一种无人机多光谱波段纠正方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机多光谱波段纠正方法，属于无人机多光谱波段纠正技术领域。包括以下步骤：a.光谱排序；b.创建一个像素大小为301×301的二维数组Corr；c.获取所述影像数据b与影像数据a的相关系数矩阵；d.影像数据据b位置纠正；d.将纠正好的各所述影像数据保存到相应文件夹下。它具有简便、快捷，纠正精度高等特点。

A method of multi spectral band correction for UAV

【技术实现步骤摘要】
一种无人机多光谱波段纠正方法
本专利技术涉及无人机多光谱波段纠正

技术介绍
近年来，我国的科技得到了迅猛发展，其中低空无人机技术发展迅速，逐步进入大众的视野，且因其应用广泛、优势明显等特点而被国民所熟知。由于无人机在机动、灵活、时效性等方面拥有独特的优越性，越来越多的行业开始利用无人机开展相关工作，其中无人机在遥感领域已得到广泛应用。无人机遥感技术能够克服传统航空或者航天遥感技术因重访周期长、影像空间分辨率低、起飞条件要求高以及运营管理成本昂贵等因素制约。随着无人机遥感技术与遥感数据的处理分析技术的不断发展，无人机多光谱遥感数据被广泛应用于各个领域。无人机多光谱图像能够将许多原本在卫星多光谱图像中无法体现的地物特征得以展示。无人机多光谱遥感图像因为具有大量的波段信息，这些信息对于地物判读、作物识别等工作不仅能够节约人力、物力，还能提高地物信息解译效率和精度，但无人机多光谱遥感图像也存在许多难题，例如当无人机以较低(50m以下)的高度拍摄影像时，多光谱数据在不同波段上存在较大偏差且该偏差随拍摄位置不同而变化，需要对无人机多光谱数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机多光谱波段纠正方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/na.光谱排序，将无人机所采集的多光谱影像数据按波长大小进行正序排列或逆序排列，所述多光谱影像数据正序排列的前后次序为：蓝波段影像数据、绿波段影像数据、红波段影像数据、近红外波段影像数据；所述多光谱影像数据逆序排列的前后次序为：近红外波段影像数据、红波段影像数据、绿波段影像数据、蓝波段影像数据；令所述多光谱影像数据正序排列和逆序排列中的第一个波段影像数据为影像数据a,第二个波段影像数据为影像数据b,第三个波段影像数据为影像数据c,第四个波段影像数据为影像数据d；/nb.创建一个像素大小为301×301的二维数组Corr，用于...

【技术特征摘要】
1.一种无人机多光谱波段纠正方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
a.光谱排序，将无人机所采集的多光谱影像数据按波长大小进行正序排列或逆序排列，所述多光谱影像数据正序排列的前后次序为：蓝波段影像数据、绿波段影像数据、红波段影像数据、近红外波段影像数据；所述多光谱影像数据逆序排列的前后次序为：近红外波段影像数据、红波段影像数据、绿波段影像数据、蓝波段影像数据；令所述多光谱影像数据正序排列和逆序排列中的第一个波段影像数据为影像数据a,第二个波段影像数据为影像数据b,第三个波段影像数据为影像数据c,第四个波段影像数据为影像数据d；
b.创建一个像素大小为301×301的二维数组Corr，用于记录区域相关分析结果—相关系数；
c.获取所述影像数据b与影像数据a的相关系数矩阵，设定所述影像数据a所处位置为相对标准位置的影像数据，从影像数据a中以所述影像数据a的中心位置为中心截取100×100像素作为标准样本，从影像数据b中以所述影像数据b的中心位置的左150列，上150行位置为中心截取100×100像素作为待纠正样本b1，计算所述标准样本与所述待纠正样本b1的相关性系数，将所述相关性系数计算结果存储在所述二维数组Corr中相关系数矩阵内左上起始(1，1)位置处；从影像数据b中以所述影像数据b的中心位置的左149列，上150行的位置为中心截取100×100像素作为待纠正样本b2，计算所述标准样本与所述待纠正样本b2的相关性系数，将所述相关性系数计算结果存储在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王延仓，金永涛，杨秀峰，耿一峰，邓钦午，李一鸣，
申请(专利权)人：北华航天工业学院，
类型：发明
国别省市：河北;13