一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法技术

本发明专利技术提供的一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法，包括：1)先采集单时相耕地无人机序列图像，得到其正射影像和数字表面模型后，利用数字表面模型计算地表粗糙度，通过阈值分割将其二值化、形状指数滤波候选田埂线，再以正射影像进行植被分割的二值化图为掩膜剔除植被的影响，然后形态学运算获取耕作田埂线栅格二值图；2)对所提取的耕作田埂利用霍夫变换检测其上的点，再对这些点实施标记、排序、去冗余和修缮步骤，然后将点按照所述田埂连接为多段线(即耕地田埂线)。本发明专利技术步骤简洁明了，自动化程度较高，有利于快速提取耕地的耕作田埂。

【技术实现步骤摘要】
一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法
本专利技术属于土地信息技术、农业和遥感
，特别涉及一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法。
技术介绍
耕地是人类赖以生存的基本资源，特别是立地条件良好的耕地所生产粮食占有极大比例。农业田间管理以耕作单元为依据，而当前全球以小斑块农田为基本单元的农业景观普遍存在，如在中国华北平原地区表现为耕地条带田块现象；精细的田间管理与决策需要具体田块信息的支持，耕作田埂是基本耕作单元的管理界线，当前的提取通常以实地测量与人工数字化为主，作业效率较低，而利用高分辨率卫星影像所获取的精度与预期使用精度存在差距。因此为精细监测与评价以耕地田块为基本单元，耕作田埂线的快速提取是极其必要的。近几年来，轻小型无人机摄影测量技术以响应迅速、操作简便、重访周期短、成图精度高等诸多优势，得到了农业、林业、城市、矿业等诸多领域的广泛青睐。直线型耕作田埂在我国耕地景观较为常见，比如华北黄淮海平原耕作区、西南山地丘陵土地整治后的耕地区，是基本耕作管理单元的分隔界线。以华北平原为例，该地区耕地面积所占比例超80％，小麦和玉米产量分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)在采集单时相耕地的无人机序列图像，并三维重建获取正射影像和数字表面模型基础上，利用数字表面模型计算地表粗糙度，进行阈值分割将其二值化为田埂、非田埂两类对象；再实施形状指数滤波，得到更纯净的田埂二值图；然后以正射影像进行植被分割的二值化图为掩膜剔除植被的影响，修正因植被覆盖影响的边缘突出的田埂二值图；接着通过形态学运算，获取图像边缘更加平滑的田埂二值图；/n2)对步骤1)所提取的经平滑处理后的耕地田埂二值图利用霍夫变换检测其上的点，对这些点标记、排序，并根据几何关系去冗余和修缮，将点按照所述田埂连接为多段线，该多段线即...

【技术特征摘要】
1.一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)在采集单时相耕地的无人机序列图像，并三维重建获取正射影像和数字表面模型基础上，利用数字表面模型计算地表粗糙度，进行阈值分割将其二值化为田埂、非田埂两类对象；再实施形状指数滤波，得到更纯净的田埂二值图；然后以正射影像进行植被分割的二值化图为掩膜剔除植被的影响，修正因植被覆盖影响的边缘突出的田埂二值图；接着通过形态学运算，获取图像边缘更加平滑的田埂二值图；
2)对步骤1)所提取的经平滑处理后的耕地田埂二值图利用霍夫变换检测其上的点，对这些点标记、排序，并根据几何关系去冗余和修缮，将点按照所述田埂连接为多段线，该多段线即为耕作田埂线。


2.根据权利要求1所述的一种直线型耕作田埂的无人机遥感提取方法，其特征在于，所述步骤1)的具体过程如下：
11)采集耕地区域的无人机序列图像，地面同时布设和量测控制点，通过摄影测量软件处理得到数字表面模型和正射影像，再将目标耕地区域的影像按照典型区域的边界剪裁，然后将正射影像的色差空间从RGB模式变换为HSV模式，对数字表面模型计算得到地表粗糙度f；



式中，地表粗糙度f的值在0～1之间，H为滑动分析窗口的中心像素值，为滑动分析窗口内的像素均值，n为滑动分析窗口内的像素个数；
12)利用以下公式进行阈值分割，从步骤11)计算的地表粗糙度图像提取耕地田埂二值图f1：
f(x,y)≥T1(2)
其中，地表粗糙度图像中满足公式(2)的像素为耕地田埂，不满足公式(2)的为非耕地田埂，f(x,y)是像素(x,y)处的二进制值，T1是所采用的分割阈值；
13)利用以下公式进行4个形状指数滤波，对步骤12)所得的候选田埂线进行提纯：



其中，S0代表地表粗糙度阈值分割后的二值图像，S1代表第一次过滤后的二值图，S2代表第二次过滤后的二值图，S3代表第三次过滤后的二值图，S4代表第四次过滤后的二值图，shapearea代表像素斑块面积、MERperimeter代表最小外接矩形周长、majoraxislength代表主轴长度、areaofMERthreshold代表最小外接矩形面积；



其中，f2是经过四个形状指数过滤后的候选田埂线图像；
14)将步骤11)所得的HSV模式下正射影像选用色调图像，再对经高斯曲线拟合的色调直方图进行阈值检测，并利用以下公式进行二值化分割，即可得到植被掩膜f3：
f(x,y)≥T2(5)
其中，f(x,y)是像素(x,y)处的色调值，T2为所检测到的阈值；
15)根据步骤14)所得的植被掩膜，利用以下公式对步骤13)滤波结果的候选田埂线进行图像点乘运算，得到剔除植被影响的候选田埂线f4：
f4＝f2·f3(6)
其中，f2是步骤13)形状指数滤波的结果，f3是步骤14)植被掩膜的结果，f4是本步骤剔除植被影响的候选田埂线结果；
16)依次利用基于多方向结构元素的图像开运算、小像素斑块移除、基于线性结构元素的图像闭运算和图像细化对步骤15)所得的候选田埂线进行平滑，得到候选田埂线f5：
利用以下公式构造多方向性结构元素(g1)：



其中，g1(xi,yi)是像素(xi,yi)在g1处的像素值，αi是第i个方向的角度值，间隔长度i的取值范围从-90°至90°，L代表结构元素分析窗口的长度；
利用以下公式进行图像开运算：



其中，g1代表多方向结构元素，f4是步骤15)剔除植被影响的结果，f5是本步骤图像开运算的候选田埂线；
利用以下公式对小像素斑块通过像素对象的面积实现过滤：



其中，T3是像素斑块面积的过滤阈值，f5是前一公式剔除植被影响的结...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建勇，刘今朝，赵艳玲，臧英斐，肖武，胡月明，
申请(专利权)人：成都理工大学，重庆市国土整治中心，广州市华南自然资源科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：四川;51