基于运动恢复结构算法的油菜NDVI三维分布

植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况（如叶绿素含量）、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法（structure from motion）方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。     

基于小波分解的油菜多光谱图像与深度图像数据融合方法

将多源数据融合分析可以降低单一图像造成的误判读,利用多源数据之间的冗余部分进行配准,利用互补信息完成融合,能够提高数据的信息量和可靠性。该文利用近地面遥感模拟平台分别获取油菜的多光谱图像和深度图像,将2种图像进行配准和融合。该文分别针对多光谱图像和光程差深度图像的成像特点,进行相机内外参计算与图像矫正。采用 SIFT（scale invariant feature transform）算法计算2源图像上的 SIFT 点,并依据关键点描述子进行匹配,之后通过关键点位置计算仿射变换矩阵对图像进行缩放、平移和旋转,从而实现变换后图像的配准。分别对 harr,Db2,Db4,Sym2, Sym4,Bior2.2,Bior2.4,Coif2,Coif 等9种小波基融合后的结果计算其相应的交叉熵、峰值信噪比和互信息量等5个参量进行评价,得出小波基 harr 和 sym4融合效果较好,各项指标均衡性较好。用 haar 小波基对配准后图像在3、4、5、6层分解融合,通过观察得出在多光谱与深度图像融合中第3层小波分解和第4层分解的融合效果较好。最终将深度图像的高程数据归一化之后进行植株三维构建,得到三维点云并进行可视化。