基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。     

基于无人机遥感的玉米株高提取方法

为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R~2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。     

梯田区侵蚀地形因子随DEM分辨率变化的特征分析

通过无人机航空摄影测量,获取高精度DEM,分析提取的坡度、坡长和LS因子,同时通过分辨率的变化,计算并分析了这些参数的变化情况。研究表明:基于无人机获取的DEM能够较好地表达梯田地形特征,梯田地形因子分布特征与地形特征吻合,大值集中于梯田过渡的陡坡处,小值集中于田面。随着分辨率的降低,非梯田区坡度整体呈现衰减趋势,坡长呈现增长趋势,LS先小幅增加,后由于坡度衰减明显,LS呈现衰减趋势,但变化幅度不大;而梯田区随着分辨率的降低,小坡度和超大坡度所占比例均减小,平均坡度降低,但坡长增加显著,因此导致LS增长较显著,在20 m分辨率下,LS因子被高估约1/3。梯田通常作为水保措施因子单独来考虑,由于分辨率对地形因子影响较大,因此梯田区的地形因子估算需要考虑分辨率的影响。     

基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法

利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。     

基于注意力机制和边缘感知的田梗提取模型

田埂精确提取是数字化农业管理的重要前提。针对由于遮挡、斑秃等因素干扰,给基于语义分割方法提取田埂带来困难问题,提出一种基于注意力机制和边缘感知模块的U-Net网络实现田埂提取。首先,将多信息注意力引入U型分割网络的下采样中,增强相邻层之间的上下文信息,提升对田埂区域语义特征的表示能力。其次,将边缘感知分割模块应用至U-Net解码部分的每一层,在不同语义特征层提取田埂边缘信息,提高田埂区域语义分割精度。最后,联合边缘感知损失与语义分割损失构建联合损失函数,用于整体网络优化。通过对安徽省淮北市濉溪县小麦基地采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证,实验结果表明,本文模型语义分割像素准确率高达95.57%,平均交并比达到77.48%。     

基于无人机低空摄像的嫩茶叶特征信息的研究

随着近年计算机技术、图像处理和模式识别等技术的不断发展,利用图像特征对于茶叶特征信息进行检测变得可行。本文采用无人机低空摄影的方式捕捉茶叶图像,实现多高程段拍摄。针对嫩茶叶的特征信息,采用基于形状体征和颜色的图像处理方法,实现嫩茶叶的计算机识别和检测。通过利用自适应阈值分割法提取嫩茶叶的图像进行分割、采用自适应中值滤波方法对图像进行滤波降噪、采用改进的Canny算法和匹配算法实现嫩茶叶关键信息的提取,可以有效地识别嫩茶叶。     

基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究

为提高无人机喷洒除草剂的精准度,以阔叶型杂草、禾本科杂草作为研究对象,针对传统图像识别技术准确率低,边缘信息丢失严重等问题,提出基于改进Canny边缘检测算法和BP神经网络相结合的大豆杂草图像识别方法。首先采用改进后的Canny算法对图像进行特征提取,然后将提取到的结果转化为特征矩阵向量,作为BP神经网络的输入层,最后通过BP神经网络进行大豆杂草图像识别,区分出不同种类的杂草。试验结果表明,改进后的Canny算法同BP神经网络相结合的方法在阔叶型杂草和禾本科杂草识别上,准确率分别为95.67%和93.33%,较传统Canny算法同BP神经网络相结合的方法准确率分别提升5.83%和5.66%。     

基于特征优选的多时相SAR数据水稻信息提取方法

多时相合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)数据可为水稻提取提供丰富信息,在多云多雨地区对水稻识别和监测具有独特优势。但过多特征变量的加入,一定程度上造成“维数灾难”及信息冗余,因此,本文提出一种基于多时相后向散射特性及干涉相干性优选特征的水稻提取方法。基于研究区水稻生长周期的多时相Sentinel-1 SAR数据,构建后向散射系数和干涉相干系数特征集,利用ReliefF算法对特征重要性进行排序,同时采用JM距离确定最优特征数目完成最优特征选择,结合随机森林分类算法对研究区水稻进行提取及精度评价。结果表明：基于优选特征提取水稻面积相对误差为4.96%,总体精度达到92.48%,Kappa系数为0.90;从优选特征剔除干涉相干特征提取的水稻面积相对误差增加2.39个百分点,总体分类精度和Kappa系数分别降低4.03个百分点、0.06,说明干涉相干性有利于水稻信息提取。基于多时相后向散射特性及干涉相干性的特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,可实现大范围高精度水稻提取。     

基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法

为提高高光谱遥感图像的分类精度,通过局部保留判别式分析与深度卷积神经网络(DCNN)算法,提出了基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法。首先,用局部保留判别式分析对高光谱数据降维,再用二维Gabor滤波器对降维后的高光谱数据进行滤波,生成空间隧道信息;其次,用卷积神经网络对原始高光谱数据进行特征提取,生成光谱隧道信息;再次,融合空间隧道信息与光谱隧道信息,形成空间-光谱特征信息,并将其输入到深度卷积神经网络,提取更加有效的特征;最后,采用双重优选分类器对最终提取的特征进行分类。将本文方法与CNN、PCA-SVM、CD-CNN和CNN-PPF等算法在Indian Pines、University of Pavia高光谱遥感数据库上进行性能比较。在Indian Pines、University of Pavia数据库上,本文算法识别的整体精度比传统CNN方法的整体精度分别高3. 81个百分点与6. 62个百分点。实验结果表明,本文算法无论在分类精度还是Kappa系数都优于另外4种算法。     

基于无人机平台的直立作物倒伏监测研究展望

作物倒伏是影响农作物产量、造成农业经济损失的一大主要原因。有效地监测农作物倒伏情况,并对作物损失进行预评估,能够为农民和有关部门的灾后防控提供有效的数据支持。运用灵便小巧的无人机平台对作物倒伏区进行监测,可有效避免人工监测引起作物二次倒伏现象的发生。本文针对国内外关于典型倒伏农作物研究种类单一、监测方法集中的现状,以及运用无人机平台提取处理作物倒伏信息所面临的续航时间短、智能化自动化水平有待提高、混种作物监测精准度低、农户专业技能水平普遍偏低等问题进行系统的分析研究;同时,对基于无人机平台监测其他农作物倒伏状况进行展望,提出无人机倒伏监测的高效智能化、识别精准化、监测普适化、功能人性化、性能完备化发展,为拓展无人机平台在各类直立农作物倒伏现象中的研究应用提供参考。     

坡改梯对水源区坡面产汇流过程的影响研究综述

概括了坡耕地水土流失现状、危害,提出坡耕地水土流失治理是保护生态环境和维系水土资源可持续利用的迫切要求,通过综合分析坡耕地水土流失治理各项措施及实施效果,指出坡改梯是25°以下坡耕地水土流失治理的主要水土保持措施。针对坡改梯蓄水保土和减少坡面径流并影响水源区水量这一现实问题,从坡面尺度总结分析了前人在坡耕地改梯田对土壤水分特征、产汇流过程及水量平衡的影响方面所做的研究工作,指出应加强坡改梯土壤水分特征曲线、产流特征及水资源量的影响方面的研究,以期为水源区水土资源综合利用提供技术支撑。     

Investigating water availability for introducing an additional crop yield in dry season on hill land at Rubirizi, Rwanda

The study explores the potential of introducing an additional crop during dry season in Rwanda, comparing the efficiency of in situ soil moisture conservation techniques to sustain rain-fed agriculture. Comparative study of in situ soil moisture conservation techniques in bench terraces and unterraced field with maize crop had been conducted from June 2007 to October 2007. Bench terrace increased the average soil moisture content in 90 cm soil depth by more than 50% than that of unterraced land. Within the bench terraced field compartment bund and ridges and furrows increased soil moisture by 19.5% and 27.9% higher than plain bed. In terms of efficiency of moisture conservation, ridges and furrows performed well with 85.8% followed by compartment bund with 75.9% in terraced field. Unterraced field conserved moisture very poorly with 13.9% efficiency inferring importance of bench terraces for soil moisture conservation. No maize grain yield was recorded in all the techniques because soil water depleted to 60% and above from the beginning of the cropping period inferring the need of supplementary irrigation. Analysis of rainfall, crop water demand and in situ moisture conservation reveals exciting opportunities for water productivity enhancements by integrating components of water management within the context of rain-fed farming through water harvesting and supplemental or microirrigation for dry spell mitigation. Detailed analysis is needed for feasibility of lift irrigation with different crops under different altitudes to derive suitable policy for hill land irrigation.     

哈尼梯田水文化及其保护初步研究

作为哈尼族人世代所依的哈尼梯田，研究其所蕴含的水文化，对它的保护与发展具有重要的理论和实践意义。经过实地调查、访谈和文献查阅，将哈尼梯田水文化归纳为：水资源高效利用、水资源保护意识和科学合理的灌区规划与管理；针对目前哈尼梯田存在的水土流失、来水减少而灌溉水量不足、梯田崩塌、水文化面临破坏等问题，初步提出了要合理确定和调整哈尼梯田区林-寨-田的结构和面积、充分论证和研究梯田灌区建设对梯田水文化的影响、加大力度系统研究哈尼梯田文化区所蕴含的民族水文化的保护策略。     

基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究

多旋翼植保无人机在坡地作业过程中一般作业于作物上方1.5~3 m的近地空中,需要保持稳定的仿地飞行才能保障无人机的安全飞行和喷洒均匀性。提出了一种仿地飞行方法,通过前置毫米波雷达进行坡度判断,在坡度起伏较小时,将差分GPS高度与对地毫米波雷达高度进行卡尔曼滤波融合以提高精度,在坡度变化超出阈值时,将前置毫米波雷达与对地毫米波雷达的高度进行多雷达高度信息融合以提高响应速度,最后采用模糊PID控制算法控制无人机高度。通过仿真和实地飞行测试,实现了植保无人机坡地仿地飞行高度误差小于40 cm的目的,保证了无人机的环境适应能力和喷洒均匀性,为植保无人机在不同地形下的全自动作业奠定了基础。     

紫鹊界梯田区不同土地利用类型土壤入渗特征研究

采用压力仪和盘式入渗仪测定了紫鹊界梯田区域不同土地利用类型土壤的水分入渗特征并应用多种计算理论推算其水分运移参数。结果表明,林地和退耕地土壤持水能力比旱田和水田强,在相同吸力条件下林地和退耕地的含水率平均比旱田和水田分别高28%和55%;不同土地利用类型对土壤水分累积入渗量、土壤吸渗率和导水率有着较大的影响,其值均按照林地、退耕地、水田、旱地的顺序依次增大;研究结果初步揭示了紫鹊界土地利用类型对梯田区土壤水分运移机理影响。     

Comparison of measured and simulated water storage in dryland terraces of the Loess Plateau, China

In the hilly regions of China, developing sustainable agriculture requires implementing conservation management practices that prevent soil erosion and conserve soil and water resources. In the semiarid northwest Loess Plateau, the primary conservation management practice is terracing. Numerical simulation of soil water dynamics in terraces is potentially an efficient means of investigating the effects of terrace design on moisture retention, but little information is available on the accuracy of such simulations. In this work, we evaluated the accuracy of HYDRUS-2D simulations of water infiltration and redistribution in fallow, level, dryland terraces located in the Loess Plateau. The simulated soil water content distributions were in good agreement with experimental data. Modeling analyses showed that about one-third of the evaporative water losses occurred from the terrace riser surface. To prevent such losses, it is advisable to mulch the riser and minimize the riser surface area. The simulations also demonstrated that with other dimensions equal, wide terraces retain more water on a percentage basis than narrow ones due to a lower evaporating surface area are per unit volume of water storage. With other design considerations being equal, wide beds and minimal riser surface areas will likely enhance water capture and retention. Future analyses of terrace moisture dynamics may additionally include simulations of root water uptake, surface ponding, and runoff.     

大数据在农业无人机上的应用研究

大数据是无法在一定时间内用普通软件分析管理的数据集合,具有规模性、多样性和高速性的特点,其在相应的需求下产生,已经应用到社会生产和科学研究中的多个领域。无人机在飞行和作业中产生大量数据,普通设备难以完成这些数据的分析处理。为此,研究了大数据在农业无人机上的应用。工作时,由硬件设备采集巨量数据,Hadoop大数据分析技术运行相应算法,经过一系列处理获得有用的信息。利用无人机对油菜地和山茶园的信息进行采集,其大数据分析处理功能在航线规划、飞行控制和图像处理的测试中取得了理想效果。此研究可以推动大数据与无人机的结合,为无人机性能升级提供技术支撑。     

An empirical framework for scaling-out of water system innovations: Lessons from diffusion of water system innovations in the Makanya catchment in Northern Tanzania

Scaling-out of water system innovations such as soil and water conservation is important for increased and sustainable agricultural production. A wealth of upgraded soil and water conservation technologies such as terraces has not been widely adopted in places vulnerable to land degradation and agricultural water stress. Much focus should be on rethinking approaches for scaling-out of well-proved innovations rather than on generation of new technologies. This paper presents an empirical framework for scaling-out water system innovations at catchment level. The framework is built based on findings from studies that were conducted in the Makanya catchment in Northern Tanzania. The empirical data and information were collected through inter-related research methods entailing farmers’ questionnaire surveys and consultations with key NGOs involved in the promotion of agricultural land and water management technologies. The data collection involved 234 and 294 farmers in the first and second rounds, respectively. The framework has four stages, which are technology and community strength evaluation, partnership building, scaling-out process and uptake evaluation. Stage 1 evaluates the technology efficacy in conserving soil and water and increasing benefits, and community strength mainly in terms of social capital. Stage 2 entails partnering with the target community and change agents to champion the scaling-out process in the target community. Stage 3 is concerned with the actual innovation scaling-out process through effective pathways such as field demonstration, lead farmers and appropriate channels of communication. Stage 4 evaluates the outcome of the innovation scaling-out process. Though the framework is developed using field evidences related to scaling-out of terraces, it could be adapted to enhance scaling-out of other water system innovations.