CN110781862A - 一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法 - Google Patents

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吴波
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Abstract

一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，包括以下步骤：至少选取两种不同的数据源数据，对监测区域进行连续密集的覆盖，获取多种光谱信息分析图像；对多种光谱信息分析图像进行分析，得到监测区域像素点的高程；根据像素点的高程进行乔木与灌木的识别。本发明中，通过无人机采集数据或通过ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星，获取的数据精度高，而且获取数据的方式多样，满足不同的使用需求，同时采用计算两像素点的高程进行乔木与灌木的识别，像素点的高程大于6m即判定数目为乔木，否则为灌木，方法简单，适宜大面积下对乔木与灌木进行识别，识别率高。

Description

一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法
技术领域
本发明涉及乔木灌木识别技术领域，尤其是涉及一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法。
背景技术
乔木是指树身高大的树木，由根部发生独立的主干，树干和树冠有明显区分。有一个直立主干，且通常高达六米至数十米的木本植物称为乔木。其往往树体高大，具有明显的高大主干。又可依其高度而分为伟乔(31米以上)、大乔(21～30米)、中乔(11～20米)、小乔(6～10米)等有四级。
灌木是没有明显主干的木本植物，植株一般比较矮小，不会超过6米，从近地面的地方就开始丛生出横生的枝干。
现有的乔木与灌木识别方法较为单一，通过无人机拍摄森林的照片，然后人工进行识别，人工劳动强度大。
因此，有必要提供一种新的技术方案以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可有效解决上述技术问题的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法。
为达到本发明之目的，采用如下技术方案：
一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，包括以下步骤：
S1：至少选取两种不同的数据源数据，对监测区域进行连续密集的覆盖，获取多种光谱信息分析图像；
S2：对多种光谱信息分析图像进行分析，得到监测区域像素点的高程；
S3：根据像素点的高程进行乔木与灌木的识别。
进一步的：步骤S1中，选取的数据源数据为ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星。
进一步的：步骤S2中对对多种光谱信息分析图像进行分析的方法为综合PS和SBAS的方法。
进一步的：步骤S1中，选取的数据源数据为，采用安装有多光谱成像模块以及高清拍摄镜头的无人机拍摄而成的。
进一步的：拍摄时间为12:00到15:00，并且当天为晴天。
进一步的：拍摄时无人机位于树木冠顶高度3m到5米。
进一步的：步骤S3中，像素点的高程大于6m即判定数目为乔木，否则为灌木。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，通过无人机采集数据或通过ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星，获取的数据精度高，而且获取数据的方式多样，满足不同的使用需求，同时采用计算两像素点的高程进行乔木与灌木的识别，像素点的高程大于6m即判定数目为乔木，否则为灌木，方法简单，适宜大面积下对乔木与灌木进行识别，识别率高，而且计算像素点的高程为计算机进行，人工劳动强度小。
具体实施方式
下面将对本发明基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法做出清楚完整的说明。
本发明基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，包括以下步骤：
S1：至少选取两种不同的数据源数据，对监测区域进行连续密集的覆盖，获取多种光谱信息分析图像；
S2：对多种光谱信息分析图像进行分析，通过ArcGIS软件计算监测区域像素点的高程；
S3：根据像素点的高程进行乔木与灌木的识别，像素点的高程大于6m 即判定数目为乔木，否则为灌木。
选取的数据源数据为ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星，对多种光谱信息分析图像进行分析的方法为综合PS和SBAS的方法；或，选取的数据源数据为，采用安装有多光谱成像模块以及高清拍摄镜头的无人机拍摄而成的，拍摄时间为12:00到15:00，并且当天为晴天，拍摄时无人机位于树木冠顶高度3m到5米。
本发明具有如下有益效果：本发明基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，通过无人机采集数据或通过ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星，获取的数据精度高，而且获取数据的方式多样，满足不同的使用需求，同时采用计算两像素点的高程进行乔木与灌木的识别，像素点的高程大于6m即判定数目为乔木，否则为灌木，方法简单，适宜大面积下对乔木与灌木进行识别，识别率高，而且计算像素点的高程为计算机进行，人工劳动强度小。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：至少选取两种不同的数据源数据，对监测区域进行连续密集的覆盖，获取多种光谱信息分析图像；
S2：对多种光谱信息分析图像进行分析，得到监测区域像素点的高程；
S3：根据像素点的高程进行乔木与灌木的识别。
2.如权利要求1所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：步骤S1中，选取的数据源数据为ALOS高分辨率雷达卫星和SPOT高分辨率雷达卫星。
3.如权利要求2所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：步骤S2中对对多种光谱信息分析图像进行分析的方法为综合PS和SBAS的方法。
4.如权利要求1所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：步骤S1中，选取的数据源数据为，采用安装有多光谱成像模块以及高清拍摄镜头的无人机拍摄而成的。
5.如权利要求4所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：拍摄时间为12:00到15:00，并且当天为晴天。
6.如权利要求5所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：拍摄时无人机位于树木冠顶高度3m到5米。
7.如权利要求1所述的基于多光谱影像的森林乔木灌木识别方法，其特征在于：步骤S3中，像素点的高程大于6m即判定数目为乔木，否则为灌木。
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