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基于無人機(jī)成像高光譜的作物覆蓋度提取研究

瀏覽次數(shù)：757發(fā)布日期：2023-02-20

一、測試原理及方法：

高光譜成像技術(shù)是近二十年來發(fā)展起來的基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，其較為突出的應(yīng)用是遙感探測領(lǐng)域，并在越來越多的民用領(lǐng)域有著更大的應(yīng)用前景。它集中了光學(xué)、光電子學(xué)、電子學(xué)、信息處理、計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)的結(jié)合在一起的一門新興技術(shù)。

高光譜成像技術(shù)的定義是在多光譜成像的基礎(chǔ)上，在從紫外到近紅外（200-2500nm）的光譜范圍內(nèi)，利用成像光譜儀，在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對目標(biāo)物體連續(xù)成像。在獲得物體空間特征成像的同時，也獲得了被測物體的光譜信息。

目標(biāo)物體-成像物鏡-入射狹縫-準(zhǔn)直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡：PGP

圖1 成像原理圖

光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學(xué)光譜儀產(chǎn)生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學(xué)系統(tǒng)的成像性能確定的（點(diǎn)擴(kuò)展大?。?/span>

成像過程為：每次成一條線上的像后（X方向），在檢測系統(tǒng)輸送帶前進(jìn)的過程中，排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描（Y方向）。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù)。

圖2 像立方體

圖3 GaiaSky-min高光譜成像儀

圖4 基于無人機(jī)的GaiaSky-min高光譜成像系統(tǒng)

GaiaSky-mini高光譜成像系統(tǒng)是針對小型旋翼無人機(jī)開發(fā)的高性價比機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)。采用內(nèi)置掃描系統(tǒng)和增穩(wěn)系統(tǒng)，成功克服了小型無人機(jī)系統(tǒng)搭載推掃式高光譜相機(jī)時，由于無人機(jī)系統(tǒng)的震動造成的成像質(zhì)量差的問題。為高光譜成像技術(shù)在目標(biāo)識別、偽裝與反偽裝等領(lǐng)域，地面物體與水體遙測、現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)等生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

可搭載于輕型旋翼無人機(jī)，極低的系統(tǒng)成本與測試成本
采用懸停拍攝方式，無需高精度慣導(dǎo)系統(tǒng)，圖像實(shí)時自動拼接
操作方便，無需專業(yè)無人機(jī)操控手，可實(shí)現(xiàn)單人操作
圖像實(shí)時回傳，監(jiān)控拍攝效果
輔助取景攝像頭實(shí)現(xiàn)真正的所見即所得
數(shù)據(jù)預(yù)覽及矯正功能：輻射度校正、反射率校正、區(qū)域校正支持批處理
數(shù)據(jù)格式兼容Evince、Envi等第三方數(shù)據(jù)分析軟件
支持Win7-32位或64位系統(tǒng)

相機(jī)規(guī)格參數(shù)表

型號（GaiaField-mini）
譜儀特性
光譜范圍	400-1000（nm）
光譜分辨率（30um）	4nm+-0.5nm
數(shù)值孔徑	F/2.8
有效狹縫長度	8.9(mm)
總效率	>50%
相機(jī)特性
傳感器	CCD Sony ICX285，逐行掃描
全幅像素	1392 （空間維）x 1040（光譜維）
像素間距	6.45（um）
相機(jī)輸出	16（bit）
連接方式	USB 2.0
耗電量	約2.5w
工作電壓	5V
系統(tǒng)特性
拍攝方式	懸停（內(nèi)置掃描）
搭載平臺	旋翼無人機(jī)、無人飛艇、無人直升機(jī)等可懸停飛行器推薦：大疆Ｓ１０００
飛行高度	<1000米 (決定于無人機(jī)安全飛行高度)
鏡頭	18.5,23mm（可選）
橫向視角 (FOVac，°)	27@18.5mm, 21@23mm
橫向視場	234米@18.5mm, 186米@23mm （飛行高度500米）
掃描視場(°)	33.5@18.5mm, 26@23mm
Bin方式	1X	2X (推薦)	4X
空間分辨率（@23mm,高度500米）	0.17m @18.5； 0.14m @23mm	0.34m @18.5； 0.27m @23mm	0.67m @18.5； 0.53m @23mm
掃描速度 (line images/s)	30	60	84
單幅拍攝速度（秒）	60	15	7
重量	相機(jī)（含內(nèi)置掃描）1.3Kg 增穩(wěn)云臺：1.7kg 數(shù)采及控制器及電池：0.9kg 總重<4kg
電池	容量40Wh(工作時間>2小時)

產(chǎn)品詳細(xì)清單

名稱	型號	說明
高光譜成像儀	GaiaSky-mini	4nm光譜分辨率 400~1000nm,光譜范圍±0.5nm
成像鏡頭	OL及OLE系列鏡頭，標(biāo)配：Hsia-OL23	23mm，C-mount,400~1000nm
懸疑無人機(jī)（大疆）	S1000	含有：DJI S1000八軸航拍機(jī)，DJI A2飛控，DJI iosd視頻疊加，DJI5.8G圖傳, 10寸標(biāo)清顯示器+HDMI轉(zhuǎn)接線, pl8充電器, 充電保姆，F(xiàn)UTABA 8J遙控器，F(xiàn)UTABA 14SG遙控器，模擬器，2.4G地面站
高空下落緩速系統(tǒng)	DJI DROPSAFE	含降落傘一套，及備用CO2氣瓶一組
采集控制系統(tǒng)	GaiaSky-mini-CP	250G SSD，4G內(nèi)存
電池	6S	16000mAh, 22.2V,355.2Wh
增穩(wěn)云臺	GaiaSky- gimbal	無刷云臺重量, BGM5208電機(jī)
數(shù)據(jù)采集軟件	specview	光譜相機(jī)控制，數(shù)據(jù)采集，自動曝光，自動掃描速度，輔助攝像頭功能，支持遠(yuǎn)程遙控，支持巡航+慣導(dǎo)（BGC IG-500N）采集模式，數(shù)據(jù)支持ENVI等第三方分析軟件。數(shù)據(jù)預(yù)處理功能：反射率校正、區(qū)域校正、輻射度校正、光譜及圖像數(shù)據(jù)預(yù)覽功能等（兩年內(nèi)免費(fèi)更新）
選配模塊
高精度組合航姿系統(tǒng)	Ellipse-N INS/Gps	功能：通過記錄姿態(tài)及位置信息，實(shí)現(xiàn)巡航拍攝模式，參數(shù)詳見：http://www.sbg-systems.com
無線數(shù)據(jù)鏈路	GaiaSky-datalink	功能：遠(yuǎn)程控制相機(jī)采集與停止 900MHz，功率1W（最大），傳輸距離最大達(dá)可22kg(戶外/無線可視距離)

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理分析：

本文利用江蘇雙利合譜科技有限公司的GaiaSky-mini高光譜成像系統(tǒng)（光譜范圍400 nm - 1000 nm）采集野外作物的的高光譜數(shù)據(jù)，以分析作物的覆蓋度分布情況。圖5為采集現(xiàn)場。

圖5 數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場

對Gaiask-mini拍攝的原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，預(yù)處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標(biāo)；第二部分為噪聲去除。

首先進(jìn)行輻射定標(biāo)。輻射定標(biāo)的計算公式如1所示。

(1)

其中，Ref_target為目標(biāo)物的反射率，Ref_panel為標(biāo)準(zhǔn)參考板的反射率，DN_target為原始影像中目標(biāo)物的的數(shù)值，DN_panel為原始影像中標(biāo)準(zhǔn)參考板的數(shù)值，DN_dark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差。

其次是噪聲去除，本文運(yùn)用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation， MNF)進(jìn)行噪聲去除。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)（即波段數(shù)），分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換（基于估計的噪聲協(xié)方差矩陣）用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲，這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān)。第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)（Noise-whitened）的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理，通過檢查最終特征值和相關(guān)圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分：一部分與較大特征值和相對應(yīng)的特征圖像相關(guān)，其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān)。由于此次采集的高光譜影像沒有白板校正，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步輻射定標(biāo)沒有進(jìn)行分析處理，直接作MNF降噪分析。圖6為MNF降噪前后的成像高光譜數(shù)據(jù)中DN值的變化。

圖6 MNF變換前(左)后(右)高光譜影像DN值的變化

下圖分別為不同作物及土壤的光譜反射率值。從圖7可知，不同作物在綠光區(qū)域均有明顯的反射峰，在紅光區(qū)域有明顯的吸收谷，在可見光波段與近紅外波段之間，即大約0.73um附近，反射率急劇上升，形成“紅邊”現(xiàn)象，“綠峰”、“紅谷”、“紅邊”均是綠色植物曲線的最為明顯的三個特征；但不同作物“綠峰”、“紅谷”高低不一樣，紅邊位置也不相同。土壤的光譜反射率值在可見光和近紅外區(qū)域緩慢上升，其反射率光譜曲線與作物的光譜反射率曲線差別較大。

圖7 不同作物、土壤的光譜反射率值

三、基于無人機(jī)影像數(shù)據(jù)的作物覆蓋度提取

植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比。容易與植被覆蓋度混淆的概念是植被蓋度，植被蓋度是指植被冠層或葉面在地面的垂直投影面積占植被區(qū)總面積的比例。兩個概念主要區(qū)別就是分母不一樣。植被覆蓋度常用于植被變化、生態(tài)環(huán)境研究、水土保持、氣候等方面。

植被覆蓋度的測量可分為地面測量和遙感估算兩種方法。地面測量常用于田間尺度，遙感估算常用于區(qū)域尺度。

1、估算模型

目前已經(jīng)發(fā)展了很多利用遙感測量植被覆蓋度的方法，較為實(shí)用的方法是利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度，常用的植被指數(shù)為NDVI。下面是李苗苗等在像元二分模型的基礎(chǔ)上研究的模型：

VFC = (NDVI - NDVI_soil)/ ( NDVI_veg - NDVI_soil) （2）

其中，NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIveg則代表被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。兩個值的計算公式為：

NDVI_soil=（VFC_max*NDVI_min- VFC_min*NDVI_max）/( VFC_max- VFC_min) （3）

NDVI_veg=（(1-VFC_min)*NDVI_max- (1-VFC_max)*NDVI_min）/( VFC_max- VFC_min) （4）

利用這個模型計算植被覆蓋度的關(guān)鍵是計算NDVI_soil和NDVI_veg。這里有兩種假設(shè)：

1）當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFC_max=100%，VFC_min=0%。

公式（1）可變?yōu)椋?/span>

VFC = (NDVI - NDVI_min)/ ( NDVI_max - NDVI_min) （5）

NDVI_max 和NDVI_min分別為區(qū)域內(nèi)最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪聲，NDVI_max 和NDVI_min一般取一定置信度范圍內(nèi)的最大值與最小值，置信度的取值主要根據(jù)圖像實(shí)際情況來定。

2）當(dāng)區(qū)域內(nèi)不能近似取VFC_max=100%，VFC_min=0%

當(dāng)有實(shí)測數(shù)據(jù)的情況下，取實(shí)測數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度的最大值和最小值作為VFC_max和 VFC_min，這兩個實(shí)測數(shù)據(jù)對應(yīng)圖像的NDVI作為NDVI_max和NDVI_min。

當(dāng)沒有實(shí)測數(shù)據(jù)的情況下，取一定置信度范圍內(nèi)的NDVI_max和NDVI_min。VFC_max和VFC_min根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估算。

2、實(shí)現(xiàn)流程

我們下面我們以“當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%”情況下

整個影像中NDVI_soil 和NDVI_veg 取固定值，介紹在ENVI中實(shí)現(xiàn)植被覆蓋度的計算方法。

使用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過輻射校準(zhǔn)、噪聲去除的高光譜影像。

(1) 選擇Basic Tools-> Band Math，利用高光譜影像計算NDVI，輸入的公式為(float(b1)-float(b2)/ float(b1)-float(b2))，圖8為NDVI的密度分割圖。

圖8 無人機(jī)高光譜影像的NDVI密度分割圖

(2) 選擇Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics，在文件選擇對話框中，選擇統(tǒng)計文件并計算統(tǒng)計參數(shù)，如圖9所示。

圖9選擇統(tǒng)計文件及統(tǒng)計參數(shù)

(3) 得到研究區(qū)的統(tǒng)計結(jié)果。在統(tǒng)計結(jié)果中，最后一列表示對應(yīng)NDVI值的累積概率分布。我們分別取累積概率為5%和95%的NDVI值作為NDVI_min和NDVI_max，如圖10所示。這里得到：

NDVI_max=0.875057，NDVI_min=0.077420

圖10統(tǒng)計結(jié)果

(4) 根據(jù)公式（4），我們可以將整個地區(qū)分為三個部分：當(dāng)NDVI小于0.077420，VFC取值為0；NDVI大于0.875057，VFC取值為1；介于兩者之間的像元使用公式（4）計算。利用ENVI主菜單->Basic Tools->Band Math，在公式輸入欄中輸入：

(b1 lt 0.077420)*0+(b1 gt 0.875057)*1+(b1 ge 0.077420 and b1 le 0.875057)* ((b1-0.077420)/ (0.875057-0.077420))

b1：選擇NDVI圖像

(5) 得到一個單波段的植被覆蓋度圖像文件，像元值表示這個像元內(nèi)的平均植被覆蓋度，在Display顯示。

(6) 選擇Tools->Color Mapping->Density Slice，單擊Clear Range按鈕清除默認(rèn)區(qū)間。

(7) 選擇Options->Add New Ranges，根據(jù)上面的對照表依次添加8個區(qū)間，分別為每個區(qū)間設(shè)置一定的顏色，單擊Apply得到如下的植被覆蓋圖（圖11）。

圖11植被覆蓋度遙感估算結(jié)果

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