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类型应用专题:基于无人机数据的果树遥感监测课件.pptx

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:4105469
  • 上传时间:2022-11-11
  • 格式:PPTX
  • 页数:32
  • 大小:21.80MB
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    关 键  词:
    应用 专题 基于 无人机 数据 果树 遥感 监测 课件
    资源描述:

    1、应用专题十二:基于无人机数据的果树遥感监测1 专题背景专题背景 2017年ENVI官方推出了一个精准农业工具包,叫做ENVI Crop Science。本工具包提供了一些精准农业和农学分析工具。目前仅适用于ENVI 5.4及以上版本。需要特殊许可支持,提供单独的安装文件。本专题以无人机图像为数据源,利用ENVI精准农业工具包监测果园信息,包括果树株数及分布、果树长势信息等。专题涉及植被指数计算与筛选、果树株数提取、结果统计和制图等。注:本专题须安装ENVI精准农业工具包(envicropscienceXXX-win.exe)专题概述 ENVI精准农业工具包最重要的一个功能便是作物计数(Coun

    2、t Crops)。本专题重点介绍此工具的使用。此工具需要使用高空间分辨率图像,一般建议使用分辨率在0.5m以内的卫星图像或无人机图像。本专题将学习如下工具的使用:Count Crops作物计数 Calculate Crop Metrics作物健康分析 Convert Crops To Shapefile输出作物为矢量 Spectral Indices光谱指数计算工具 Frame Subset via Shapefile批量分幅裁剪扩展工具 ENVI ModelerENVI建模工具处理流程 本章节处理流程分为两部分。左侧为基本流程,主要目的是提取单个地块果树、确定提取参数等,从而对工具功能有所了

    3、解。右侧流程为真正的业务生产流程,用于批量提取多地块果树。进入专题 数据:“212-应用专题:基于无人机数据的果树遥感监测”计算植被指数 阈值掩膜单个地块果树提取输出矢量/健康分析批量果树提取2.1 计算植被指数数据情况 本专题所用数据为国内某果园的四波段无人机图像。注:由于数据保密,已经对数据位置进行了偏移,所以与其他数据无法叠加。植被指数分析 对于三波段图像,一般建议使用VDVI(可见光波段差异植被指数,Visible-band Difference Vegetation Index);对于四波段图像(包含近红外),同时可以使用GDVI(绿度差值植被指数,Green Difference

    4、Vegetation Index)注:由于NDVI对于阴影和植被的区分效果较差,不建议使用。ENVI中的VDVI也叫做GLI(Green Leaf Index),公式一样。如下所示:GDVI的计算公式:植被指数计算 当数据有波长信息时,建议使用波谱指数(/Band Algebra/Spectral Indices)工具完成计算。如果没有波长信息,可以手动添加波长和波长单位,然后计算;或直接使用波段运算(Band Math)工具完成计算。本例使用VDVI指数进行果树提取。主要考虑原因:精准农业工具包更适用于高分辨率图像,特别是无人机图像。而四波段的无人机图像较少,大多数仅有红绿蓝三个波段,而且不

    5、包含波长信息。所以本专题的流程更具通用性。添加波长和波长单位 在Toolbox中,打开/Raster Management/Edit ENVI Header。在Edit ENVI Header面板中,单击左上Add+按钮,在弹出对话框中选中Wavelength和Wavelength Units两项。分别添加4个波段的波长为:460、560、660、810;波长单位为Nanometers计算植被指数 在Toolbox中,打开/Band Algebra/Spectral Indices 选择 Green Leaf Index,即VDVI。2.2 阈值掩膜阈值确定方法介绍 阈值掩膜主要是为了剔除果树

    6、以外的地物类型。所以在掩膜之前,需要首先确定阈值。推荐两种方法,第一种是通过统计直方图确定,如果直方图曲线为双峰,那么阈值一般位于双峰之间的波谷位置。第二种便是通过Raster Color Slice不断尝试确定。本文使用第二种方法。使用 Raster Color Slice 确定阈值阈值大概是0.04阈值掩膜 在Toolbox中,启动/Band Algebra/Band Math 输入如下公式(b1 ge 0.04)*b1+(b1 lt 0.04)*0 大于等于0.04的像元值保持不变 小于0.04的像元值更改为02.3 单个地块果树提取绘制地块感兴趣区 在视图中绘制地块多边形,如下图所示。

    7、在Layer Manager中,将绘制的ROI图层关闭显示,方便后续处理。果树提取工具(/Crop Science/Count Crops)Input Raster:输入栅格,此处需要输入掩膜后的指数图像。Minimum Crop Diameter:作物最小直径,通过工具栏量测工具 测量而得。Maximum Crop Diameter:作物最大直径,通过工具栏量测工具 测量而得。Number of Increments:增量数。比如最小直径为1,最大直径为5,增量数为5,则工具将提取直径为1、2、3、4、5米的作物。注:如果此参数设置过大,有可能导致内存不足无法输出结果。Gaussian Sm

    8、oothing Factor:高斯平滑因子,默认0.5。此参数有助于减少最终结果的噪声。0.5适用于大多数情况。如果效果不佳,可尝试0或00.5之间的值。Include Edges:是否包含边缘,默认No。如果设置Yes,将提取位于图像边缘或掩膜边缘的作物。Allowable Crop Overlap(%):允许作物重叠百分比。对于零散的作物,可设置为0。Intensity Threshold:阈值。由于已经做了阈值掩膜,此参数无需再次设置。Output Crops:输出作物提取结果,json文件,用于后续生成矢量。Fill Raster Crops:是否填充作物。默认为否。Output Cr

    9、ops Raster:输出作物提取栅格结果,为ENVI分类图像。果树提取参数确定将图像放大到一定程度,尽量显示较少的地块范围,提高预览效率。通过量测工具大概得到最小半径为1米、最大半径为2米。而其他参数则需要通过预览(Preview)不断尝试确定。重新设置Input Raster参数 重新设置Input Raster参数,在弹出的Data Selection对话框中选择Spatial Subset,右侧工具栏点击ROI图标,勾选绘制的ROI#1,单击OK。然后选择Mask,同样选中ROI#1,单击OK。注:Spatial Subset是为了矩形裁剪,可以提高效率。Mask是为了精确掩膜。单个地

    10、块果树提取 最终参数设置如下图所示2.4 输出矢量/健康分析输出矢量 在Toolbox中,启动/Crop Science/Convert Crops To Shapefile健康分析 在Toolbox中,启动/Crop Science/Calculate Crop Metrics2.5 批量果树提取第一步:绘制地块矢量 已经绘制好的矢量存放于“5-批量果树提取地块矢量果园地块.shp”第二步:批量分幅裁剪 在Toolbox中,打开/Extensions/Frame Subset via Shapefile。此工具为扩展工具“批量分幅裁剪”,详情可参考“技术专题二:实用技术汇总”中的“图像批量分幅裁剪”章节。第三步:批量果树提取 批量果树提取有两个方案可行,一是利用IDL和ENVI二次开发实现(可关注培训班后两天内容);二是利用ENVI Modeler建模实现(可参考“技术专题三:ENVI Modeler建模工具”章节)。已经建好的模型存放于“5-批量果树提取批量果树提取.model”,可在ENVI中直接打开此文件设置4个输入栅格设置输出路径注意右图3个红框位置第三步:批量果树提取结果第四步:合并矢量结果 此步需要在ArcGIS中完成,所用工具为“工具箱数据管理工具常规合并”,这里不再赘述。

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