应用专题:基于无人机数据的果树遥感监测课件.pptx
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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
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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
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