一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法，该方法首先通过无人机采集的可见光遥感数据并对数据进行预处理，利用像素级种类识别算法识别红树物种，计算红树林面积和物种多样性；然后，通过三维重建生成DSM结果，结合红树植物种类识别结果，计算红树植物的冠层直径和树高等生态学指标。本发明专利技术方法中借助无人机开展红树林生态信息监测，便于操作，实时性强，精度较高；同时，根据无人机遥感数据获取红树林生态信息，可进一步评估红树林的健康度，便于红树林的高效保护和恢复。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法
本专利技术属于红树林遥感监测
，具体涉及一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法。
技术介绍
红树林是分布于热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，它与潮汐平地、盐性平地以及潮汐混合区的有关栖息地共同组成了红树林湿地生态系统。在抵御海啸、风暴潮等突发性生态灾难、保护海岸堤坝、保持沿海生物多样性、维持海湾河口生态系统的稳定和平衡等方面，红树林生态系统起着不可替代的重要作用，对红树林的有效管理尤为重要。因此，需要对红树林生态信息进行准确及时的监测。由于红树林生态系统的环境较为复杂，通过实地样方调查获取红树林生态信息耗时耗力，且无法对整个红树林样地进行全局分析。卫星遥感监测虽然在一定程度上缓解了上述问题，然而卫星遥感数据的空间分辨率有限，对红树林的认知精度不高。此外，卫星遥感数据的实时性不高，不便于红树林生态信息的及时监测与分析。随着近些年无人机的大规模应用，无人机在森林制图、作物管理和植被监测方面广受关注。无人机遥感成本低、数据采集灵活、图像空间分辨率高，具有实时获取影像资料的能力，特别在小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1:采集红树林生态系统的无人机原始图像；/nS2:对采集的无人机原始图像进行预处理；/nS3:将预处理后无人机原始图像进行裁切，裁切后输入已优化的基于SegNet网络框架的识别模型进行植物种类识别和结果拼接，获取整个红树林样地的种类识别结果图；/nS4:基于整个红树林样地的种类识别结果图，获取红树林面积和物种多样性生态信息参数；/nS5:将预处理后无人机原始图像进行三维点云重建，获取飞行区域的红树植物数字表面模型；/nS6:拟合样地数字高程模型，根据红树植物数字表面模型，获取红树林样地的植被高度信息；/nS7:根据...

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:采集红树林生态系统的无人机原始图像；
S2:对采集的无人机原始图像进行预处理；
S3:将预处理后无人机原始图像进行裁切，裁切后输入已优化的基于SegNet网络框架的识别模型进行植物种类识别和结果拼接，获取整个红树林样地的种类识别结果图；
S4:基于整个红树林样地的种类识别结果图，获取红树林面积和物种多样性生态信息参数；
S5:将预处理后无人机原始图像进行三维点云重建，获取飞行区域的红树植物数字表面模型；
S6:拟合样地数字高程模型，根据红树植物数字表面模型，获取红树林样地的植被高度信息；
S7:根据整个红树林样地的种类识别结果图和红树林样地的植被高度信息，获取红树林单株植株冠层直径和树高等生态信息参数。


2.根据权利要求1所述的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，在S1中，采集红树林生态系统的无人机原始图像时，无人机选型为大疆精灵Phantom4RTK，其水平方向和高度方向上的定位精度均为厘米级，像素为5472×3648。飞行参数选取为高度为80m，飞行速度为3m/s，航向重叠度为90％，旁向重叠度为80％，镜头垂直向下拍摄正射影像，单次作业时间平均为18min。


3.根据权利要求1所述的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，在S2中，对原始图像预处理时，根据无人机云台相机镜头畸变参数，对图像进行畸变校正。


4.根据权利要求1所述的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，
在S3中，具体进行以下步骤：
S31：对预处理后无人机原始图像进行裁切，以适配识别模型的图片输入尺寸；
S32：利用已优化的基于SegNet网络框架的红树植物种类识别模型，将预处理后无人机原始图像进行识别和分类获取识别结果。
S33：将识别结果进行拼接得到拼接结果；
S34：利用滤波算法对拼接结果进行处理，根据邻域内的识别结果调整识别结果跳变的区域，平滑红树植物的识别结果，获取整个红树林样地的种类识别结果图。


5.根据权利要求1所述的红树林生态信息智慧提取方法，其特征在于，在S4中，具体进行以下步骤：
S41:根据无人机飞行高度、相机焦距以及成像尺寸，计算单个像素代表的实际尺寸；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李瑞利，沈小雪，翟朝阳，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44