一种松材线虫病监测遥感测量装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种松材线虫病监测遥感测量装置，包括手持遥感设备、信号站/手持信号杆、卫星，所述手持遥感设备通过所述信号站/手持信号杆与所述卫星建立通信连接，所述卫星用于获取被需求特定区域的遥感图像，所述手持遥感设备包括：卫星控制模块，用于控制卫星的轨道运行和姿态调整；数据处理模块，用于接收、处理和分析测量所述遥感图像，并生成相应的第一次测量结果；控制算法模块，用于协调卫星控制。该发明专利技术提供的松材线虫病监测遥感测量装置，以减少因大气和地表反射等因素引起的图片噪声，并提高图像质量，并且图像分割算法能够将卫星遥感图片中的不同目标进行有效分割，为后续处理提供准确的目标区域。理提供准确的目标区域。理提供准确的目标区域。

【技术实现步骤摘要】
一种松材线虫病监测遥感测量装置


[0001]本专利技术涉及遥感测量
，具体涉及一种松材线虫病监测遥感测量装置。

技术介绍

[0002]通过卫星遥感技术对林木的灾害进行防护是近些年常用的技术手段，参考公开(公告)号：CN114387528A，公开(公告)日：2022
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22，一种松材线虫病监测天空地一体化监测方法，其技术方案：S1、首先通过无人机影像对对染病枯死树提取，通过卫星影像对染病枯死树斑块进行提取，通过地面调查对枯死树进行实地标记、定位和测量；S2、分别获取高空间分辨率卫星遥感数据、无人机遥感数据为数据源，结合地面调查数据与森林资源二类调查数据，共同形成监测区域的数据集合；S3、通过上述数据建立疫木的样本，样本包括松材线虫病害枯死树的光谱特征、征纹理特征和几何特征；S4、根据样本，卫星遥感对染病枯死树斑块进行确认，综合运用图像增强与图像分类方法，并进行验证，建立松材线虫病枯死树空间分布信息和位置信息。本专利技术具有筛选疫区效率高，可实现大面积高效监测，无人机遥感数据获取方便、识别精度高，用于精度验证有保障。
[0003]以及公开(公告)号：CN104298245A，公开(公告)日：2015
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21，公开的一种基于无人机的监控林木生长状态的方法，所述的监控林木生长状态的方法通过林木自身的生长高度来实现的，主要方法是通过无人机在特定的高度上飞行，通过无人机携带的距离测量仪和的成像设备进行定点测量和拍摄，通过计算机进行分析得出林木生长状态；本专利技术通过将无人机遥感系统和现代林林业的检测技术结在一起，针对现代林业的大规模集成化林场，无需农民进行下田观察林木的生长状况，节省了大量的用工成本和时间，同时经过计算机记录的图片数据，方便随时查看和前后对比，更精准的分析出林木的实际生长状况，方便对大规模林场进行统一规划和管理。
[0004]在包括上述两个专利的现有技术中，在进行林场进行苗木病态检测的时候采用的是无人机或者是卫星定位的方式，通过观察区域的内的林木的生长状态给定判断，由于无人机存在续航问题，所以采用普遍的是卫星定位，利用卫星上传感器可以清楚的捕获预定区域内的图像资料，但是卫星图像的捕获需要进行处理，才可以保证地面移动的设备系统的自动识别，所以卫星定位监测的准确不如无人机监测。如何提升卫星定位监测林木病虫害，成为了现阶段亟待解决问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种松材线虫病监测遥感测量装置，用于解决上述问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种松材线虫病监测遥感测量装置，包括手持遥感设备、信号站/手持信号杆、卫星，所述手持遥感设备通过所述信号站/手持信号杆与所述卫星建立通信连接，所述卫星用于获取被需求特定区域的遥感图像，所述手持遥感设备包括：
[0008]卫星控制模块，用于控制卫星的轨道运行和姿态调整；
[0009]数据处理模块，用于接收、处理和分析测量所述遥感图像，并生成相应的第一次测量结果；
[0010]控制算法模块，用于协调卫星控制，并基于算法自动访问所述卫星进行所述遥感图像的多次次访问，并反馈至所述数据处理模块生成第N次测量结果；
[0011]数据判断模块，基于获取的多次所述测量结果进行加权以获取最终判定结论，生成图文进行汇报。
[0012]作为优选的，所述数据处理模块，包括：
[0013]数据接收单元，接收所述卫星传输的检测数据；
[0014]数据压缩单元，对所述检测数据进行语义判定，并划分为多个切片进行压缩；
[0015]数据解算单元，对每个切片数据进行单独解算，给定数值
[0016]数据分析单元，基于所述数值生成相应的测量结果。
[0017]作为优选的，所述信号站包括卫星通信设备和地面站通信设备。
[0018]作为优选的，所述数据处理模块包括对接收的所述述遥感图像进行处理，包括以下步骤：
[0019]S01、对原始数据进行预处理；
[0020]S02、进行图像分割，将卫星遥感图片分割为多个子图像；
[0021]S03、对每个子图像进行特征提取；
[0022]S04、根据提取的特征进行图像分类或目标识别；
[0023]S05、对分类或识别的结果进行图像融合和图像增强。
[0024]作为优选的，所述步骤1中的预处理包括：
[0025]去燥，先对原始数据通过值滤波器进行处理后，再通过均值滤波器进行二次去噪处理；
[0026]坐标校正：通过地面控制点和卫星下传状态矢量数据对卫星遥感图片进行坐标校正，使用以下公式计算新的像素位置：x
’
＝x+Δx，y
’
＝y+Δy其中，(x,y)是原始像素位置，(x
’
,y
’
)是校正后的像素位置，Δx和Δy是校正的位移量。
[0027]作为优选的，所述步骤2中的图像分割基于像素的阈值分割算法。
[0028]作为优选的，所述步骤3中的特征提取是提取每个子图像的特征信息，以便进行分类或目标识别，其特征提取包括：
[0029]颜色特征提取：通过统计子图像中各个颜色通道的像素数量来获得颜色直方图；
[0030]纹理特征提取：可以使用纹理特征算子，灰度共生矩阵或局部二值模式，提取同质性、对比度和能量。
[0031]形状特征提取：可以使用形状描述子，至少包括边界描述子和区域不变性描述子。
[0032]作为优选的，所述步骤4使用卷积神经网络分类算法以及目标识别算法进行图像分类和目标识别。
[0033]在上述技术方案中，本专利技术提供的一种松材线虫病监测遥感测量装置，具备以下有益效果：可以减少因大气和地表反射等因素引起的图片噪声，并提高图像质量，并且图像分割算法能够将卫星遥感图片中的不同目标进行有效分割，为后续处理提供准确的目标区域，而特征提取、目标识别与测量以及图像分类与分析等步骤能够获取卫星遥感图片以提高对林木病虫害的辨识能力。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本专利技术实施例提供的模块的结构示意图；
[0036]图2为本专利技术实施例提供的数据处理模块的单元组成结构示意图；
[0037]图3为本专利技术实施例提供的流程结构示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种松材线虫病监测遥感测量装置，包括手持遥感设备、信号站/手持信号杆、卫星，其特征在于，所述手持遥感设备通过所述信号站/手持信号杆与所述卫星建立通信连接，所述卫星用于获取被需求特定区域的遥感图像，所述手持遥感设备包括：卫星控制模块，用于控制卫星的轨道运行和姿态调整；数据处理模块，用于接收、处理和分析测量所述遥感图像，并生成相应的第一次测量结果；控制算法模块，用于协调卫星控制，并基于算法自动访问所述卫星进行所述遥感图像的多次次访问，并反馈至所述数据处理模块生成第N次测量结果；数据判断模块，基于获取的多次所述测量结果进行加权以获取最终判定结论，生成图文进行汇报。2.根据权利要求1所述的一种松材线虫病监测遥感测量装置，其特征在于，所述数据处理模块，包括：数据接收单元，接收所述卫星传输的检测数据；数据压缩单元，对所述检测数据进行语义判定，并划分为多个切片进行压缩；数据解算单元，对每个切片数据进行单独解算，给定数值数据分析单元，基于所述数值生成相应的测量结果。3.根据权利要求1所述的一种松材线虫病监测遥感测量装置，其特征在于，所述信号站包括卫星通信设备和地面站通信设备。4.根据权利要求1所述的一种松材线虫病监测遥感测量装置，其特征在于，所述数据处理模块包括对接收的所述述遥感图像进行处理，包括以下步骤：S01、对原始数据进行预处理；S02、进行图像分割，将卫星遥感图片分割为多个子图像；S03、对每个子图像进行特征提取；S04、根据提取的特征进行图像分类或目标识别；S05、对分类或识别的结果进行图像融合和图像增强。5.根据权利要求4所述的一种松材线虫病监测遥感测量装置，其特征在于，所述步骤1中的预处理包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴斌，田毅清，吕靓，刘博文，金欢，孙钰富，
申请(专利权)人：浙江同创空间技术有限公司，
类型：发明
国别省市：