基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取

准确、快速地获取玉米苗期株数对于育种早期决策起着至关重要的作用。该文利用2017年6月于北京市小汤山镇采集的无人机影像,首先对比分析RGB、HSV、YCbCr及L*A*B 4种色彩空间,变换优选HSV颜色模型对无人机影像前景(作物)与后景(土壤背景)进行分割,得到分类二值图。然后利用骨架提取算法及多次去毛刺处理等数学形态学流程提取玉米苗形态,得到高精度作物形态骨架,结合影像尺度变换剔除噪声影像,将影像分为多叶、少叶2类,经Harris、Moravec和Fast角点检测识别结果对比,Harris角点检测算法可以较好地提取玉米苗期影像的株数信息。结果表明,少叶类型识别率达到96.3%,多叶类型识别率达到99%,总体识别率为97.8%,将目前传统影像识别精度提高了约3%。同时在多个植株叶片交叉重叠覆盖的情况下,该文的研究方法有良好的适用性。通过无人机影像提取玉米苗期作物准确数目是可行的。该文采用了数学形态学的原理,通过HSV色彩空间变换得到的二值图,从无人机影像中识别提取玉米苗期形态信息,利用影像尺度缩放变换去除噪点,优化骨架识别算法使得识别精度大大提高,最后采用角点检测从无人机影像中直接读取玉米材料小区内的具体数目,该方法节省了人力物力,为田间大面积测定出苗率及最终估产提供了参考。     

像素自相关矩阵的阈值自适应角点检测算法

针对Harris角点检测算法中角点响应函数(corner response function,CRF)系数阈值与非极大值抑制系数阈值需要人为设定所造成的可变性和随机性等问题,该文提出一种通过计算图像每个像素的自相关矩阵行列式值,构造特征角点图像进行自适应阈值分割的改进Harris角点检测算法.该算法首先通过计算原图像经过方向滤波和低通滤波后各像素的自相关矩阵行列式值,以此构造特征角点图像;然后采用OTSU算法计算特征角点图像分割阈值,从而筛选出预选区域;最后结合改进的非极大值抑制方法提取有效角点.通过5组角点检测对比试验结果数据分析,不同类型图像的角点检测准确率均有提高,高分二号遥感影像的角点检测准确率提高27.06个百分点,可以初步得出,该算法相比传统Harris角点检测算法不但能够自动计算角点检测的最佳阈值,而且能够更准确地定位角点和去除边缘伪角点,从而提高了角点检测的精确度,该研究可为农业遥感影像数据检测提供参考.     

高分辨率遥感影像耕地分层提取方法

随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。     

利用STARFM模型提高复杂地表下复种指数遥感提取精度

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法（如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM）能有效地结合不同数据的优势,有望被应用于提高复杂地表区域复种指数的提取精度。该研究以Landsat TM（Thematic Mapper）及MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）为数据源,基于STARFM模型,构建了川东丘陵某区域内2010－2011年的Landsat-like 时序NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）数据集,进而提取了该区域2010年冬季作物种植区及盐亭县2011年耕地复种指数的空间分布情况。利用目视解译样点（1509个）验证及多尺度（30～4 000 m）验证方法,对不同方法提取的2010年冬季作物种植区进行了对比分析。结果表明：1）在30m空间尺度上,基于Landsat影像分类法的总体验证精度为89.73%,高于基于Landsat-like时序NDVI峰值法的54.94%;2）在250～4 000 m空间尺度上,基于Landsat-like时序NDVI峰值法的总体验证精度比基于MODIS时序NDVI峰值法高3%～7%。利用统计年鉴及调查样点（73个）数据,对基于新方法提取的盐亭县2011年耕地复种指数结果进行了验证,在县域尺度上其与统计数据非常接近;其与调查样点的总体验证精度达到73.97%。综上,基于数据融合算法提高数据源空间分辨率的方式,不仅能够提高复杂地表复种指数结果的空间精细程度和提取精度,而且在实际应用中也有很好的实用性。     

基于高通滤波算法的水稻遥感影像适宜尺度筛选

为确定江苏地区水稻田块信息提取的适宜尺度,选取拔节期30m×30m空间分辨率HJ1A/CCD2影像和16m×16m空间分辨率GF1/WFV4近红外波段影像,采用高通滤波（HPF）算法构建4种空间尺度融合影像。利用定量指标评价和植被指数反演评价分析4种融合影像筛选适宜尺度,最后通过多类光谱指标构建决策树提取水稻面积与PROSAIL冠层光谱模型反演叶面积指数（LAI）,验证融合影像适宜尺度相较原始影像尺度的优越性。结果表明：（1）综合定量指标评价和植被指数反演评价,20m×20m尺度和15m×15m尺度均可保证光谱继承性,反演水稻田块信息,而结合尺度优势,适宜尺度筛选为15m×15m;（2）与原始影像尺度相比,15m×15m尺度空间分辨率提高,同时水稻面积提取精度增大,面积精度93.33%,样方精度94.71%,标准误差0.25hm2,且能理想反演LAI,精度达94.69%,标准误差0.893。结论表明,研究区水稻田块信息反演的适宜尺度为15m×15m。     

基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取

针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域。结果表明：该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率（1.3%）水平下,得到较高的提取正确率（95.9%）,较通过对比单一Google earth高分辨率影像获取冬小麦精度（85.6%）高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考。     

基于最优尺度选择的高分辨率遥感影像丘陵农田提取

农田测绘与粮食安全密切相关,高效经济的农田测绘是中国政府部门重点关注的工作之一。农田田块是农田测绘的基本要素,从遥感影像中提取农田田块信息是当前研究的热点。然而,丘陵地区农田形状不规则、光谱特征不明显导致农田信息提取困难,该文通过研究最优的农田分割尺度来提高农田田块信息提取的精度。首先,利用各向异性扩散算子在由Sobel得到的梯度图上生成多尺度梯度影像。然后,通过信息熵差异分析得到有效尺度范围。其次,利用标记分水岭算法对农田梯度影像进行分割获得多尺度农田信息。最后,利用非监督的全局评价方法在已得的有效尺度范围内确定农田提取的最优尺度,同时确定最优的农田提取结果。对比试验结果表明,该文方法能够有效地提取丘陵地区的农田田块,精度可以达到73.06%,比Mean-shift方法提取的精度高22.48%。该研究可为中国农田测绘提供技术参考。     

基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。     

深度学习自编码结合混合蛙跳算法提取农田高光谱影像端元

针对农田高光谱遥感影像端元提取和混合像元分解精度不高的问题,该文提出了利用深度学习自编码结合混合蛙跳算法的农田高光谱影像端元提取方法。首先,利用深度学习的栈式自编码模型对高光谱影像进行光谱特征提取,优选出备选端元集合;然后将影像端元提取问题转化为组合优化问题,设计了待优化的目标函数,通过混合蛙跳算法对目标函数进行优化从而实现对最佳端元组合的搜索;最后利用人工合成的不同信噪比农田高光谱数据和真实的农田高光谱影像,将该算法与3种现有的主要端元提取方法进行对比。试验结果表明,本文提出的端元提取算法对20、30和40 dB信噪比影像提取结果的平均光谱角分别达到0.106 88、0.030 32、0.009 94。对20、30和40 dB信噪比影像和真实影像提取结果的均方根误差分别达到0.050 8、0.015 9、0.005 1、0.006 7。与现有的主要端元提取方法相比,该方法具有端元提取精度高、对不同等级噪声鲁棒性好等优势,在农田高光谱遥感监测中具有广阔的应用前景。     

基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接

针对作物遥感影像因对比度低所导致的使用尺度不变特征变换算法(scale-invariant feature transform,SIFT)提取特征点数目少,拼接效果不理想的情况,提出了一种基于图像锐化的自适应修改采样步长的非极小值抑制拼接算法,该算法在图像预处理中引入锐化滤波器对平滑后的图像进行卷积,增强图像细节,增加特征点提取数目,同时通过基于尺度的自适应修改采样步长,使图像特征点分布更加均匀,根据低对比度作物遥感影像的成像特性,采用非极小值抑制,提高图像匹配效率。在查找匹配点的过程中,引入最优节点优先算法(best-bin-first,BBF)查找最近邻与次近邻,采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)优选特征点。通过试验验证,该文改进后的算法相比于标准SIFT算法,在处理低空作物遥感影像时,特征点提取数目平均增加77.5%,特征点匹配对数平均增加15对,对于标准SIFT算法无法匹配的低对比度作物遥感影像,提取到了8对以上的匹配点对,满足了拼接条件。该改进算法相对于标准SIFT算法更适于低对比度遥感影像的拼接。     

基于变分法和剪切波耦合算法的蝗虫切片保纹理图像降噪

保纹理降噪在农业领域图像处理中具有非常重要的作用。现有降噪方法由于无法正确识别纹理和噪声导致降噪效果不理想。针对该问题,该文提出多尺度插值小波框架下的变分法和剪切波变换耦合降噪方法,其中变分法可以识别图像中的主要目标物轮廓,但把纹理识别为噪声;而剪切波变换可识别图像中的纹理细节,但也容易把噪声当作纹理。耦合方法首先对图像进行错切变换,实现图像中纹理区域的降噪,然后通过变分法消除剪切波变换中误将噪声作为纹理重构出现的人工伪影。耦合方法结合了2种方法的优点,使图像降噪效果得到提高。最后以蝗虫切片图像的降噪为例进行数值验证,相对于变分法,峰值信噪比PSNR提高了6.37%;相对于剪切波,PSNR提高了5.90%,数值结果表明了该方法的有效性。     

基于波段权重的多尺度Retinex遥感图像渐晕校正方法

针对传统函数逼近法存在的校正质量不稳定、耗时长以及Retinex算法存在的光晕、泛灰和光谱数据失真的问题,该文提出了一种带光谱恢复的多尺度Retinex渐晕校正方法。通过对无人机遥感图像全局亮度的估计以及光谱恢复因子的引入,实现无人机遥感光谱图像的渐晕校正。利用该文方法对遥感图像进行处理,并与基于高斯曲面的函数逼近法和多尺度Retinex算法结果进行对比,依据灰度分布情况、标准差、平均梯度、清晰度、光谱相关系数以及光谱角指标进行评价分析。试验结果表明,该文提出的方法可以取得较好的渐晕校正效果,结果不存在光晕、泛灰现象,结果的平均梯度和清晰度均值分别为0.077 4和49.33,相较原始图像和函数逼近法以及多尺度Retinex算法处理结果,平均梯度分别提高了5.94%、5.56%和4.78%,清晰度分别提高了8.94%、6.79%和6.63%,该文方法校正图像的对比度和清晰度更优,方法具有较好的渐晕校正效果。     

基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类

高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。     

Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法

图像配准和拼接的自动化是微小型无人机能否被广泛应用于水稻长势低空遥感监测的关键技术之一。为了改进Harris角点检测算法中阈值需要人为设定的局限,文章提出了基于Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法。该算法在Harris角点检测算法的基础上进行改进,采用基于图像像素灰度值标准差标准化的方法进行角点的自适应确定,并对角点进行特征描述,利用角点特征描述算子之间的欧式距离进行配准。为了验证算法的有效性并进行相关参数的优化,采用多旋翼无人直升机获取了水稻长势的低空遥感图像,并设计了重复率(衡量角点检测的稳定性)、辨识率(衡量角点描述算子的辨识度)、配准率(衡量图像的拼接精度)以及运行时间(衡量算法的运算速度)4个评价指标对配准与拼接的结果进行评判。随机选取获得的低空遥感图像分成3组进行测试,试验结果表明,平均配准率达到了98.95%,且各组图像之间的重复率与配准率差异不显著(显著性水平为0.05),说明改进后的算法稳定。设计了角点自适应检测算法阈值参数的优选试验,阈值参数为标准化处理后的图像像素灰度值标准差,方差分析结果表明,图像像素灰度标准差为1和2时配准率的差异不显著(显著性水平为0.05),但当图像像素灰度标准差为1时,图像配准与拼接平均运行时间是其为2时的2.5倍,因此,可设定图像像素灰度标准差为2作为本算法的较优参数。     

苹果采摘机器人中的图像配准技术

为了减少自然环境下的光线干扰,采用一个彩色相机和一个深度相机获取目标物的图像,利用多源传感器信息融合与互补方法,实现多目标图像的精确配准。基于TOF（time of flight）技术的PMD（polarization mode dispersion）相机,能实时获得强度图像和深度信息。以苹果树为研究对象,采用Harris检测提取特征点,在归一化互相关系数法的基础上运用邻域的支持强度实现了PMD图像与彩色图像的同名点配准。对自然场景中共50组图片进行试验验证,该方法顺光条件下正确匹配率达到85.75%,逆光条件下的匹配率是79.57%,能满足光线变化的图像精确配准的要求。     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

特征优化结合随机森林算法的干旱区植被高光谱遥感分类方法

针对高维光谱纹理特征空间的降维和特征优化算法结果的不确定性问题,该研究在提取多尺度纹理图像构建高维光谱纹理特征空间的基础上,将遗传算法（genetic algorithm,GA）、粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）等传统特征优化算法和广义正态分布优化算法（generalized normal distribution optimization,GNDO）、原子搜索算法（atom search algorithm,ASO）、海洋捕食者算法（marine predators algorithm,MPA）等特征优化算法与随机森林（random forest,RF）图像分类算法相结合,提出了GA-RF、PSO-RF、GNDO-RF、ASO-RF和MPA-RF算法,并应用于青海省海西蒙古族藏族自治州都兰县宗加镇附近区域资源一号02D（ZY1-02D）高光谱数据的植被类型分类。结果显示,在高光谱反射率数据基础上加入多尺度纹理特征使总体分类精度（overall accuracy,OA）提升了8.02个百分点。与传统RF方法相比,提出算法的植被分类 OA提升了1.32～2.40个百分点,其中MPA-RF方法取得了最高的分类精度,OA和 Kappa系数分别为88.92%和0.86。研究表明从不同窗口大小、窗口移动方向提取的纹理图像有利于区分不同的植被与地物类型,在光谱特征基础上加入多尺度纹理特征能有效提升植被识别精度。以迭代优化的方式将特征优化算法与图像分类算法相结合,缓解了优化算法结果的随机性,克服了高维特征的休斯效应,提高了植被分类精度。该研究为高光谱遥感植被分类中特征提取、特征优化与分类算法选择提供了思路。