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基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究

發(fā)布者： 發(fā)布時間：2017-08-01
基于無人機成像高光譜的作物覆蓋度提取研究
                                                   ——江蘇雙利合譜科技有限公司
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)，其最突出的應(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、計算機科學(xué)等領(lǐng)域的先進技術(shù)，是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機的結(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（點擴展大?。?/span>
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開發(fā)的高性價比機載高光譜成像系統(tǒng)。采用**的內(nèi)置掃描系統(tǒng)和增穩(wěn)系統(tǒng)，成功克服了小型無人機系統(tǒng)搭載推掃式高光譜相機時，由于無人機系統(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、偽裝與反偽裝等軍事領(lǐng)域，地面物體與水體遙測、現(xiàn)代精細農(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，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)格式完美兼容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、無人飛艇、

無人直升機等可懸停飛行器

推薦：大疆Ｓ１０００

飛行高度

<1000米

(決定于無人機安全飛行高度)

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（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（大疆）

S1000

含有：DJI S1000八軸航拍機，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

數(shù)據(jù)采集軟件

specview

光譜相機控制，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：遠程控制相機采集與停止

900MHz，功率1W（最大），傳輸距離最大達可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，本文運用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation， MNF)進行噪聲去除。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。為了進一步進行波譜處理，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為完全是裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIveg則代表完全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- VFCmin) （4）
利用這個模型計算植被覆蓋度的關(guān)鍵是計算NDVIsoil和NDVIveg。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 和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 和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和 VFCmin，這兩個實測數(shù)據(jù)對應(yīng)圖像的NDVI作為NDVImax和NDVImin。

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NDVImax和NDVImin。VFCmax和VFCmin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 和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8為NDVI的密度分割圖。

圖8  無人機高光譜影像的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。

圖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NDVImin和NDVImax，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0；NDVI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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