无人机航测技术在植株测绘中的应用研究.pdf

Vo o.25$No.1Ma e.2023第25卷第1期2023年3月测绘技术装备Geo ma io esTeeh n o o o gya n d Eq u o pmen i无人机航测技术在植株测绘中的应用研究张巨林（广东南方数码科技股份有限公司，广东广州510000）摘要:摘要:本文研究了无人机航测技术在植株测绘中的应用方法，运用无人机辅助植物航拍测量与植 株分类识别，可发挥无人机航测技术轻量化、效率高的优势#首先，为保障测绘影像的清晰度，使航 测影像色度鲜明，采用变高航测的方法，分别从两个高度规划航测路线，并完成实景三维建模，输出 超高清正射影像;其次，运用色度识别方法对航测影像进行色度分类与对比度增强，使被测植株能 够直观显现并被有效识别；最后，对比无人机航测成果与实地现场调查结果,表明无人机航测成果 误差在可控范围以内，且无人机航测技术在植株测绘上的应用效果相对较好#关键词:关键词:无人机;航测；图像识别；植株测绘中图分类号:中图分类号:P237DOI：10.20006/j.c n k i.61-1363/P.2023.01-0141引 H随着我国信息化、智能化、数字化技术的发展，无人机航测技术已广泛应用于工程现场勘查、地质 灾害调查等多个行业，而在植株测绘与识别方面的 应用相对较少1_2o植株测绘指的是运用测绘技术手段对植被进行 采样、分类、计算，得到植被分类、分布、数据统计等 情况。植株测绘运用无人机航测技术对植被进行采Appl ic at ion of UAV aerial survey t ec hnol ogy in pl ant mappingZHANG Ju l%(Gu a n gd o n gSo u ih een Do go ia o Teeh n o o o gyCo.，Lid.，Gu a n gzh o u，Gu a n gd o n g 510000，Ch o n a)Abst rac t：Th is pa peesiu d o esih ea ppo o ea io o n meih o d o tu n ma n n ed a eeo a o eeh o eo e(UAV)a eeo a o su eeey ieeh n o o o gyo n ih ed eeeo o pmen io tpo a n ima ppo n g.Iiu sesUAVio aso sipo a n ia eeo a o ph o io gea ph ya n d po a n i c l a ssio c a tio n to giv e fu l l pl a y to th e 13113X1 o f UAVs l igh i weigh t a n d h igh a fic ien c o.Fir stl y,th is pa peepo a n sih ea eeo a o su eeeyeo u iesteo m iwo h eo gh is，eo mp oe ies ihe eea o 3D mo d eo o n g，a n d o u ipu isih e UHD o r th o ph o to in o r d er to en su r e th a t th e ma ppin g ir mige is c l ea r a n d br igh t；Sec o n d l y,it u ses th e eh eo ma eeeo gn o io o n meih o d io eo aPo tya n d en h a n eeih eeo n iea Pio ta eeo a o o ma geP，Po ih a iih eiePied po a n i be id en tified ffec tiv el y;Fin Pl y,it is pr o v ed th a t th e ev o r o f UAV a eo a l su r v ey D stil l with in th e c o n-ieo a b eea n ge,a n d ih ea pp o ea io o n eteeio tUAVa eeo a Esu eeeyieeh n o o gyo n p a n ima ppo n go seea io eey a eeu ea ieih eo u gh ih eeo mpa ea io eea n a yso so tih eeesu is.Keywords:UAV;a eo a l su r v ey;ima ge r ec o gn itio n；pl a t ma ppin g样,运用色度识别方法对植被进行分类和统计,并通 过具体案例进行应用效果检验。本文选取位于“中国北京农业生态谷”的ZL智 慧农场为案例，该农场作为中国国内高科技农场的 代表，实现了“全产业链”“全服务链”覆盖。为进一 步实现植株智能化识别,促进田间产业优化，本文利 用无人机航测设备研究植株快速识别与分类方法,实现智慧农场内各类植被种类、数量的监控与高效、自动识别7。收稿日期收稿日期：2021-03-30作者简介作者简介:张巨林,工程师，主要从事GIS和测绘工程等相关的工作。70测绘技术装备第25卷2设备选型与参数控制ZL智慧农场地处北京市房山区南部琉璃河镇，是“中国 农业生态谷”的重要组成部分该地区气候宜人，风力相对较小，且测绘面积适中，故选用多旋翼无人机进行航测。为保 测 稳测影像清晰，选用DS 600 轴多旋翼无人 机，并搭载航测管理，即飞行控制适配模块、遥控终端、导航控制终端、GPS接收设备、无线连接套件、地面控制站等。图像采集传感器采用多转子云 搭载So n y Nee 5数字高清像机，数字高清像机 安装在云台辅助支架上,该支架 两个方向实现数控转向，以获取 影像 影像文选取ZL智慧农场“林间”园区进行实例分析，该区域主要包含A、B、C三大植株种植地 块，本文主要研究芭蕉树种植核心区B地块，其区 1所示 场测绘试验效率及无人机续航能力，选取部分地块B1进行 测分析7o图图1“林间采薇林间采薇”园区地块分布园区地块分布Fig.1 DiDbduUon of$Gat hering Uic Thorn-Ferns in Woodl and park为了满足测绘精度要求，采用意大利RPAS标 准ENAC条例中提到的两 间体积测绘操作方 法，计划执行两次航测任务。第次飞行高度为 70 m（根据ENAC条例，空间体积V 70允许的最大 离地高度为70 m），第二次飞行高度为150 m（根据 ENAC条例，空间体积V 150允许的最大离地高度 为150 m）8-9o在第，B1地块被8条航测路径和190张图像覆盖，其地面采样精度为 0.022 m%在第，B1地块被4 测路径和120张图像覆盖，其地面采样精度为0.05 m%两 种情况下的 重叠度分 为80%和30%运用上述航测方法，通过地面站搭载Pio 4D Ma pper软件进行实景三 重建，即可快速完成该地块航测影像的实景三 运用两 同高度航测影像进行实景三，可以效解 镜景测绘影像、变形、分离等问题，能够地采集到立体结构的多角度影像，以保证实景三维 的影像精度1011%通 正射影像 获景三 影像，即可得到B1地块超高清正射影 像图该超高清正射影像 多 测影像 建成，其清晰度较高,支持三 景查看，对 任意选区进行高清影像截取输出3植株识别方法研究在超高清正射影像图中，可以有效区分不同植 物的不同色度，运用色度识别法将B1地块超高 清正射影像图中的不同色域进行分类1213。由于 任 转换为色度 后都占据大量字符，所以 仅选取其中 点 说明，如任一点$点可表 式（1）所：f 2552550、$=255220150(1)、25500丿第1期张巨林:无人机航测技术在植株测绘中的应用研究71该矩阵中各个元素的数值即表示该点的色度，255表示为白,0为黑，所以矩阵元素介于0 255之 间，元 该点的色度，运用此方法即可将 区域的影像色度进行区分14-15%首先,将 航测影像缩放到待识别区域;其次，将该区域的影像 运用上述方法进行色度分类;最后，通 强对比度 的方式有效区分待 区域的植株分布，航测 影像色度 分 程 2所示图图2航测影航测影像色度分类过程色度分类过程Fig.2 Chromat ic it y c l assiCc at ion proc ess of aerial st rvey images图2(a)为放大后截取的待识别区域影像，通过 初步判断,得知该区域内右上方存在两，将该区域的影像进行色度 后 域边界清晰、色块 的色度分，2(b)所为了 步区分，可以通 强对比度的方式，将植 被 景色度极端化，2(c)所示%从图2(c)中可明显判断该区域右上角存在两，景(土地)、(其他植被)、核心()用3 度 的 效地进行区分运用上述方法，即可通过自动化手段快 速 农场内的植株16，结果如图3所图图3航测影航测影像色度分类成果色度分类成果Fig.3 Chromat ic it y c l assiCc at ion ksuUs of aerial suvey images图3(a)为ZL智慧农场“林间采薇”园区B1地 块局部放大后截取的待 区域影像，将该区域的 影像进行色度 并增强对比度后3(b)中3 度 的色域，的背景色(土地)、浅 的干扰色(其他植被)和白色的核 心色()，经过无人机航测与植，测算出该区域共 188，测及成果输出 仅耗时42 min，测绘及识别效率相对较高4误差分析与结论为了检验植株识别方法的测绘精度，选取ZL 智慧农场“林间”园区1地块20 行测量试验，并将无人机航测成果与实地勘察结果进 行误差对比分析1718)，结果 1所示72测绘技术装备第25卷表1误差分析Tab.1 Error anal ysis排数 编号无人机航测芭蕉树数量/棵实地踏勘芭蕉树数量/棵数量（实际值-航测值）/棵测量误差（数量差/实际值）/%122822800.00221421400.00330230530.99419619931.51531732030.99626826800.00725525830.99822222420.99919820021.001019920120.991124324300.001220320300.001320520720.991419219420.9915301299-2-0.671625625930.991718919120.991823223200.001928328300.002025625600.00最大值-31.51求和4 7594 783240.51经过对比分析可知,B1地块20排芭蕉树无人机 航测成果与实地勘察结果数量差均在3棵以内，误 差在1.51%以内。整个B1地块芭蕉树数量差为 24棵,误差为0.51%,测量成果较为准确。同时，通 过观察可知，芭蕉树数量差（实地踏勘芭蕉树数 量-无人机航测芭蕉树数量）基本为正值，即实地 踏勘芭蕉树数量多于无人机航测芭蕉树数量。经过 现场实勘分析,无人机航测芭蕉树数量误差主要由 于芭蕉树之间相互遮挡导致，故无人机航测芭蕉树 数较实际值偏少，与实际情况相符，可以认为无人机 航测技术在植株识别与测量上的应用效果相对 较好5结束语本文根据植株的形态特征、分布特征，以及智慧 农场的测绘需求，研究了如何利用无人机航测设备 开展植株测绘识别与分类，主要目的是在满足测绘 精度的要求下，发挥无人机航测设备效率高、自动化 程度高的优势，实现植株快速测绘识别与分类本文主要通过设备选型、参数控制、方法研究、误差分析展开,通过选取符合测绘要求的航测设备,限定航测高度与数据重叠率要求，优化色度识别方 法，最终实现了利用无人机航测设备完成植株测绘 工作,并通过误差分析验证了该方法的可行性该 研究思路与测绘方法对其他植被测绘工作也具有一 定的参考意义与应用价值。参考文献1王柯，付怡然,彭向阳，等.无人机低空遥感技术进展 及典型行业应用综述J.测绘通报,2017（S1）：79-第1期张巨林:无人机航测技术在植株测绘中的应用研究7383.2吴锐.无人机在现代农业中的应用综述J.农业工程 技术,2020,40(27)：44-45,48.3 刘磊,孙敏,任翔,等.基于无人机影像序列的三维重 建方法综述J.北京大学学报(自然科学版)，2017,53(6)：1165-1178.4 张柜金.对都市休闲农场一一中粮智慧农场植物景观 营造的分析与研究J.河北林业科技,2016(4)：81-85,96.5 李想.依托中粮智慧农场规划打造生态总部基地的思 考一一以打造中粮生态谷科技园为例子J.江西建 材,2016(19)：22,27.6 丁承君，王勇杰.旋翼无人机动力系统选型及测试方J.技 应用,2017(6)：89.7 翟浩,唐彬童，辜彬.基于无人机影像的边坡植物物种 分类J.西北林学院学报,2020,35(3)：185-190,249.8 BOCCARDO P,CHIABRANDO F,DUTTO F,et a i.UAV Depl o ymen t Ex er c ise fo r Ma ppin g Pu r po ses:Ev a l u a tio n o f Emer v en c y Respo n se Appl ic a tio n s J.Sen so r s,2015,15(7)：15717-15737.9陈贵珍.自然资源规划中无人机航测大比例尺地形图 数据精度改善研究J.测绘与空间地理信息,2020,43(S1)：200-203,211.10 叶思远.旋翼无人机倾斜摄影测量技术在三维实景建 模中的应用J.测绘与空间地理信息,2021,44(1)：222-224.11 孙松梅，黄天进，孙颖.城市高精度实景三维单体模型 建设及应用J.测绘通报,2021(1)：108-111.12 谭远模.无人机航测技术在农地杂草识别中的应用 J.北京测绘,2020,34(4)：514-517,13 金珊,李靖威.基于无人机可见光苗圃图像的球形植数 J.农业 程技,2018,38(33)：62-66.14 丁雷龙,李强子，杜鑫，等.基于无人机图像颜色指数 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