【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法
[0001]本专利技术属于遥感测量领域，具体涉及一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法。
技术介绍
[0002]快速准确地测量土壤含盐量及其分布对于优化土壤管理措施、促进合理利用和改善土壤状况、保证粮食安全和改进生态环境等方面均具有非常重要的实际意义。土壤的电导率是以数字的形式表征土壤溶液的导电能力，即土壤传导电流的能力。土壤电导率通常被视为是土壤含盐量的精确量化指标，也是土壤盐碱化的国际评价标准之一。这是因为当土壤湿度保持恒定时，盐分矿物被认为是土壤中的强电解质，土壤溶液中各种溶解盐类是以离子状态存在的，他们都具有导电能力，盐分矿物含量的增加会提高土壤溶液的渗透压，进而引起电导率值的增加。因此，可以利用电导率直接反映土壤的含盐量水平。
[0003]目前，土壤电导率的测量主要分为接触式和非接触式两种主要类型。其中，接触式的土壤电导率测量方法主要依靠电极式传感器实现，这种方法需要将电压表、电极、恒流电源和土壤构成回路实现对电导率的测量。然而，电极法需要通过在土壤中挖坑或打孔，才能将用于测量的盐分传感器或电极埋入不同深度的土层中，且测量过程中必须保证仪器探头与土壤接触良好。这种方法通常费时费力，而且受土壤含水量、气象条件的影响也较大，仪器的使用难度也较高，很容易引起操作误差。非接触式电导率的测量主要通过大地电导仪实现，这种仪器是以电磁场理论为依据，通过测量和确定原生及次生磁场的相对关系实现对土壤电导率值的获取。然而，在实际应用中，仪器本身造价昂贵
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、无人机遥感影像获取采用的设备包括多旋翼的无人机、手持GPS和1m
×
1m内径的矩形金属定标框，无人机安装有高清的CCD镜头和高光谱成像光谱仪，选取矩形研究区域分成四个子区域进行土壤表面无人机CCD高清遥感影像的拍摄及高光谱遥感影像的拍摄，并选取采样点进行土壤样本的采集，测量每个土壤样本的电导率真实值，并将所有电导率测量结果保存为电导率数据集E，作为整个研究区域的土壤电导率预测模型的建模样本集；步骤2、无人机遥感影像的预处理对四个矩形子区域拍摄的CCD高清遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪，生成整个矩形研究区所对应的矩形CCD高清遥感影像图Z1；对四个矩形子区域拍摄的高光谱遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪，生成整个矩形研究区所对应的矩形高光谱遥感影像图Z2；步骤3、提取光谱特征参数根据采样点的位置信息，查找采样点全波段高光谱反射率数据，在此基础上计算样本点的特征光谱波段，并进一步计算特征波段光谱反射率数据的一阶导数、二阶导数、对数、倒数和平方根数学变换参数作为光谱特征参数，形成土壤样本点的光谱反射率特征参数数据集；步骤4、提取土壤表面特征参数根据采样点的位置信息，根据比例尺确定1m
×
1m地表区域对应的图像像元行列数，以每个样本点作为中心，根据地表区域尺寸确定土壤样本表面的图像尺寸，根据该尺寸对所有样本点数据进行裁剪，对裁剪结果图像进行灰度化处理，并根据处理的灰度图像计算256灰度级，步长为1的0
°
、45
°
、90
°
、135
°
四个方向的灰度共生矩阵，根据灰度共生矩阵提取对比度，角二阶矩，一致性，能量四个统计纹理特征参数合成为研究区内所有土壤样本点的裂纹特征参数数据集；步骤5、建立电导率预测模型利用计算机MATLAB软件的神经网络工具箱，以所有样本点的光谱特征参数数据集T和所有样本点的纹理特征参数数据集作为自变量，以所有样本点作为训练样本，对训练样本实测的电导率数据作为因变量，建立基于无人机遥感影像数据的盐碱化土壤电导率神经网络预测模型；步骤6、对土壤电导率进行大面积遥感反演根据土壤样本点采样区域对应的行列数确定一滑动窗口，对覆盖整个测量区域的无人机遥感影像进行卷积计算，提取滑动每个窗口内中心像元作为预测样本，将所有预测样本的光谱特征参数数据集和纹理特征参数数据集带入神经网络预测模型，实现对苏打盐碱化土壤含盐量的无人机遥感测量。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法，其特征在于，步骤1具体如下：采用的设备包括多旋翼的无人机、手持GPS和1m
×
1m内径的矩形金属定标框，无人机安装有高清的CCD镜头和高光谱成像光谱仪，首先，使用在线地图平台确定一个待测量盐碱土
电导率的矩形研究区域S0，根据在线地图平台提取矩形研究区域S0的四个顶点P
01
、P
02
、P
03
、P
04
的经纬度位置，以及矩形研究区域S0的实际边长L，然后将整个矩形研究区域S0均匀划分成4个同等大小的矩形子区域，以及每个矩形子区域的边长L1，其中L1＝0.5L，同时按照行列分布，确定4个矩形子区域S
11
、S
12
、S
13
和S
14
，将每一个子区域作为CCD镜头覆盖圆形区域的内切正方形，计算出圆形区域的半径同时根据CCD镜头的垂直拍摄视场角A，计算无人机的固定航拍高度根据四个顶点P
01
、P
02
、P
03
和P
04
的经纬度位置以及每个矩形子区域的边界，确定飞行高度H，其中，无人机起飞点为位置点P
10
，该位置点为矩形子区域S
11
左侧边界中间位置点，位置点P
20
为矩形子区域S
12
右侧边界中间位置点，位置点P
30
为矩形子区域S
13
左侧边界中间位置点，位置点P
40
为矩形子区域S
14
右侧边界中间位置点即飞行终点；同时以位置点P
10
→
P
20
→
P
30
→
P
40
的顺序作为无人机飞行路线标记点，控制无人机按照飞行路线标记点的飞行路径覆盖整个矩形研究区域S0，进行土壤表面无人机CCD高清遥感影像的拍摄及高光谱遥感影像的拍摄；由于CCD镜头拍摄时，镜头覆盖范围为矩形子区域的外接圆，因此能够保证每次拍摄时CCD高清无人机遥感影像的区域与下一次的拍照区域均有重合，在每个矩形子区域S
11
、S
12
、S
13
和S
14
的中心点即作为采样点P1、P2、P3和P4，在矩形子区域S
11
与矩形子区域S
12
的重合区域设置四个采样点P
11
、P
12
、P
21
和P
22
；在矩形子区域S
12
与矩形子区域S
14
的重合区域设置四个采样点P
23
、P
24
、P
41
和P
42
；在矩形子区域S
14
与矩形子区域S
13
的重合区域设置四个采样点P
43
、P
44
、P
31
和P
32
；以及矩形子区域S
13
与矩形子区域S
11
的重合区域设置四个采样点P
33
、P
34
、P
13
和P
14
，对每个重合区域的采样点记录经纬度位置，并且在每个采样点处放置矩形金属定标框，用于后续的无人机CCD高清遥感影像和高光谱遥感影像的几何校正及拼接；最后，在无人机飞行完毕后，在矩形子区域中心点以及重合区域的采样点处进行土壤样本的采集，将采集完毕的土壤样本进行实验室烘干后，配置水土质量比为5:1的悬浊液，然后在实验室测量每个土壤样本的电导率真实值，并将所有电导率测量结果保存为电导率数据集E，作为整个矩形研究区域的土壤电导率预测模型的建模样本集。3.根据权利要求2所述的一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法，其特征在于，步骤2具体如下：步骤2.1、对无人机在固定高度H获取的四个矩形子区域的CCD高清遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪的操作：对矩形子区域S
11
与矩形子区域S
12
拍摄的CCD高清遥感影像i1和i2进行拼接生成拼接结果I1，然后将拼接结果I1与矩形子区域S
14
拍摄的CCD高清遥感影像i3进行拼接生成拼接结果I2，然后将拼接结果I2与矩形子区域S
13
拍摄的CCD高清遥感影像i4进行拼接生成拼接结果I3，最后将拼接结果I3再次与CCD高清遥感影像i1进行拼接验证，如果无重影现象，证明拼接结果I3精度高，能够作为最终的矩形研究区域S0所对应的整幅CCD高清遥感影像；对拼接结果I3进行几何校正，利用在矩形研究区域S0的四个顶点处位置点P
01
、P
02
、P
03
和P
04
的GPS经纬度实测数据，以及每个矩形子区域S
11
、S
12
、S
13
和S
14
的中心点P1、P2、P3和P4的GPS经纬度实测数据，对拼接结果I3上的对应位置点进行基于多项式的几何校正，从而实现对整个矩形研究区域S0的所有像元点进行几何畸变校正，生成校正后的遥感影像I4；最后，在ARCGIS软件中，根据整个矩形研究区域S0的四个顶点生成矢量矩形边界ROI，将矢量矩形边
界ROI与遥感影像I4进行重叠，保留矢量矩形边界ROI内部的所有像元点，实现对遥感影像I4的裁剪，最终生成整个矩形研究区S0所对应的矩形CCD高清遥感影像图Z1；步骤2.2、对无人机在固定高度获取的四个矩形子区域的高光谱遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪的操作：对矩形子区域S
11
和S
12
测量的高光谱遥感影像p1和p2进行拼接生成拼接结果Q1，然后将拼接结果Q1与矩形子区域S
14
测量的高光谱遥感影像p3进行拼接生成拼接结果Q2，然后将拼接结果Q2与矩形子区域S
...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。