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无人机遥感技术在树木株数及其树冠覆盖率估算中的研究分析

发布时间:2021-11-26 发布时间:
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前言

林木苗圃地的树木株数及其树冠覆盖率估算对于林木苗圃地的经营管理具有重要意义。利用常规技术进行树木株数及其树冠覆盖率的测算,比较费工、费时。探索一种快速、高效、成本低且精度达到要求的新技术具有重要的现实意义。

近年来,无人机遥感技术发展迅速,在土地整治、土地利用规划、矿山地质灾害精细探测、山洪灾害调查评价、建筑密度与容积率的测算等方面已取得了应用研究成果。然而,在这些应用中,所使用的无人机多为价格昂贵的航测型无人机,且数据处理复杂。大疆(DJI)PHANTOM2 VISION+ 无人机价格在8000 元以下,其操作易学易用,起飞灵活。就利用大疆PHANTOM2 VISION+ 无人机遥感估算银杏苗圃地的树木株数及其树冠覆盖率方面,至今未见有研究报道。因此,本文开展利用大疆无人机来估算树木株数及其树冠覆盖率的研究,预期为树木株数及其树冠覆盖率估算探索出一种低成本、高效率的技术,从而为园林树木管理提供科技支撑。

1 实验区与数据

图1 校正后的无人机影像

该实验区为成都市郫都区的两块银杏林地。该实验区为平地。所使用的数据为大疆(DJI)PHANTOM2 VISION+ 无人机获取的影像。其影像为鱼眼影像,对鱼眼影像进行鱼眼镜头校正和几何校正。经校正后的影像如图1 所示。

从图1 中可以看出,该影像获取的时间为秋季,银杏叶子呈金黄色。该影像中有3 块银杏苗圃地,选区其中的2 块作为试验地块。

2 方法与步骤

2.1 构建差值黄叶指数

通过影像特征和亮度值分析,通过红光波段(B3) 与蓝光波段(B1)的差值组合,可以增加树木树冠的黄叶信息,为此,我们探索构建了差值黄叶指数(HYZS),其表达式如下:

HYZS=B3-B1 (1)

利用上述表达式,计算产生差值黄叶指数。

2.2 树冠覆盖信息提取

利用差值黄叶指数建立黄叶状态的银杏树冠提取模型,如下:

if HYZS》40 then

该像元为银杏树冠像元,其取值为1:

Else (2)

该像元为银杏树冠像元,其取值为0: Endif

利用以上模型提取银杏树冠信息,对提取结果进行综合处理,去除5个像元以下的细小区域。其结果图2所示,红色为银杏树冠。

图2 银杏树冠(呈红色)

将提取的树冠结果栅格数据进行矢量化,得到树冠覆盖的多边形图斑,选取面积在1m2 以上的树冠图斑,建立树冠覆盖 GIS 数据库,其结果如图3 所示。

图3 银杏树冠覆盖多边形(呈红色)

2.3 林地地块树冠覆盖情况分析

通过屏幕数字化,数字化苗圃地地块的范围,该实验区有2 个银杏苗圃地地块,建立其 GIS 数据库。将地块图层与树冠覆盖 GIS 数据图层进行空间连接分析,并在此基础上进行统计分析,得到统计结果数据,并计算出各地块的树冠覆盖率,如表1 所示。树冠覆盖率为地块内所有树冠覆盖的总面积,占该地块面积的全部。

2.4 地块内树木株数的估算

在树冠 GIS 数据库中,添加株数字段。地块1:将树冠覆盖面积小于等于平均面积(3.43m2)的多边形选取出,每个多边形即为一棵数的树冠,因此,其株数赋值为1。对面积大于平均面积的多边形,用其面积除以3.43m2,并取整,并将此数作为该多边形中的树木株数。通过检查,有2 个多边形的树木棵数计算有误。一个为1 棵误算为2 棵,另一个为3 棵误算为4 棵。对其进行修改后,统计得到的株棵数为79。地块2:按照以上方法,同样以平均面积(3.43m2)进行分析计算处理,得到地块2 的株数为83 株。

2.5 精度分析

就树冠提取而言,所提取的树冠均为黄叶状态的银杏树冠,因此,其误提率为0。有少量的银杏叶因其黄色状态不足而未被提取出来,主要位于树冠边沿部分。通过采样估算,未被提取的最多占5%,因此,其漏提率为 5%。因此,其提取的总体精度较高。树冠覆盖率是相对数字,其精度取决于树冠覆盖的提取精度和地块范围的判读精度,因地块范围判读为目视判读,因此,其精度j较高。就株数的估算而言,对于林地地块1,无漏估算。在自动提取计算的株数中,多出了2 株。多估算数占真实总数79 的2.53%。对于地块2,自动提取计算的株数为 83 株,而真实的株数为89 株。漏算株数为6株,占真实总数89 的6.74%。因此,其株数自动提取估算的精度较高。

3 结果与讨论

通过本文的研究,探索出了利用大疆 PHANTOM2 VISION+ 无人机遥感估算银杏苗圃地的树木株数及其树冠覆盖率的技术路线和方法。该方法简单、适用、有效,且成本低。

通过本研究,提出了黄叶指数,该指数可以用于反映树冠的黄色状态,其黄色状态越强,其指数值越高。利用该黄叶指数,通过一定的阈值,可以将黄叶树冠提取出来。

利用该技术方法,估算出的银杏苗圃地的树木株数的精度较高,估算出的树冠覆盖率精度较高,能达到要求。该技术方法,适用于对叶子呈黄色状态的树冠覆盖信息的提取,而不适合用于提取呈其他颜色状态的树冠覆盖信息。对于株数的估算,适用于树冠大小差异不大的情况或者树冠明显相互分离的情况,这样,其估算精度较高。

责任编辑:gt


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