基于无人机高光谱和机器学习算法的乔木生物量测算方法

    公开(公告)号:CN112287892A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011322693.8

    申请日:2020-11-23

    IPC分类号: G06K9/00 G06N20/00 G06T7/62

    摘要: 本发明涉及生态环境监测领域,公开了一种基于无人机高光谱和机器学习算法的乔木生物量测算方法,用以更好的实现目标区域类型乔木的生物量监测。本发明先利用无人机获取目标区域陆生植物的高光谱影像,并基于高光谱影像就建模,提取数字表面模型的高程信息;再从原始影像照片中提取光谱信息,依据陆生植物生态环境监测植被分类的类型,结合目标区域中各类植物的高层信息、特征波段和植被指数,采用机器学习算法进行定量反演模型训练,得到反演模型;再利用反演模型对目标区域的植被类型进行分类,从而提取到乔木的分类数据;最后利用提取到乔木的分类数据,并结合地上生物量公式,计算得到乔木生物量。本发明适用于乔木生物量测算。

    基于三维图像重建和分析技术的水土保持监测方法

    公开(公告)号:CN105469385A

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201510771599.3

    申请日:2015-11-12

    IPC分类号: G06T7/00 G06T17/05

    摘要: 本发明涉及监测方法。本发明提供一种基于三维图像重建和分析技术的水土保持监测方法,首先,系统以周期形式获取同一待检测区域的不同角度的多幅初始照片;系统对多幅初始照片进行配准处理;系统对配准后的图片进行图像点云数据提取;然后,系统根据图像点云数据生成TIN三角网,从而实现待检测区域的三维模型重建,生成待检测区域的三维模型;最后,系统根据三维模型获取相关位置的长度、面积及体积的定量化计算,并将其与上一周期对应数值进行比较,分析水土保持是否一致。三维图像重建和分析技术的应用可以填补水土保持监测工作中对定量监测内容无常规监测方法和手段的技术空白提高了外业监测工作的自动化程度。适用于水土保持的监测方法。

    基于自动定位定向技术的水土保持监测方法

    公开(公告)号:CN111553244B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202010332353.7

    申请日:2020-04-24

    摘要: 本发明涉及水土保持监测领域,公开了一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法,用以解决目前监测方法无法辨认照片影像所对应的监测点位的问题。本发明首先获取监测区域的初始照片;然后对初始照片进行EXIF数据提取,所述EXIF数据包括照片影像的GPS信息以及x、y、z轴角度信息;再获取监测区域的卫星影像图,最后基于提取的EXIF数据(即GPS信息以及x、y、z轴角度信息),将初始照片的照片影像三维的放置到卫星影像图相应的位置上。本发明适用于水土保持监测。

    基于无人机高光谱和机器学习算法的乔木生物量测算方法

    公开(公告)号:CN112287892B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202011322693.8

    申请日:2020-11-23

    IPC分类号: G06V20/17 G06N20/00 G06T7/62

    摘要: 本发明涉及生态环境监测领域,公开了一种基于无人机高光谱和机器学习算法的乔木生物量测算方法,用以更好的实现目标区域类型乔木的生物量监测。本发明先利用无人机获取目标区域陆生植物的高光谱影像,并基于高光谱影像就建模,提取数字表面模型的高程信息;再从原始影像照片中提取光谱信息,依据陆生植物生态环境监测植被分类的类型,结合目标区域中各类植物的高层信息、特征波段和植被指数,采用机器学习算法进行定量反演模型训练,得到反演模型;再利用反演模型对目标区域的植被类型进行分类,从而提取到乔木的分类数据;最后利用提取到乔木的分类数据,并结合地上生物量公式,计算得到乔木生物量。本发明适用于乔木生物量测算。

    基于机器学习算法和多源遥感数据融合的植被分类方法

    公开(公告)号:CN111553245A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010332782.4

    申请日:2020-04-24

    摘要: 本发明涉及生态环境监测领域,公开了一种基于机器学习算法和多源遥感数据融合的植被分类方法,用以高效的实现目标区域植被类型的识别和分类。本发明先利用无人机获取样本区域陆生植物的低空遥感影像,并基于低空遥感影像得到样本区域的数字正射影像和数字表面模型;再提取数字表面模型的高程信息;再利用卫星遥感获取跟无人机航拍时间相对应的样本区域的SAR影像;再对数字正射影像、高程信息和SAR影像进行波段和影像的融合;再通过样本区域实测数据和机器学习算法对融合后的影像进行反演模型训练和反演模型精度评价,得到符合要求的反演模型;最后基于反演模型对目标区域陆生植物进行分类。本发明适用于陆生植物生态环境监测。

    基于自动定位定向技术的水土保持监测方法

    公开(公告)号:CN111553244A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010332353.7

    申请日:2020-04-24

    IPC分类号: G06K9/00 G06F16/587 G06Q50/26

    摘要: 本发明涉及水土保持监测领域,公开了一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法,用以解决目前监测方法无法辨认照片影像所对应的监测点位的问题。本发明首先获取监测区域的初始照片;然后对初始照片进行EXIF数据提取,所述EXIF数据包括照片影像的GPS信息以及x、y、z轴角度信息;再获取监测区域的卫星影像图,最后基于提取的EXIF数据(即GPS信息以及x、y、z轴角度信息),将初始照片的照片影像三维的放置到卫星影像图相应的位置上。本发明适用于水土保持监测。