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技術(shù)文章

Technical articles

當(dāng)前位置:首頁技術(shù)文章基于無人機(jī)成像高光譜的作物覆蓋度提取研究

基于無人機(jī)成像高光譜的作物覆蓋度提取研究

更新時間:2023-02-20點(diǎn)擊次數(shù):917
一、測試原理及方法:
 高光譜成像技術(shù)是近二十年來發(fā)展起來的基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù),其較為突出的應(yīng)用是遙感探測領(lǐng)域,并在越來越多的民用領(lǐng)域有著更大的應(yīng)用前景。它集中了光學(xué)、光電子學(xué)、電子學(xué)、信息處理、計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)的結(jié)合在一起的一門新興技術(shù)。
 高光譜成像技術(shù)的定義是在多光譜成像的基礎(chǔ)上,在從紫外到近紅外(200-2500nm)的光譜范圍內(nèi),利用成像光譜儀,在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對目標(biāo)物體連續(xù)成像。在獲得物體空間特征成像的同時,也獲得了被測物體的光譜信息。
目標(biāo)物體-成像物鏡-入射狹縫-準(zhǔn)直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡:PGP
圖1 成像原理圖
 
光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學(xué)光譜儀產(chǎn)生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學(xué)系統(tǒng)的成像性能確定的(點(diǎn)擴(kuò)展大?。?。
成像過程為:每次成一條線上的像后(X方向),在檢測系統(tǒng)輸送帶前進(jìn)的過程中,排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描(Y方向)。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。
圖2 像立方體
圖3  GaiaSky-min高光譜成像儀
圖4  基于無人機(jī)的GaiaSky-min高光譜成像系統(tǒng)
 
GaiaSky-mini高光譜成像系統(tǒng)是針對小型旋翼無人機(jī)開發(fā)的高性價比機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)。采用內(nèi)置掃描系統(tǒng)和增穩(wěn)系統(tǒng),成功克服了小型無人機(jī)系統(tǒng)搭載推掃式高光譜相機(jī)時,由于無人機(jī)系統(tǒng)的震動造成的成像質(zhì)量差的問題。為高光譜成像技術(shù)在目標(biāo)識別、偽裝與反偽裝等領(lǐng)域,地面物體與水體遙測、現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)等生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
  • 可搭載于輕型旋翼無人機(jī),極低的系統(tǒng)成本與測試成本
  • 采用懸停拍攝方式,無需高精度慣導(dǎo)系統(tǒng),圖像實時自動拼接
  • 操作方便,無需專業(yè)無人機(jī)操控手,可實現(xiàn)單人操作
  • 圖像實時回傳,監(jiān)控拍攝效果
  • 輔助取景攝像頭實現(xiàn)真正的所見即所得
  • 數(shù)據(jù)預(yù)覽及矯正功能:輻射度校正、反射率校正、區(qū)域校正支持批處理
  • 數(shù)據(jù)格式兼容Evince、Envi等第三方數(shù)據(jù)分析軟件
  • 支持Win7-32位或64位系統(tǒng)
相機(jī)規(guī)格參數(shù)表

型號(GaiaField-mini)

譜儀特性

光譜范圍

400-1000(nm)

光譜分辨率(30um)

4nm+-0.5nm

數(shù)值孔徑

F/2.8

有效狹縫長度

8.9(mm)

總效率

>50%

相機(jī)特性

傳感器

CCD Sony ICX285,逐行掃描

全幅像素

1392 (空間維)x 1040(光譜維)

像素間距

6.45(um)

相機(jī)輸出

16(bit)

連接方式

USB 2.0

耗電量

約2.5w

工作電壓

5V

系統(tǒng)特性

拍攝方式

懸停(內(nèi)置掃描)

搭載平臺

旋翼無人機(jī)、無人飛艇、

無人直升機(jī)等可懸停飛行器

推薦:大疆S1000

飛行高度

<1000米

(決定于無人機(jī)安全飛行高度)

鏡頭

18.5,23mm(可選)

橫向視角

(FOVac,°)

27@18.5mm,

21@23mm

橫向視場

234米@18.5mm,

186米@23mm

(飛行高度500米)

掃描視場(°)

33.5@18.5mm,

26@23mm

Bin方式

1X

2X

(推薦)

4X

空間分辨率

(@23mm,高度500米)

0.17m

@18.5;

0.14m

@23mm

0.34m

@18.5;

0.27m

@23mm

0.67m

@18.5;

0.53m

@23mm

掃描速度

(line images/s)

30

60

84

單幅拍攝速度(秒)

60

15

7

重量

相機(jī)(含內(nèi)置掃描)1.3Kg

增穩(wěn)云臺:1.7kg

數(shù)采及控制器及電池:0.9kg

總重<4kg

電池

容量40Wh(工作時間>2小時)

 

產(chǎn)品詳細(xì)清單

名稱

型號

說明

高光譜成像儀

GaiaSky-mini

4nm光譜分辨率 400~1000nm,光譜范圍±0.5nm

成像鏡頭

OL及OLE系列鏡頭,標(biāo)配:Hsia-OL23

 

23mm,C-mount,400~1000nm

懸疑無人機(jī)(大疆)

S1000

含有:DJI S1000八軸航拍機(jī),DJI A2飛控,DJI iosd視頻疊加,DJI5.8G圖傳, 10寸標(biāo)清 顯示器+HDMI轉(zhuǎn)接線, pl8充電器, 充電保姆,F(xiàn)UTABA 8J遙控器,F(xiàn)UTABA 14SG遙控器,模擬器,2.4G地面站

高空下落緩速系統(tǒng)

DJI DROPSAFE

含降落傘一套,及備用CO2氣瓶一組

采集控制系統(tǒng)

GaiaSky-mini-CP

250G SSD,4G內(nèi)存

電池

6S

16000mAh, 22.2V,355.2Wh

增穩(wěn)云臺

GaiaSky- gimbal

無刷云臺重量,

BGM5208電機(jī)

數(shù)據(jù)采集軟件

specview

光譜相機(jī)控制,數(shù)據(jù)采集,自動曝光,自動掃描速度,輔助攝像頭功能,支持遠(yuǎn)程遙控,支持巡航+慣導(dǎo)(BGC IG-500N)采集模式,數(shù)據(jù)支持ENVI等第三方分析軟件。數(shù)據(jù)預(yù)處理功能:反射率校正、區(qū)域校正、輻射度校正、光譜及圖像數(shù)據(jù)預(yù)覽功能等(兩年內(nèi)免費(fèi)更新)

選配模塊

高精度組合航姿系統(tǒng)

Ellipse-N INS/Gps

功能:通過記錄姿態(tài)及位置信息,實現(xiàn)巡航拍攝模式,

參數(shù)詳見:http://www.sbg-systems.com

無線數(shù)據(jù)鏈路

GaiaSky-datalink

功能:遠(yuǎn)程控制相機(jī)采集與停止

900MHz,功率1W(最大),傳輸距離最大達(dá)可22kg(戶外/無線可視距離)

 
二、數(shù)據(jù)預(yù)處理分析:
本文利用江蘇雙利合譜科技有限公司的GaiaSky-mini高光譜成像系統(tǒng)(光譜范圍400 nm - 1000 nm)采集野外作物的的高光譜數(shù)據(jù),以分析作物的覆蓋度分布情況。圖5為采集現(xiàn)場。
圖5 數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場
對Gaiask-mini拍攝的原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,預(yù)處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標(biāo);第二部分為噪聲去除。
首先進(jìn)行輻射定標(biāo)。輻射定標(biāo)的計算公式如1所示。
           (1)
其中,Reftarget為目標(biāo)物的反射率,Refpanel為標(biāo)準(zhǔn)參考板的反射率,DNtarget為原始影像中目標(biāo)物的的數(shù)值,DNpanel為原始影像中標(biāo)準(zhǔn)參考板的數(shù)值,DNdark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差。
 
其次是噪聲去除,本文運(yùn)用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation, MNF)進(jìn)行噪聲去除。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)(即波段數(shù)),分離數(shù)據(jù)中的噪聲,減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換(基于估計的噪聲協(xié)方差矩陣)用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲,這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān)。第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)(Noise-whitened)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理,通過檢查最終特征值和相關(guān)圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分:一部分與較大特征值和相對應(yīng)的特征圖像相關(guān),其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān)。由于此次采集的高光譜影像沒有白板校正,因此數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步輻射定標(biāo)沒有進(jìn)行分析處理,直接作MNF降噪分析。圖6為MNF降噪前后的成像高光譜數(shù)據(jù)中DN值的變化。
圖6  MNF變換前(左)后(右)高光譜影像DN值的變化
下圖分別為不同作物及土壤的光譜反射率值。從圖7可知,不同作物在綠光區(qū)域均有明顯的反射峰,在紅光區(qū)域有明顯的吸收谷,在可見光波段與近紅外波段之間,即大約0.73um附近,反射率急劇上升,形成“紅邊”現(xiàn)象,“綠峰”、“紅谷”、“紅邊”均是綠色植物曲線的最為明顯的三個特征;但不同作物“綠峰”、“紅谷”高低不一樣,紅邊位置也不相同。土壤的光譜反射率值在可見光和近紅外區(qū)域緩慢上升,其反射率光譜曲線與作物的光譜反射率曲線差別較大。
圖7  不同作物、土壤的光譜反射率值
三、基于無人機(jī)影像數(shù)據(jù)的作物覆蓋度提取
植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比。容易與植被覆蓋度混淆的概念是植被蓋度,植被蓋度是指植被冠層或葉面在地面的垂直投影面積占植被區(qū)總面積的比例。兩個概念主要區(qū)別就是分母不一樣。植被覆蓋度常用于植被變化、生態(tài)環(huán)境研究、水土保持、氣候等方面。
植被覆蓋度的測量可分為地面測量和遙感估算兩種方法。地面測量常用于田間尺度,遙感估算常用于區(qū)域尺度。
1、估算模型
目前已經(jīng)發(fā)展了很多利用遙感測量植被覆蓋度的方法,較為實用的方法是利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度,常用的植被指數(shù)為NDVI。下面是李苗苗等在像元二分模型的基礎(chǔ)上研究的模型:
VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil)  2
其中,NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,NDVIveg則代表被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。兩個值的計算公式為:
NDVIsoil=VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax/( VFCmax- VFCmin)  (3)
NDVIveg=(1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin/( VFCmax- VFCmin4
利用這個模型計算植被覆蓋度的關(guān)鍵是計算NDVIsoilNDVIveg。這里有兩種假設(shè):

 

1 當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%。

公式(1)可變?yōu)椋?/span>

VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin)   5

NDVImax NDVImin分別為區(qū)域內(nèi)最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪聲,NDVImax NDVImin一般取一定置信度范圍內(nèi)的最大值與最小值,置信度的取值主要根據(jù)圖像實際情況來定。

 

2 當(dāng)區(qū)域內(nèi)不能近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%

當(dāng)有實測數(shù)據(jù)的情況下,取實測數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度的最大值和最小值作為VFCmax VFCmin,這兩個實測數(shù)據(jù)對應(yīng)圖像的NDVI作為NDVImaxNDVImin。

當(dāng)沒有實測數(shù)據(jù)的情況下,取一定置信度范圍內(nèi)的NDVImaxNDVIminVFCmaxVFCmin根據(jù)經(jīng)驗估算。

 
2、實現(xiàn)流程

我們下面我們以當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%”情況下

整個影像中NDVIsoil NDVIveg 取固定值,介紹在ENVI中實現(xiàn)植被覆蓋度的計算方法。

使用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過輻射校準(zhǔn)、噪聲去除的高光譜影像。

(1)  選擇Basic Tools-> Band Math,利用高光譜影像計算NDVI,輸入的公式為(float(b1)-float(b2)/ float(b1)-float(b2)),圖8NDVI的密度分割圖。

圖8  無人機(jī)高光譜影像的NDVI密度分割圖

(2)   選擇Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics,在文件選擇對話框中,選擇統(tǒng)計文件并計算統(tǒng)計參數(shù),如圖9所示。

9選擇統(tǒng)計文件及統(tǒng)計參數(shù)

(3)  得到研究區(qū)的統(tǒng)計結(jié)果。在統(tǒng)計結(jié)果中,最后一列表示對應(yīng)NDVI值的累積概率分布。我們分別取累積概率為5%和95%的NDVI值作為NDVIminNDVImax,如圖10所示。這里得到:
NDVImax=0.875057,NDVImin=0.077420
圖10統(tǒng)計結(jié)果
(4)    根據(jù)公式(4),我們可以將整個地區(qū)分為三個部分:當(dāng)NDVI小于0.077420,VFC取值為0NDVI大于0.875057,VFC取值為1;介于兩者之間的像元使用公式(4)計算。利用ENVI主菜單->Basic Tools->Band Math,在公式輸入欄中輸入:

(b1 lt 0.077420)*0+(b1 gt 0.875057)*1+(b1 ge 0.077420 and b1 le 0.875057)* ((b1-0.077420)/ (0.875057-0.077420))

b1:選擇NDVI圖像

(5)    得到一個單波段的植被覆蓋度圖像文件,像元值表示這個像元內(nèi)的平均植被覆蓋度,在Display顯示。

(6)    選擇Tools->Color Mapping->Density Slice,單擊Clear Range按鈕清除默認(rèn)區(qū)間。

(7)    選擇Options->Add New Ranges,根據(jù)上面的對照表依次添加8個區(qū)間,分別為每個區(qū)間設(shè)置一定的顏色,單擊Apply得到如下的植被覆蓋圖(圖11)。

 圖11植被覆蓋度遙感估算結(jié)果

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