基于无人机遥感的柑橘果树信息提取及应用研究
发布时间：2021-03-04 15:22
农业的根本出路是现代化。随着全球定位系统、卫星遥感技术、地理信息技术、通信网络技术、计算机技术、变量处理设备和决策支持系统的发展,世界农业正从传统农业走向高科技农业,即精细化农业方向发展。无人机遥感技术是近年来迅速发展起来的对地观测技术,具有高空间分辨率、可云下飞行、快速灵活、低成本等优点,有效弥补了传统卫星遥感在数据获取方面的局限性。利用无人机可快速拍摄航空影像,获取所需空间数据,并实时处理、建模和分析。近年来我国柑橘产业规模持续增长,已成为我国栽培面积和产量最高的水果。将无人机遥感技术服务于柑橘种植生产活动中来准确快速掌握柑橘种植区的果树生长状态,对预测柑橘产量、管理柑橘生长状况、提高柑橘产量具有重要的现实意义。重庆是我国柑橘的主产地之一,柑橘资源十分丰富。本文以重庆市巫山县为研究区,选择位于大昌镇的坡地和福田镇的平地两个果园就果树信息的提取及应用进行了探讨,分别是果树株数、冠幅、高度等信息提取及其与单株果树产量之间的相关性分析。文章首先以多个飞行高度采集的影像数据经ContextCapture软件处理并通过空间精度检验选取的影像为基础数据,讨论了飞机行高对空间数据精度的影响;然后...
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章研究区概况和数据处理11第2章研究区概况和数据处理2.1研究区概况2.1.1位置范围巫山县位于重庆市东部，处三峡库区腹地，素有“渝东北门户”之称。地跨长江巫峡两岸，东邻湖北巴东，南接湖北建始，西抵奉节，北靠巫溪。地理位置介于东经109°33′~110°11′，北纬30°45′~23°28′之间，幅员面积2958km2。本文选取巫山县大昌镇及福田镇两地的果园为试验区。大昌镇试验区域位于场镇西北侧的兴胜村某果园，地理坐标为东经109°47′57″、北纬31°16′41″。福田镇试验区域选取福田场镇北测凌云村某果园，地理位置为东经109°42"59"、北纬31°13"52"。均距离场镇较近，交通方便。大昌镇位于巫山县北部，幅员面积188.33km2，是小三峡黄金旅游区和巫山北部旅游观光走廊的中心，国家重点镇、重庆市最具人文气息美丽小镇，同时也是三峡库区最大的三期移民重镇。福田镇位于巫山县西北部，幅员面积122.33km2，拥有丰富的煤炭资源和得天独厚的地理、自然条件，1995年被命名为国家部级小城镇试点镇，2003年被纳入重庆市“百强工程镇”。图2.1研究区位置概况图Fig.2.1Overviewofthelocationofthestudyarea2.1.2自然地理概况巫山县位于大巴山弧形构造、川东褶皱带及川鄂湘黔隆褶带三大构造体系结合部，境内长江横贯东西，大宁河、抱龙河等七条支流呈南北向强烈下切，地貌上呈深谷和中低山相间形态，地形起伏大，坡度陡，谷底海拔高程多在300m以内，
第2章研究区概况和数据处理13本文试验区域选择重庆市巫山县大昌镇某坡地果园和福田镇的某平地果园，面积大小：坡地约为16.25公顷，平地约为32.04公顷。地形坡度：坡地为12.84°，平地为4.15°。于2019年11月3日至7日完成两地的航拍及研究相关数据采集，航拍现状如图2.2所示，无人机拍摄在云下、无风的条件下进行，减少后期处理阴影的影响。（a）大昌镇果园（b）福田镇果园图2.2试验区航拍图Fig.2.2UAVimageoftestarea2.2.2飞行航线设计（1）影像重叠度为了满足航摄成图的需要，相邻影像之间互相重叠覆盖的程度会影响重建模型质量。根据无人机影像的邻接方向与飞行航线之间的关系，影像的重叠关系可以分为航向重叠和旁向重叠。一条航线内相邻的影像的重叠部分称之为航向重叠，相邻航线间的影像重叠部分称之为旁向重叠。用重叠部分方向的长度与同方向像幅的大小的百分数比值来表示影像重叠的大小，称之为影像重叠度，分为航向重叠度和旁向重叠度，用公式表示如下：=×100公式2.1=×100公式2.2式中：，表示航向、旁向的重叠度；，代表航向、旁向上影像重叠的长度；L，表示航向、旁向上像幅的长度。根据《CH／Z3005-2010低空数字航空摄影规范》要求：航向重叠度一般应保持在60至80之间，最小不应小于53，同时测图控制点与影像边缘的图上距离大于1.5cm。旁向重叠度应保持在15至60之间，最小不应小于8。在测区中心线布设航线，实现一张像片覆盖多幅图时，航向重叠度可加大到80至90，且
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法[J]. 毕松,高峰,陈俊文,张潞. 农业机械学报. 2019(05)
[2]基于凸壳及距离变换的重叠柑橘目标识别与定位方法[J]. 李扬,杨长辉,胡友呈,张红,杨岩. 现代制造工程. 2018(09)
[3]基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取[J]. 何艺,周小成,黄洪宇,许雪琴. 遥感技术与应用. 2018(01)
[4]中国农业信息技术发展回顾及展望[J]. 赵春江,杨信廷,李斌,李明,闫华. 农学学报. 2018(01)
[5]利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取[J]. 杨坤,赵艳玲,张建勇,陈超,赵鹏鹏. 北京林业大学学报. 2017(08)
[6]基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取[J]. 王枚梅,林家元,林沂,李翊. 林业资源管理. 2017(04)
[7]一种高分辨率遥感图像单木树冠信息提取方法[J]. 沈利强,姜仁荣,王培法. 遥感信息. 2017(03)
[8]基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究[J]. 冯静静,张晓丽,刘会玲. 北京林业大学学报. 2017(03)
[9]农业遥感研究应用进展与展望[J]. 陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚. 遥感学报. 2016(05)
[10]无人机遥感影像中行道树信息快速提取[J]. 曹明兰,张力小,王强. 中南林业科技大学学报. 2016(10)
博士论文
[1]基于机器视觉的目标检测在精细农业中的关键技术研究[D]. 李寒.中国农业大学 2014
[2]轻小型航空遥感森林几何参数提取研究[D]. 韦雪花.北京林业大学 2013
硕士论文
[1]基于无人机数码影像的水稻产量估测研究[D]. 李昂.沈阳农业大学 2018
[2]基于机载LiDAR和高光谱数据的土地利用信息提取方法研究[D]. 刘小萍.山东师范大学 2018
[3]基于无人机高分辨率遥感影像的四川低丘区耕地信息提取研究[D]. 刘鑫.四川农业大学 2017
[4]面向对象的高分辨率遥感影像植被信息提取研究[D]. 唐天琦.吉林大学 2015
[5]无人机影像森林信息提取与模型研建[D]. 王伟.北京林业大学 2015
[6]无人机航空摄影测树技术研究[D]. 樊江川.北京林业大学 2014
[7]重庆柑橘产业竞争力研究[D]. 耿学燕.四川农业大学 2013
[8]面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究[D]. 李莉.成都理工大学 2012
[9]无人遥感飞机在林业调查中的应用研究[D]. 李宇昊.北京林业大学 2008
[10]沙漠植物航空影像测量研究[D]. 宋英春.东北林业大学 2007
本文编号：3063455
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章研究区概况和数据处理11第2章研究区概况和数据处理2.1研究区概况2.1.1位置范围巫山县位于重庆市东部，处三峡库区腹地，素有“渝东北门户”之称。地跨长江巫峡两岸，东邻湖北巴东，南接湖北建始，西抵奉节，北靠巫溪。地理位置介于东经109°33′~110°11′，北纬30°45′~23°28′之间，幅员面积2958km2。本文选取巫山县大昌镇及福田镇两地的果园为试验区。大昌镇试验区域位于场镇西北侧的兴胜村某果园，地理坐标为东经109°47′57″、北纬31°16′41″。福田镇试验区域选取福田场镇北测凌云村某果园，地理位置为东经109°42"59"、北纬31°13"52"。均距离场镇较近，交通方便。大昌镇位于巫山县北部，幅员面积188.33km2，是小三峡黄金旅游区和巫山北部旅游观光走廊的中心，国家重点镇、重庆市最具人文气息美丽小镇，同时也是三峡库区最大的三期移民重镇。福田镇位于巫山县西北部，幅员面积122.33km2，拥有丰富的煤炭资源和得天独厚的地理、自然条件，1995年被命名为国家部级小城镇试点镇，2003年被纳入重庆市“百强工程镇”。图2.1研究区位置概况图Fig.2.1Overviewofthelocationofthestudyarea2.1.2自然地理概况巫山县位于大巴山弧形构造、川东褶皱带及川鄂湘黔隆褶带三大构造体系结合部，境内长江横贯东西，大宁河、抱龙河等七条支流呈南北向强烈下切，地貌上呈深谷和中低山相间形态，地形起伏大，坡度陡，谷底海拔高程多在300m以内，
第2章研究区概况和数据处理13本文试验区域选择重庆市巫山县大昌镇某坡地果园和福田镇的某平地果园，面积大小：坡地约为16.25公顷，平地约为32.04公顷。地形坡度：坡地为12.84°，平地为4.15°。于2019年11月3日至7日完成两地的航拍及研究相关数据采集，航拍现状如图2.2所示，无人机拍摄在云下、无风的条件下进行，减少后期处理阴影的影响。（a）大昌镇果园（b）福田镇果园图2.2试验区航拍图Fig.2.2UAVimageoftestarea2.2.2飞行航线设计（1）影像重叠度为了满足航摄成图的需要，相邻影像之间互相重叠覆盖的程度会影响重建模型质量。根据无人机影像的邻接方向与飞行航线之间的关系，影像的重叠关系可以分为航向重叠和旁向重叠。一条航线内相邻的影像的重叠部分称之为航向重叠，相邻航线间的影像重叠部分称之为旁向重叠。用重叠部分方向的长度与同方向像幅的大小的百分数比值来表示影像重叠的大小，称之为影像重叠度，分为航向重叠度和旁向重叠度，用公式表示如下：=×100公式2.1=×100公式2.2式中：，表示航向、旁向的重叠度；，代表航向、旁向上影像重叠的长度；L，表示航向、旁向上像幅的长度。根据《CH／Z3005-2010低空数字航空摄影规范》要求：航向重叠度一般应保持在60至80之间，最小不应小于53，同时测图控制点与影像边缘的图上距离大于1.5cm。旁向重叠度应保持在15至60之间，最小不应小于8。在测区中心线布设航线，实现一张像片覆盖多幅图时，航向重叠度可加大到80至90，且
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法[J]. 毕松,高峰,陈俊文,张潞. 农业机械学报. 2019(05)
[2]基于凸壳及距离变换的重叠柑橘目标识别与定位方法[J]. 李扬,杨长辉,胡友呈,张红,杨岩. 现代制造工程. 2018(09)
[3]基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取[J]. 何艺,周小成,黄洪宇,许雪琴. 遥感技术与应用. 2018(01)
[4]中国农业信息技术发展回顾及展望[J]. 赵春江,杨信廷,李斌,李明,闫华. 农学学报. 2018(01)
[5]利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取[J]. 杨坤,赵艳玲,张建勇,陈超,赵鹏鹏. 北京林业大学学报. 2017(08)
[6]基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取[J]. 王枚梅,林家元,林沂,李翊. 林业资源管理. 2017(04)
[7]一种高分辨率遥感图像单木树冠信息提取方法[J]. 沈利强,姜仁荣,王培法. 遥感信息. 2017(03)
[8]基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究[J]. 冯静静,张晓丽,刘会玲. 北京林业大学学报. 2017(03)
[9]农业遥感研究应用进展与展望[J]. 陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚. 遥感学报. 2016(05)
[10]无人机遥感影像中行道树信息快速提取[J]. 曹明兰,张力小,王强. 中南林业科技大学学报. 2016(10)
博士论文
[1]基于机器视觉的目标检测在精细农业中的关键技术研究[D]. 李寒.中国农业大学 2014
[2]轻小型航空遥感森林几何参数提取研究[D]. 韦雪花.北京林业大学 2013
硕士论文
[1]基于无人机数码影像的水稻产量估测研究[D]. 李昂.沈阳农业大学 2018
[2]基于机载LiDAR和高光谱数据的土地利用信息提取方法研究[D]. 刘小萍.山东师范大学 2018
[3]基于无人机高分辨率遥感影像的四川低丘区耕地信息提取研究[D]. 刘鑫.四川农业大学 2017
[4]面向对象的高分辨率遥感影像植被信息提取研究[D]. 唐天琦.吉林大学 2015
[5]无人机影像森林信息提取与模型研建[D]. 王伟.北京林业大学 2015
[6]无人机航空摄影测树技术研究[D]. 樊江川.北京林业大学 2014
[7]重庆柑橘产业竞争力研究[D]. 耿学燕.四川农业大学 2013
[8]面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究[D]. 李莉.成都理工大学 2012
[9]无人遥感飞机在林业调查中的应用研究[D]. 李宇昊.北京林业大学 2008
[10]沙漠植物航空影像测量研究[D]. 宋英春.东北林业大学 2007
本文编号：3063455
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