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硬核!林地調查監測分類“照片”這樣拍!

2020-03-21

日前,自然資源部剛剛印發的《自然資源確權登記操作指南(試行)》引發自然資源人的熱議。這給為履行“兩統一”職責*而組建的自然資源管理部門開展自然資源調查監測指明了方向。
*統一行使全民所有自然資源資產所有者職責,統一行使所有國土空間管製和生態保護修複職責。


正所謂“工欲善其事,必先利其器”。具有多光譜成像功能的“千裏眼”——精靈 4多光譜版無人機正好成為對“山水林田湖草”等自然資源資產開展精細化、精準化調查監測的一把“利器”。西寧航拍">西寧航拍公司就找西寧精信好男人手机在线看视频電子有限公司

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它不僅延續精靈 Phantom 4 RTK 的厘米級導航定位係統,而且新增了多光譜相機和位於天線頂部的多光譜光強傳感器,為用戶帶來高精度數據成果。西寧航拍公司就找西寧精信好男人影视官网在线观看電子有限公司,同時,它具有起降靈活、易於操作、按需獲取高時空分辨率多光譜數據、應用成本低等諸多優勢,為自然資源調查監測、水文水資源監測、幹旱災害評估、精準農業等中小尺度的多光譜遙感應用提供了全新工具。

“六隻眼”秒拍紅樹林
不久前,DJI 無人機行業應用、青海航拍知行攜手,開展“地球之腎”的濕地植物紅樹林分類普查。本次研究的紅樹林濕地,位於淇澳島西北部,為目前珠海市麵積多、保存Z完整、Z集中連片的林分。該區域紅樹林主要物種有銀葉樹、秋茄、桐花樹、老鼠筋、鹵蕨以及無瓣海桑等。

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本次數據采集使用的設備就是精靈 4 多光譜版無人機。它可以通過 1 個RGB和 5個多光譜傳感器獲取高精度數據成果。五個多光譜傳感器波長為:
藍(B):450±16nm綠(G):560±16nm紅(R):650±16nm紅邊(RE):730±16nm近紅外(NIR):840±16nm

多光譜成像係統 本次實驗數據通過 DJI GS PRO 地麵站專業版的“測繪航拍”模式,自動規劃測區航線,並設置飛行高度為 84.5m,航向重疊率為 75%,旁向重疊率為 70%,飛行速度為 6m/s。


正射影像一鍵Get


精靈 4 多光譜版無人機一次拍攝即可獲取 6 張照片,分別是 RGB、B、G、R、RE、NIR。將外業采集的影像導入到航拍無人機智圖中重建,重建類型選擇“二維多光譜”。大疆智圖不僅能自動快速完成正射影像重建,還可以生成 GNDVI、LCI、NDRE、NDVI等幾種植被指數,多光譜成果地麵分辨率達到 4 cm。


在 GIS 應用軟件中,對重建好的數字正射影像圖(DOM)和數字表麵模型(DSM)進行裁剪,得到實驗區的正射影像圖

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研究區正射影像圖


“多光譜”讓地物分類更高效


如何對多光譜遙感影像數據進行特征提取與地物分類?首先,利用遙感影像分析軟件,采用麵向對象的方法對實驗區的紅樹林物種進行精細分類。麵向對象的方法首先要對遙感影像進行初始分割,得到一個個屬性各異的同質區域,這些同質區域被稱之為“對象”;然後,從這些影像對象中提取多種特征,如光譜、形狀、紋理、結構和空間關係等;Z後采用隨機森林分類算法以完成影像分類。


下麵,好男人网在线观看逐一介紹本次研究中的這三個步驟。


01

影像分割



在 Ecognition 軟件中使用麵向對象的方法,對實驗區的紅樹林物種進行精細分類。影像分割是麵向對象分類的基礎,分割算法將影像分為多個對象單元,特征提取、分類器分類等方法均基於對象操作,分割的準確度影響分類精度。本次實驗采用多尺度分割算法,經過多次調試,確定分割尺度、形狀因子和緊致度因子分別為 180、0.5、0.5。


02

確認分類原則及樣本



根據試驗區地塊的屬性,該地塊包含老鼠簕、黃槿、鹵蕨、秋茄、桐花樹、銀葉樹、蘆葦等 7 種主要植物;水體與人工建築歸為其它類型;陰影對分類結果影響多,單獨分為一類,共計 9 類地物。


03

根據算法,執行分類



第三步采用隨機森林分類算法執行分類過程。將藍、綠、紅、紅邊、近紅外波段均作為光譜特征。紋理特征使用灰度共生矩陣,包括同質性、熵、對比度、差異性、角二階矩、自相關、均值和標準差,對數據的紅、綠、藍 3 個波段提取這 8 種紋理特征,共計 24 個紋理特征。 從無人機影像中提取的 DSM 信息,能夠反映出不同樹種的相對高差, DSM 與 DOM 的融合數據能夠有效提高紅樹林地物分類精度,所以把從影像中提取的 DSM 數據作為高度特征。在實驗區內均勻的選擇訓練樣本,執行分類過程,得到如下圖所示的Z終分類結果。

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多光譜數據分類結果 在實地調查與目視解譯的基礎上,在研究區範圍內均勻選取驗證樣本,Z終對此次分類結果進行精度評價,得到本次實驗分類的總體精度為 92.4%,Kappa 係數為 0.913。 采用高光譜和多光譜兩種方式進行地物分類,從結果來看,多光譜分類總體精度(92.4%)略高於高光譜分類精度(89.3%)。可能是由於高光譜的大量冗餘信息導致地物分類精度下降。


因為高光譜數據多,且單架次拍攝麵積較小(約0.03 平方公裏),是多光譜無人機拍攝麵積(約0.09 平方公裏)的三分之一。從數據獲取效率和分類效率來看,精靈 4 多光譜版無人機更占優勢。

高光譜數據分類結果


調查監測“千裏眼”


高分辨率數據獲取,提高自然資源監測能力。精靈 4 多光譜版的可見光與多光譜相機均為 200 萬像素,在飛行高度為 100 米時,其地麵分辨率達 5.3 cm,無論是 RGB 影像還是多光譜影像都有較高的空間分辨率,為自然資源定量調查提供高精度數據。 實時獲取現場畫麵,提供自然資源調查直觀信息。精靈 4 多光譜版配合 GS PRO 地麵站專業版支持 NDVI 分析功能,用戶可在實時 NDVI 和實時 RGB 影像之間進行切換,及時發現異常狀況,從而快速做出針對性決策。

RGB 影像與實時 NDVI 圖像切換 多視角高效、精準監測,守護自然資源調查生命線。精靈 4 多光譜版將高精度的經緯度坐標寫入圖像中,真實反映自然資源現狀。同時,它輕巧靈活、可達性強,能從空中抵達人工難以涉足的區域,多角度呈現信息,避免單一視角造成的信息誤讀,為自然資源進行地物調查提供真實有效信息。 精靈 4 多光譜版無人機智圖組成的航測遙感解決方案讓自然資源確權登記更輕鬆! 
致謝 本案例資料來自西寧精信好男人网在线观看電子有限公司團隊,感謝團隊成員楊俊輝、張樹龍等提供的支持幫助。



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