【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区域植被状态监测，具体为一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统。
技术介绍
1、区域植被状态监测是通过使用遥感技术，结合图像处理和机器学习算法来实时或定期监测特定区域的植被健康状况和变化情况,这项技术可以提供有关植被覆盖度、植被生长状态、植被类型和植被水分含量等方面的信息,在区域植被状态监测中，常用的遥感数据包括高分辨率卫星图像、无人机图像以及空气传感器数据,通过获取这些数据并进行图像处理和分析，可以得出植被指数,等遥感指标，从而评估植被的健康状况和变化情况,区域植被状态监测在环境保护、农业、森林管理和城市规划等领域具有广泛应用,通过区域植被状态监测，可以有效监控和管理植被资源，提高农业和森林管理的效率，实现可持续发展目标。
2、现有技术中，通过无人机数据对区域植被状态进行监测过程中，多只能通过可见光相机对区域植被内的植被生长状态进行监测，通过红外相机对区域制备内的是否发生火灾进行预警，其监测识别的过程中较为单一，识别结构不够精准，并且还不能对区域植被内较为干燥易燃的区域进行识别并预警。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，解决以下技术问题：
2、如何基于无人机数据对区域植被内区域植被内较为干燥易燃的区域进行识别的问题。
3、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
4、一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，所述系统包括：
5、监测无人机，所述监测无人机
6、传感器模块，安装在所述监测无人机上，用于对监测无人机飞行过程中周围环境参数进行监测；
7、控制分析模块，通过对监测无人机拍摄的图像进行处理分析，判断区域植被内可能出现的虫害区域或着火区域并发出警报，并控制大型无人机对对应区域进行喷洒农药或灭火剂；通过对监测无人机飞行过程中周围环境参数进行监测，判断区域植被内出现易燃区域后进行火灾预警，并控制大型无人机对该区域进行浇水；
8、大型无人机，所述大型无人机上安装有大型水箱和喷头，用于对区域植被内进行喷洒农药、灭火剂及浇水。
9、于一实施例中，对区域植被内可能出现的虫害区域进行防治的过程包括如下步骤：
10、s1、监测无人机在区域植被上空按照预设路径进行周期性循环飞行，安装在其机身下方的前后两组可见光相机间歇性对监测无人机下方的区域植被进行拍摄图像，并将图像传输至控制分析模块内；
11、s2、控制分析模块对无人机两组可见光摄像头拍摄的图像进行基于特征点匹配的算法的拼接合成；
12、s3、控制分析模块通过立体重建算法对两张不同角度拍摄获得的图像进行分析处理获得该区域植被的三维图像；
13、s4、控制分析模块将该区域植被的三维图像输入至训练完成的识别模型中，识别模型可对该区域植被内的植物种类、密度、高度以及是否发生虫害进行识别输出；
14、s5、控制分析模块根据识别出的可能发生虫害区域的植物种类，控制大型无人机飞行至对应区域进行喷洒农药，对虫害区域进行防治。
15、于一实施例中，对区域植被内可能出现的着火区域进行灭火的过程包括：
16、基于大数据获取各种植被着火时其上空烟尘的的三维图像样本；
17、将各种三维图像样本作为危险样本进行卷积神经网络学习，获得危险识别样本；
18、将可见光相机拍摄并生成的三维图像输入危险识别样本内，进行识别，获得该区域植被危险异常区域；
19、监测无人机飞行监测过程中，红外相机同样对区域植被拍摄生成该区域植被的温度分布图像，结合获得的该区域植被危险异常区域，分析判断危险异常区域内温度是否异常；
20、若判断温度异常，控制大型无人机飞行至分析获取的温度异常区域进行喷洒灭火剂。
21、进一步地，对危险异常区域内温度是否异常的分析过程包括：
22、将危险异常区域内的温度最大值减去该植被区域内温度的平均值，获得该区域植被内离散温度差值；
23、将危险异常区域内的温度最大值减去预设温度阈值，获得该危险异常区域的温度异常差值；
24、通过对该区域植被内温度差值和危险异常区域的温度异常差值进行处理分析获得危险异常区域内的温度异常系数；
25、将温度异常系数和预设的温度异常标准系数进行比对；
26、若温度异常系数大于预设的温度异常标准系数，说明该危险异常区域内温度异常。
27、于一实施例中，对区域植被内干燥易燃区域进行浇水的过程包括：
28、监测无人机对区域植被飞行监测过程中，安装在其上的传感器模块可采集到空气中的湿度、温度、风速及风向信息参数；
29、根据监测无人机可见光相机拍摄的图像可获得监测无人机距离植被的高度；
30、通过采集到的空气中湿度和温度信息可获得该区域植被上空环境异常区域；
31、通过采集到的风速、风向及无人机距离植被的高度信息可获得区域偏差系数；
32、通过该区域植被上空环境异常区域和区域偏差系数获得该区域植被内的干燥易燃区域；
33、控制大型无人机飞行至该干燥易燃区域进行喷洒浇水。
34、进一步地，获得该区域植被上空环境异常区域的过程包括：
35、根据监测无人机飞行过程中各个采集坐标采集的湿度和温度获得采集坐标上对应的空气状态系数；
36、将各个空气状态系数与预设异常状态系数进行比对，
37、若空气状态系数大于预设异常状态系数，则保留该空气状态系数；
38、若空气状态系数小于等于预设异常状态系数，则删除该空气状态系数；
39、通过保留的各个控制状态系数可获得该区域植被上空环境异常区域。
40、更进一步地，获得区域偏差系数的过程包括：
41、通过监测无人机可见光相机拍摄的图像和无人机飞行速度获得监测无人机距离植被的高度；
42、通过监测无人机距离植被的高度及风速获得区域偏差系数。
43、更进一步地，预设异常状态系数的获得过程包括：
44、通过区域植被内标准易燃区域空气状态系数、区域偏差系数及自然扩散系数获得预设异常状态系数。
45、本专利技术的有益效果：
46、(1)本专利技术通过控制分析模块控制监测无人机在区域植被上空按照预设路径进行周期性循环飞行，安装在其机身下方的前后两组可见光相机间歇性对监测无人机下方的区域植被进行拍摄图像，并将图像传输至控制分析模块内，通过两张图像从不同视角捕捉的信息来推断计算出三维场景的形状和深度信息，再然后将该区域植被的三维图像输入至训练完成的识别模型中，识别模型可对该区域植被内的植物种类、密度、高度以及是否发生虫害进行识别输出，最后控制分析模块根据识别出的可能发生虫害区域的植物种类，控制大型无人机飞行至对应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对区域植被内可能出现的虫害区域进行防治的过程包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对区域植被内可能出现的着火区域进行灭火的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对危险异常区域内温度是否异常的分析过程包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对区域植被内干燥易燃区域进行浇水的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，获得该区域植被上空环境异常区域的过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，获得区域偏差系数的过程包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，预设异常状态
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对区域植被内可能出现的虫害区域进行防治的过程包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对区域植被内可能出现的着火区域进行灭火的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机数据的区域植被状态监测系统，其特征在于，对危险异常区域内温度是否异常的分析过程包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：董福军，宋增科，马海兵，
申请(专利权)人：鄄城县自然资源和规划局，
类型：发明
国别省市：
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