李璇

摘要：本文以中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院及周邊地區(qū)為研究對象，采用無人機(jī)進(jìn)行的航拍測驗(yàn)，主要測試了無人機(jī)影像下對農(nóng)作物的分辨。結(jié)果顯示：在沒有控制點(diǎn)的約束下，其對農(nóng)作物有著很高的分辨。經(jīng)過一系列研究表明：無人機(jī)遙感影像在獲取小范圍內(nèi)、農(nóng)作物分布上面有著廣闊的發(fā)展前景，在推廣之后能夠代替現(xiàn)有人工測量，進(jìn)而推動(dòng)了我國農(nóng)業(yè)測量作業(yè)方式的發(fā)展，為我國的糧食安全、農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了可靠地、全面的信息支持。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)，遙感，無人機(jī)，監(jiān)測

1前言

事實(shí)上，農(nóng)情遙感監(jiān)測就是運(yùn)用遙感技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行的一個(gè)監(jiān)測過程，其主要是對農(nóng)作物的種植面積，生長情況和產(chǎn)量進(jìn)行系統(tǒng)性的監(jiān)測。其在范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)和客觀性方面是其他監(jiān)測方法所不能實(shí)現(xiàn)的。農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)復(fù)雜、多變，需要對規(guī)定范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)情況開展影像觀察，當(dāng)前，星載高空分辨率數(shù)據(jù)的存在重訪時(shí)間長的情況，無法在短時(shí)間內(nèi)提取數(shù)據(jù)，空間抽樣在很大程度上彌補(bǔ)了這一不足。但是，利用定位系統(tǒng)檢測地面的方法只能對小面積的農(nóng)作物進(jìn)行監(jiān)測，并且效率低下，不能滿足對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的需求。隨著無人機(jī)和遙感技術(shù)的發(fā)展，這一問題得到了有效的解決。無人機(jī)的成本低、簡單易操作，分辨率高，能夠?qū)δ骋坏貐^(qū)的研究對象進(jìn)行快速的影像檢測，為大范圍的農(nóng)情提供了便利。

2研究的方法

2.1研究思路

對無人機(jī)影像農(nóng)情遙感監(jiān)測的研究包含三個(gè)方面：無人機(jī)影像的獲取與定位，外圍方案的數(shù)據(jù)采集，無人機(jī)農(nóng)作物的識別方法。無人機(jī)影像的獲取和定位對本次研究采用的無人機(jī)情況，介紹包含相機(jī)的檢測，布控點(diǎn)的分布以及航線的設(shè)置等方面的內(nèi)容；外圍方案的數(shù)據(jù)采集包含布控點(diǎn)的設(shè)置、地面農(nóng)作物分類和劃分為研究。

2.2無人機(jī)影像的獲取與定位

2.2.1相機(jī)的校驗(yàn)

本次的研究采用的是Free Bird小型電動(dòng)無人機(jī)，系統(tǒng)簡單易操作。由于進(jìn)行航拍的相機(jī)是測量的相機(jī)，存在著很大的偏差。因此，相機(jī)參數(shù)的設(shè)定具有關(guān)鍵性因素，其設(shè)定結(jié)果的精準(zhǔn)度和算法的穩(wěn)定性直接影響著相機(jī)的工作結(jié)果。本文研究采用的相機(jī)校驗(yàn)工作是經(jīng)過試驗(yàn)的，校驗(yàn)報(bào)告由廠家提供。

2.2.2布控點(diǎn)的設(shè)置和航線的設(shè)計(jì)

無人機(jī)航空影像搭載的相機(jī)都非常普通，其航高低、重疊度大，要開展精度的測量，那么布控點(diǎn)的設(shè)置數(shù)目會(huì)隨之增加。本次試驗(yàn)所用無人機(jī)由POS系統(tǒng)提供相機(jī)，方便輔助空三測量，理論來說只需要一個(gè)基站，不需要任何控制點(diǎn)就可以實(shí)現(xiàn)對整個(gè)測區(qū)的航空監(jiān)測，經(jīng)過校正后的影像能夠保證一定的定位精度。但是，在具體操作中，如果要想獲取更準(zhǔn)確的定位精度，需要在地面上設(shè)置一定量的布控點(diǎn)。布控點(diǎn)的設(shè)置要求GPS信號遮擋少，目標(biāo)易于觀察、分布均衡。本次試驗(yàn)布控點(diǎn)的設(shè)置一共有105個(gè)，分別設(shè)置在道路的兩邊，利用PTK進(jìn)行測量，可以應(yīng)用于于空三預(yù)算和精讀的檢測上面。

本次航線的設(shè)計(jì)行高為380m左右，一共設(shè)置了11條東西方向的航線，每條航線長為4m左右，航線的重疊度達(dá)到85%，大部分地面被5張及以上的像片包含，單幅影像覆蓋面積大致為336*504m，影像分辨率約為0.12m，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)監(jiān)測區(qū)域的覆蓋。

2.2.3無人機(jī)影像的定位

利用無人機(jī)航拍最終獲得的是中心投影，如果被應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中去，需要處理好影像和拼圖工作，以此取得整個(gè)測區(qū)的正射影像圖。

與傳統(tǒng)的衛(wèi)星傳感器不同，無人機(jī)影像的拍攝姿態(tài)穩(wěn)定度比較差，這直接影響著定位的準(zhǔn)確度。當(dāng)今，一般商用軟件的做法是POS輔助光束法空三。本文監(jiān)測采用的無人機(jī)影像定位的步驟是：第一，通過對相機(jī)的校驗(yàn)確定校驗(yàn)參數(shù)，并結(jié)合GPS提供的相機(jī)成像時(shí)刻外方位線元素，對無控制點(diǎn)下的POS輔助空中的三角測量。在對地面進(jìn)行一系列加密之后，得到數(shù)字高程模型，然后對影像數(shù)字進(jìn)行糾正，便可獲得正射的影像圖。綜上過程可以得出：空中三角測量的精準(zhǔn)度對最終的正射影像圖的質(zhì)量起著直接的作用，如果空中三角測量出現(xiàn)誤差，那么完成正確的拼圖都非常困難。當(dāng)前，大部分商用軟件都可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)度的要求，但操作者在實(shí)際的測量中，要依據(jù)自身的要求進(jìn)行針對性的應(yīng)用。

3無人機(jī)對農(nóng)作物的分辨方法

本文利用兩種分類方法，分別對監(jiān)測區(qū)內(nèi)的農(nóng)作物進(jìn)行監(jiān)測。一是以最大似然分類法，它有嚴(yán)密的數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)，綜合運(yùn)用各個(gè)類別在各個(gè)波段的平均值，方便統(tǒng)計(jì)，是一種比較先進(jìn)的分類方法，其應(yīng)用范圍很廣。該方法利用對樣本的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算以獲取農(nóng)作物類別的平均值，并作為參考值，進(jìn)而明確一個(gè)分類函數(shù)，并將農(nóng)作物分類中的各個(gè)像元帶入到分類函數(shù)中，來得出最大似然概率，并且將概率的最大類別作為分類的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而完成分類。另一個(gè)分類方法是面向?qū)ο?，它遵循影像多尺度分割的原則，采用模糊數(shù)學(xué)的方法獲取影像對象的信息，并將影像對象作為基礎(chǔ)單元，進(jìn)而提取有效信息。影像信息的提取以模糊邏輯的分類為基礎(chǔ)，給出某個(gè)對象屬于某類的概率，并不是單純的將對象分為一類。

4結(jié)果討論

無人機(jī)影像在弄清遙感監(jiān)測方面有著廣闊的發(fā)展前景，和衛(wèi)星影像相比，有著更高的分別率，能夠更好地實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的監(jiān)測。同時(shí)，無人機(jī)影像為某地區(qū)農(nóng)作物的種植情況、生長過程、產(chǎn)量等信息提供了有效的數(shù)據(jù)。本文從無人機(jī)影像的獲取與定位、航線的設(shè)計(jì)和布控點(diǎn)的設(shè)置、農(nóng)作物的分辨等方面進(jìn)行了研究，探討了無人機(jī)影像在弄清檢測方面的可行性。由于，我國利用無人機(jī)影像對農(nóng)情遙感監(jiān)測的起步比較晚，需要研究者開展進(jìn)一步的研究，其中包含制作和提取精確的正射影像圖，還有更多農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊正銀，桂木政，李躍宇.無人機(jī)航攝影像測繪地形圖的精度探討[J].測繪. 2012（04）：174-176.

[2]周曉敏，趙力彬，張新利.低空無人機(jī)影像處理技術(shù)及方法探討[J].測繪與空間地理信息.2012（02）：182-184.endprint