基于无人机航拍图像的松枯死木自动识别与定位

摘要

松材线虫病居世界性重大松树病害之首，有危害大、传播快、防治难的特点。如何准确高效地监控受害松树枯死情况，是防控松材线虫病的重点。现有的松枯死木调查常用人工方式进行，即发现疫情后组织人员进入样地以目测统计。这种方法耗时耗力，若发病疫区人力难以到达，则无法进行调查。有鉴于现有调查方式成效低，难以满足病害实时监控需求，本文采用无人机技术进行松枯死木野外调查，同时针对无人机图像人工识别枯死木费时费力的问题，提出了应用图像处理和地理信息等技术自动识别、定位和统计松枯死木的方法。 使用垂直起降固定翼无人机在松材线虫病发生区航拍，利用pix4dmapper软件对航拍图像进行预处理，然后导入无人机航拍时自带的经纬度信息，形成带有经纬度信息的航拍geotif图像。 根据松枯死木具有特殊的颜色特征，应用不同色彩空间模型确定枯死木在航拍图像中的位置。分别比较了利用RGB、HSV和LAB三种色彩空间模型识别枯死木的效果。首先在RGB空间中通过综合设定R、G、B的阈值范围识别枯死木。在此基础上，将RGB图像转换成HSV图像，利用H即色调通道信息，通过设定H通道阈值识别枯死木；同时也将RGB图像转换成LAB图像，利用A通道即从红色到绿色的范围设定A通道阈值识别枯死木。结果表明：LAB空间模型比其它两种色彩空间模型能更有效鉴别枯死木的颜色特征，对松枯死木的识别效果更好。 进一步利用航拍图像中的地理信息，结合LAB色彩空间模型识别出的松枯死木在图像中的位置信息，计算松枯死木中心位置对应的像素坐标，以该点的像素坐标抽象表示松枯死木位置。应用地理信息技术获取这些像素点的位置信息，实现枯死木的自动定位和计数。 实地验证表明，应用图像处理技术自动识别松枯死木的准确率超过80%，预测经纬度与实地经纬度相差约10m。综合利用无人机和图像处理技术可以建立有效的松枯死木识别和定位模型，以省时省力的方式实现自动、高效、准确的松材线虫病调查，具用广泛的应用前景。

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摘 要

ABSTRACT

1 前言

1.1 选题目的和意义

1.2 无人机技术在林业上的应用

1.3 无人机影像色彩空间

1.3.1 RGB色彩空间

1.3.2 HSV色彩空间

1.3.3 LAB色彩空间

2 无人机图像数据采集和预处理

2.1 样地选择

2.2 无人机与镜头的选择与对比

2.2.1 旋翼无人机配备多光谱摄像头

2.2.2 垂直起降固定翼无人机配备高清摄像头

2.3 实地拍摄

2.3.1旋翼无人机实地航拍

2.3.2垂直起降固定翼无人机实地航拍

2.4 图像数据预处理

2.5 旋翼无人机与垂直起降固定翼无人机对比

3 松枯死木的自动识别

3.1 RGB空间中识别枯死木

3.1.1松枯死木RGB阈值的确定与识别

3.2 HSV空间中识别松枯死木

3.2.1 HSV阈值的确定

3.2.2 使用HSV色彩空间识别枯死木

3.3 LAB空间中识别枯死木

3.3.1 LAB色彩空间阈值确定

3.3.2 使用LAB色彩空间提取枯死木

3.4 RGB、HSV、LAB空间识别技术的比较

4 松枯死木的自动计数与定位

5 结论与讨论

参考文献

致谢