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摘要：本发明提出了一种基于无人机航拍的快速获取异常草样面积的方法，属于遥感技术、深度学习技术和面积计算领域；本发明通过无人机快速自动的获取每个长方形区域目标异常草样的像素个数和每个长方形区域的总像素个数，并将获得的像素参数带入整个目标区域异常草样面积的计算公式，能够快速的获得目标区域异常草样面积；该方法的无人机通过最短航线进行拍摄，节能并且高效；相比于每个区域均要计算一次目标异常草样像素所占的比例，获得整个目标区域的目标异常草样的总面积计算方法将会更加简单；在无人机拍摄过程中，就可以对之前拍摄的长方形区域图像像素进行统计；当到达航线终点，将所有的像素参数带入公式，快速得到整个目标区域异常草样面积。

主权项：1.一种基于无人机航拍的快速获取异常草样面积的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1确定需要监测的目标区域，将目标区域进行网格化，将目标区域划分成多个面积相等的长方形区域；2通过GPS应用程序确定每个长方形区域的中心点坐标位置，根据各个长方形区域的中心点坐标位置确定无人机拍摄图像时的最短航线；并根据长方形的面积S1、无人机相机模组图像传感器的感光面积S2和无人机相机模组的镜头焦距F确定无人机的航高H，确定无人机航高的公式为： 3根据确定的最短航线和航高H进行无人机飞行拍摄，在每个长方形区域的中心点坐标位置进行垂直航拍，获取对应长方形区域垂直航拍图像；4通过CNN深度学习技术对每个长方形区域的垂直航拍图像进行分割和处理，获取分割图像，通过分割图像计算识别每个长方形区域目标异常草样的像素个数和每个长方形区域的总像素个数；5根据每个长方形区域目标异常草样的像素个数和每个长方形区域的总像素个数获取整个目标区域异常草样的面积；整个目标区域异常草样面积的计算公式为： 其中，S表示整个目标区域异常草样的面积，i表示第i个长方形区域，n表示通过网格化共将目标区域划分成n个长方形区域，αi表示第i个长方形区域中目标异常草样的像素个数，S1表示每个相同长方形的面积，β0表示每个长方形区域图像的总像素个数。

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