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申请/专利权人：广东省科学院广州地理研究所;南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)

摘要：本发明涉及遥感数据分析领域，特别涉及一种基于无人机遥感图像的植被检测方法，包括：获取目标区域的遥感图像，其中，遥感图像包括热红外图像以及可见光图像；将热红外图像转换为地表温度图像，并将地表温度图像与可见光图像进行图像融合，获取融合图像，将融合图像转换为植被覆盖图像，其中，植被覆盖图像包括若干种植被类型；从植被覆盖图像中提取各个植被类型对应的若干个第一样本数据，根据第一样本数据，组成第一样本训练数据集；根据第一样本训练数据集以及预设的植被分类模型，获取目标区域的植被分类数据。本申请将热红外图像和可见光图像融合，根据植被类型构建样本训练数据集，对植被类型进行分类，获得高精度的植被分类数据。

主权项：1.一种基于无人机遥感图像的植被检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过无人机获取目标区域的遥感图像，其中，所述遥感图像包括热红外图像以及可见光图像；根据所述热红外图像以及地表温度算法，将所述热红外图像转换为地表温度图像，其中，所述地表温度算法为： 式中，Ts为地表温度；C为亮度温度值；C’为等效大气平均温度；a和b为回归系数；α和β为中间系数，其中α＝e·r，β＝1-e[1+e1-r]，e为大气透过率，r为地表比辐射率；将所述地表温度图像与可见光图像进行地理配准，获取所述地表温度图像相对可见光图像的偏移量，根据所述偏移量，所述地表温度图像与可见光图像进行图像融合，获取融合图像；根据所述融合图像以及植被指数算法，获取所述融合图像的植被指数，其中，所述植被指数包括过绿指数、过绿减红指数、植被颜色指数以及差异性植被指数；根据所述植被指数以及相应的植被指数阈值，对所述融合图像进行阈值分割，获取植被覆盖图像，其中，所述植被覆盖图像包括若干种植被类型；从所述植被覆盖图像中提取各个所述植被类型对应的若干个第一样本数据，根据所述第一样本数据，组成第一样本训练数据集；将所述第一样本训练数据集输入至预设的植被分类模型，获取所述植被分类模型输出的目标区域的待验证植被分类数据；从所述第一样本训练数据集中提取各个所述植被类型对应的若干个第二样本数据，作为验证数据，根据所述验证数据、目标区域的待验证植被分类数据以及混淆矩阵，获取分类精度值，根据所述分类精度值以及预设的分类精度阈值，获取精度评价结果；响应于检测指令，所述检测指令包括待检测区域的热红外图像以及可见光图像，获取电子地图数据，根据所述待检测区域的热红外图像以及可见光图像，获取待检测区域的植被分类数据，根据所述植被分类数据中的植被类型以及与所述植被类型对应的植被标识，获取所述电子地图数据的各个区域的植被标识，在所述电子地图数据上进行植被标识的显示以及标注。

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百度查询： 广东省科学院广州地理研究所 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 基于无人机遥感图像的植被检测方法、装置以及设备