适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法和相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法和相关装置。所述方法包括如下步骤：构建修复植被种群数据库；对无人机拍摄的图像进行裁剪，得出目标修复区域，并计算目标修复区域的像素点数量；提取目标修复区域中的各个植被种群的实时覆盖区域，并计算各个植被种群的实时覆盖区域的像素点数量；计算各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量与目标修复区域的像素点数量的比值，获得生态修复过程中的各个植被种群的实时分布比例。本发明专利技术操作简单，结果可靠，提高了效率，提高了修复植被种群实时分布情况的辨识准确度。种群实时分布情况的辨识准确度。种群实时分布情况的辨识准确度。

【技术实现步骤摘要】
适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法和相关装置


[0001]本专利技术涉及图像处理以及生态修复领域，特别涉及一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法和相关装置。

技术介绍

[0002]近年来，相对于锚喷支护、浆砌片、混凝土挡墙等提供力学支撑的传统边坡修复方式，生态修复方法越来越受到科研工作者们的关注，此方法主要强调植物在修复过程中的作用。在生态修复的过程中，修复植被种群的实时分布情况是评判生态修复效果的重要指标，因此，在生态修复过程中，对修复的实时情况进行监测，即识别目标修复区域中的植被种群实时分布情况是十分有必要的。在以往辨识修复植被种群的实时分布情况的过程中，存在三大难点：（1）某一修复植被种群的提取及种类识别。受限于图像采集质量、复杂的现场条件及图像处理手段，对生态修复过程中所用的修复植被的类别难以准确地识别，有的甚至无法识别出结果。在识别出修复植被的种类后，提取该种类的植被种群的分布情况也是一个难点。（2）目标修复区域的截取。在边坡或大范围的生态修复过程中，监测生态修复过程中的修复植被种群实时分布情况往往是依据无人机拍摄的图片，在无人机拍摄的过程中，几乎不能保持照片拍摄区域和目标修复区域完全一致，所以在修复植被种群的实时分布情况辨识过程中，还涉及到目标修复区域的截取问题。如何精确地截取目标修复区域，并且和图像处理结合起来，这也是一个难点。（3）考虑修复植被种群的多样性。生态修复过程中，修复植物多种多样，在考虑植被种群实时分布情况时，需要考虑到所有修复植被，如何尽可能地将图像识别结果与多种修复植被种群准确地对应起来，也是植被种群实时分布情况辨识过程中的一个难题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法和相关装置。通过构建了包含多种修复植被种群在内的数据库，精确地截取了目标修复区域，与数据库进行比对通过形状和颜色特征提取了多种修复植被种群，计算了像素点数量，获得了较高的植被种群实时分布情况的辨识准确度。
[0004]一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，包括如下步骤：
[0005]获取包括目标修复区域的第一图片；
[0006]按照生态修复方案中修复区域的划分，对第一图片进行裁剪，得到目标修复区域的图像；
[0007]对目标修复区域的像素点数量进行计算；
[0008]依据生态修复方案中的修复植被种群的种类，识别目标修复区域的图像，并将识别结果与预先构建的修复植被种群数据库中的植被种群的种类进行特征匹配，得到目标修复区域中各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域；
[0009]对各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量进行计算；
[0010]计算各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量与目标修复区域的像素点数量的比值，获得生态修复过程中的各个植被种群的实时分布比例。
[0011]进一步地，所述预先构建的修复植被种群数据库具体为：
[0012]通过获取不同类别植物的形状和颜色特征数据，构建开放添加的修复植被种群数据库。
[0013]进一步地，所述按照生态修复方案中修复区域的划分，对第一图片进行裁剪，得到目标修复区域的图像，具体包括：
[0014]选取第一图片中目标修复区域的顶点，获取顶点坐标；
[0015]根据选取的顶点围成的多边形进行裁剪，得到目标修复区域；
[0016]创建一个行列数和第一图片大小一样的新矩阵，将目标修复区域的像素点的数据赋值给目标修复区域位置的新矩阵，新矩阵其余位置的数值均为0，从而得到目标修复区域的图像。
[0017]进一步地，所述依据生态修复方案中的修复植被种群的种类，识别目标修复区域的图像，并将识别结果与预先构建的修复植被种群数据库中的植被种群的种类进行特征匹配，得到目标修复区域中各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域，具体包括：
[0018]识别目标修复区域的图像，提取目标修复植被种群的形状及颜色特征，其中目标修复植被种群的形状及颜色特征包括叶子、花、果实的形状和颜色特征；
[0019]将提取到的目标修复植被种群的形状和颜色特征与预先建立的修复植被种群数据库中的修复植被种群的形状和颜色特征信息进行匹配，将数据库中匹配度最高的植被种类作为所辨别的植被种群的类别；
[0020]根据所辨别的植被种群的类别，对每个修复植被种群对应的覆盖区域进行提取，生成若干个全由255组成的和第一图片同等大小的矩阵，将每个修复植被种群覆盖区域对应的像素点的数据分别赋值给同样位置的新生成的一个矩阵，其余位置的像素点的数据保持不变，所显示的若干张图像就是目标修复区域中的各个植被种群对应的实时覆盖区域，每一张图像在视觉上显示为一张与第一图片一样大小的图像，其中包含了目标修复区域中的某种修复植被种群的覆盖区域，其余部分全显示为白色。
[0021]进一步地，所述第一图片通过无人机拍摄获得。
[0022]本专利技术第二方面提供了一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识装置，包括：
[0023]图片获取模块，用于获取包括目标修复区域的第一图片；
[0024]图片裁剪模块，用于按照生态修复方案中修复区域的划分，对第一图片进行裁剪，得到目标修复区域的图像；
[0025]第一像素点计算模块，用于对目标修复区域的像素点数量进行计算；
[0026]识别模块，用于依据生态修复方案中的修复植被种群的种类，识别目标修复区域的图像，并将识别结果与预先构建的修复植被种群数据库中的植被种群的种类进行特征匹配，得到目标修复区域中各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域；
[0027]第二像素点计算模块，对各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量进行计算；
[0028]分布辨别模块，用于计算各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量与目标修复区域的像素点数量的比值，获得生态修复过程中的各个植被种群的实时分布比例。
[0029]本专利技术第三方面还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器，以及一个或多个
程序；所述一个或多个程序被存储在所述存储器中；所述处理器在执行所述一个或多个程序时，使得所述电子设备实现如上所述的适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法。本专利技术第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如上所述的适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法。
[0030]本专利技术的优点是：
[0031]一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，区别于其他辨识方法，本专利技术全过程使用编程实现，构建了开放添加的修复植被种群数据库，使用相应算法对数字图像进行了坐标提取及裁剪、计算像素点数量、获取目标修复区域中的各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域等一系列操作，操作简单，结果可靠，提高了辨识效率，提高了修复植被种群实时分布情况的辨识准确度。
附图说明
[0032]图1是本专利技术实施例一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法的流程示意图。
[0033]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：获取包括目标修复区域的第一图片；按照生态修复方案中修复区域的划分，对第一图片进行裁剪，得到目标修复区域的图像；对目标修复区域的像素点数量进行计算；依据生态修复方案中的修复植被种群的种类，识别目标修复区域的图像，并将识别结果与预先构建的修复植被种群数据库中的植被种群的种类进行特征匹配，得到目标修复区域中各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域；对各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量进行计算；计算各个植被种群实时覆盖区域的像素点数量与目标修复区域的像素点数量的比值，获得生态修复过程中的各个植被种群的实时分布比例。2.根据权利要求1所述的一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，其特征在于：所述预先构建的修复植被种群数据库具体为：通过获取不同类别植物的形状和颜色特征数据，构建开放添加的修复植被种群数据库。3.根据权利要求1所述的一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，其特征在于，所述按照生态修复方案中修复区域的划分，对第一图片进行裁剪，得到目标修复区域的图像，具体包括：选取第一图片中目标修复区域的顶点，获取顶点坐标；根据选取的顶点围成的多边形进行裁剪，得到目标修复区域；创建一个行列数和第一图片大小一样的新矩阵，将目标修复区域的像素点的数据赋值给目标修复区域对应位置的新矩阵，新矩阵其余位置的数值均为0，从而得到目标修复区域的图像。4.根据权利要求1所述的一种适于生态修复的植被种群实时分布辨识方法，其特征在于，所述依据生态修复方案中的修复植被种群的种类，识别目标修复区域的图像，并将识别结果与预先构建的修复植被种群数据库中的植被种群的种类进行特征匹配，得到目标修复区域中各个植被种群的种类及对应的实时覆盖区域，具体包括：识别目标修复区域的图像，提取目标修复植被种群的形状及颜色特征，其中目标修复植被种群的形状及颜色特征包括叶子、花、果实的形状和颜色特征；将提取到的目标修复植被种群的形状和颜色特征与预先建立的修复植被种群数据库中的修复植被种群的形状和颜色特征信息进行匹配，将数据库中匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘镇，王静琪，周翠英，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：