买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江苏师范大学

摘要：本发明提供了一种基于无人机数据的田间玉米生物量估算方法，步骤包括数据预处理、植被与土壤的像素分割、植被覆盖度的计算、作物高程模型的构建、植被区域的高程提取、基于像元积分的生物量估算模型的构建以及定义并代入n值优化后的基于部分像元积分的生物量预测模型的构建，该方法首次提出了通过对图像像元进行积分来预测生物量的思想，在植被覆盖度计算方面，通过对高度设置阈值的方法来解决成熟期玉米与土壤的分割问题，与现有的玉米高度预测生物量、植被覆盖度预测生物量、高度结合植被覆盖度预测生物量的结果进行比较，该方法使用更简便的过程得出更加准确的结果，且模型易泛化。

主权项：1.一种基于无人机遥感的田间玉米生物量的精确反演方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：数据预处理；采集一定区域内的玉米植株称其质量即鲜重，待干燥后再次称其质量即干重，并根据种植密度计算鲜生物量和干生物量，将其作为真实测量值；将无人机采集的图像进行拼接处理后得到数字表面模型DSM；步骤二：植被与土壤的分割；利用植被和土壤高度的差异，通过设定高度阈值，对步骤一中获得的数字表面模型DSM中植被和土壤根据像素值大小进行分割；步骤三：植被覆盖度的计算；对步骤二分割后的结果，计算植被所占整个地块的像素比值，获得植被覆盖度；步骤四：作物高程模型的构建；对步骤二分割后的土壤区域的图像执行栅格转点操作，根据这些土壤像素点，通过反距离权重法IDW，进行插值得到这个地块的数字高程模型DEM，将DSM与DEM作差，便可得到作物高程模型CHM，即CHM＝DSM-DEM，通过CHM计算每个地块的玉米植株高度PH；步骤五：植被区域的高程提取；对步骤二分割后的植被的区域在CHM上按掩膜提取，从而得到含有高程值的植被区域图像；步骤六：基于像元积分的生物量估算模型的构建；读取含有高程值的植被区域图像，对图像的像素值进行积分，便可构建出生物量的估算模型；步骤七：定义预测值n且构建部分像元积分的生物量预测模型；定义预测值n，采用计算机循环迭代方法通过真实测量值与无人机获得的DSM之间线性拟合的方式，计算出最佳n值，构建出图像高程值前百分之n的像元进行积分，AGB＝n％∫hdx，作为优化后的生物量预测模型，其中，n％为玉米主干占整株玉米垂直投影比值；步骤八：输出预测生物量；将无人机采集的图像经过拼接后生成的数字表面模型DSM，输入步骤七中优化的预测模型中，获得对应的输出值，作为预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏师范大学 一种基于无人机遥感的田间玉米生物量的精确反演方法