影像，对标注区域进行局部对比度调整，通过像素强度调整，调整光照和色彩参数并增加特征的辨识度，获取特征强调影像；
20、特征融合子模块基于所述特征强调影像，汇总增强的特征数据，包括植物形态和颜色信息的植被特征，并对植物分类和健康进行分析，建立植被特征模型。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述解析度增强模块包括：
22、色彩和亮度优化子模块基于所述植被特征模型，分析图像的色彩和亮度数据，对每个像素的色彩值进行调整，通过增减颜色的饱和度和亮度优化色彩，并通过调节图像编辑工具中的色彩深度和亮度设置，生成色彩优化影像；
23、细节增强子模块基于所述色彩优化影像，细化图像中的对比度处理，包括树冠轮廓上应用局部对比度增强，调整目标区域的亮度对比，通过调整图像的对比度滑块，优化图像中的关键细节，获得细节强化影像；
24、图像解析度优化子模块使用所述细节强化影像，进行清晰度调整，通过修改图像的锐化设置和分辨率参数，细化图像的整体清晰度，构建精细解析度植被图像。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述专项识别模块包括：
26、图像分割子模块基于所述精细解析度植被图像，对整个图像进行分割，通过调整图像的亮度和对比度阈值分离出差异化的植物区域，生成区域分割影像；
27、特征识别子模块使用所述区域分割影像，通过调整图像的色彩饱和度和细节对比，识别和分类差异化植物的特征，包括叶型、叶色和花色，通过调节图像参数，提取每种植物的关键形态特征，生成形态特征输出结果；
28、状态评估子模块基于所述形态特征输出结果，应用深度学习网络模型，评估每种植物的生长状态和健康状况，通过分析图像中植物的颜色变化和形态异常，调整图像处理设置增强病症的可见性，区分健康与感病影响的植物，得到精细分类与健康状况数据。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述深度学习网络模型的公式如下：
30、；
31、计算植物健康评分，生成健康状况数据，其中，表示植物的健康评分，代表颜色特征权重，代表颜色偏差值，代表形态特征权重，代表形态偏差值，代表调整系数，代表基线偏移量，代表与评估关联的度量。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述动态调整模块包括：
33、健康数据分类子模块基本文档来自技高网
...
【技术保护点】
1.一种基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述初步处理的植被影像为RGB影像数据，所述细节增强后植被影像包括色彩平衡数据、对比度级别，所述植被特征模型包括叶型、叶色和花色，所述精细解析度植被图像包括像素分辨率、图像深度，所述精细分类与健康状况数据包括图像分割、特征识别、状态评估，所述植被监测参数设定完善策略包括健康数据分类、环境影响分析、监测参数调优。
3.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述信号增强模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述边缘检测技术的公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述图像分析和解释模块包括：
6.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述解析度增强模块包括：
7.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述专项识别模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述深度学习网络模型的公式如下：
9.根据权利要求1所述的基于无人机RGB影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述动态调整模块包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述初步处理的植被影像为rgb影像数据，所述细节增强后植被影像包括色彩平衡数据、对比度级别，所述植被特征模型包括叶型、叶色和花色，所述精细解析度植被图像包括像素分辨率、图像深度，所述精细分类与健康状况数据包括图像分割、特征识别、状态评估，所述植被监测参数设定完善策略包括健康数据分类、环境影响分析、监测参数调优。
3.根据权利要求1所述的基于无人机rgb影像的植被精细分类识别系统，其特征在于：所述信号增强模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机rgb影像的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李艳琼，王海华，苏宇，熊咏梅，代色平，夏征，刘尚博，陈培煌，
申请(专利权)人：广州市林业和园林科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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