基于无人机遥感的渠系分布信息提取方法研究

发布时间：2020-05-20 06:31

【摘要】：灌溉渠系作为大型灌区最主要的水利设施,掌握渠系的分布信息对提高农业输配水效率、灌溉水情动态监测、灌区灌溉决策管理有非常重要的意义。本文选用无人机作为遥感平台,搭载可见光相机和多光谱相机对研究区进行航拍获取高分辨率灌溉渠系遥感图像,分别针对研究区可见光遥感图像和多光谱遥感图像进行渠系分布特征信息的提取,通过实验验证从完整度和准确度两个方面对提取结果进行精度评价。本文主要研究内容和结论如下:(1)在对研究区重要灌溉渠系分布进行地面调查的基础上,分别采用固定翼无人机搭载可见光相机和四旋翼无人机搭载多光谱相机对研究区获取航空遥感图像。分别对遥感图像进行预处理,分析得出灌溉渠系在图像中颜色特征显示为深色,亮度较暗;形状特征表现为在一定范围内曲率变化不明显的线性;光谱特征在波段运算后不同的灌溉渠有特定区间的光谱数字量化值;拓扑特征渠系具有连续性,不会突然中断。(2)针对可见光遥感图像利用灌溉渠系的颜色特征,采用K均值聚类方法设定初始聚类中心数为3,通过迭代运算将图像以颜色聚为三类实现图像分割。利用灌溉渠系的几何特征用形态学运算,实现灌溉渠系的提取、断裂渠系的连接和渠系细化等后处理。实验表明,可见光遥感图像提取结果的完整度和准确度分别为0.55和0.5,对于渠系分布简单的小面积区域具有很好的提取效果,但是对于地物复杂、渠系分布繁杂的大型灌区提取结果不甚理想。(3)针对多光谱遥感图像采用基于面向对象不同层次分类提取方法,对未进行灌溉作业的渠利用其光谱特征和几何特征,通过建立规则对特征参数进行阈值设定实现渠系提取,对正在进行灌溉作业的渠利用水的光谱特征结合该渠的几何特征进行提取,通过分层提取结果的有效组合实现灌溉渠系分布信息的提取并得到其矢量数据,利用矢量数据的修正得到灌溉渠系的矢量结果。结果表明,多光谱遥感图像提取结果的完整度达到0.75,准确度达到0.95,采用基于面向对象不同层次分类提取方法提取渠系结果比较理想。(4)通过对研究区内干支渠、农毛渠、有水渠、无水渠在遥感图像中差异特征的有效组合,实现完整灌溉渠系的提取。实验表明该方法是有效、可行,能从研究区多光谱遥感图像中提取出高质量的灌溉渠系分布信息。
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S274;S127

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