一种基于果园的果树监测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种基于果园的果树监测方法及装置，该方法包括：获取无人机影像；对无人机影像进行预处理，得到数字表面模型；根据预设的滤波窗口对数字表面模型进行降噪平滑处理，得到平滑影像；在平滑影像中提取果树结构参数；果树结构参数至少包括树顶位置、冠幅和树高；对果树结构参数进行误差调整，得到调整果树参数；根据预设的筛选条件对调整果树参数进行筛选，得到果树监测结果；果树监测结果至少包括果树数量。可见，实施这种实施方式，能够提高监测的普遍适应性，并能够以一种简单有效的方式完成对果园果树的监测。方式完成对果园果树的监测。方式完成对果园果树的监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于果园的果树监测方法及装置


[0001]本申请涉及农林监测领域，具体而言，涉及一种基于果园的果树监测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，学者们已经开始使用无人机来获取RGB图像和DSM图像来进行果树数量的监测与提取。但是，现有的研究普遍都在采用基于图像分割算法(如控制分水岭算法、反流域分割算法等)或深度学习算法。然而，针对于这两种方法而言，图像分割算法无法有效的对低矮、不规则果树的数量进行监测与提取；深度学习算法虽然精度较高，但是其所要求的样本标记准确性、数量都比较高，且构建复杂，计算量大，从而导致其并不适合于对果园果树进行简洁有效地果树数量监测。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种基于果园的果树监测方法及装置，能够提高监测的普遍适应性，并能够以一种简单有效的方式完成对果园果树的监测。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种基于果园的果树监测方法，包括：
[0005]获取无人机影像；
[0006]对所述无人机影像进行预处理，得到数字表面模型；/>[0007]根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于果园的果树监测方法，其特征在于，包括：获取无人机影像；对所述无人机影像进行预处理，得到数字表面模型；根据预设的滤波窗口对所述数字表面模型进行降噪平滑处理，得到平滑影像；在所述平滑影像中提取果树结构参数；所述果树结构参数至少包括树顶位置、冠幅和树高；对所述果树结构参数进行误差调整，得到调整果树参数；根据预设的筛选条件对所述调整果树参数进行筛选，得到果树监测结果；所述果树监测结果至少包括果树数量。2.根据权利要求1所述的基于果园的果树监测方法，其特征在于，所述对所述无人机影像进行预处理，得到数字表面模型的步骤包括：通过空中三角测量法计算所述无人机影像中的缺失影像；根据所述无人机影像和所述缺失影像建立三维参考模型；根据所述三维参考模型生成数字表面模型。3.根据权利要求2所述的基于果园的果树监测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述三维参考模型生成数字正射影像；通过ArcGIS软件在所述数字正射影像中进行测量获取，得到滤波窗口和筛选条件。4.根据权利要求1所述的基于果园的果树监测方法，其特征在于，所述根据预设的滤波窗口对所述数字表面模型进行降噪平滑处理，得到平滑影像的步骤包括：根据预设分辨率对所述数字表面模型进行降采样，得到降采样影像；根据预设的滤波窗口对所述降采样影像进行高斯模糊，得到高斯模糊影像；根据邻域分析计算公式对所述高斯模糊影像进行邻域分析计算，得到分析影像；对所述分析影像进行均值滤波，得到平滑影像。5.根据权利要求4所述的基于果园的果树监测方法，其特征在于，所述高斯模糊影像包括多个栅格像元，多个栅格像元中存在一个中心像元，所述邻域分析计算公式为：其中，p
i
为所述多个栅格像元的值；p
o
为所述中心像元的值；n为所述多个栅格像元满足预设分析条件的个数；p
′
o
为所述中心像元的新值。6.根据权利要求1所述的基于果园的果树监测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭建明，张旭博，李贺，韩海燕，
申请(专利权)人：北京爱科农科技有限公司，
类型：发明
国别省市：