杜金龍 袁莉 向榮 喻欣 廖洲 秦林

摘 要：本文利用了無人機遙感技術(shù)對長江師范學院鑒湖環(huán)道周邊和音樂廳周邊植被種類進行了分類以及分布情況進行了分析。首先使用無人機獲得了長江師范學院鑒湖環(huán)道和音樂廳周邊航拍圖像，利用Pix4Dmapper和ArcMap數(shù)字圖像處理軟件進行了圖像處理和分析，獲得了植種類分布，并具體分析了各種類植被面積以及占比。通過實地調(diào)查，表明航拍分析結(jié)果和實際植被分布情況相符，說明利用無人機航拍進行植被種類及分布調(diào)查是可行的。

關(guān)鍵詞：無人機遙感 數(shù)字圖像處理 Pix4Dmapper ArcMap 植被種類分類 綠化面積

中圖分類號：TU4 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）10（b）-0001-02

近年來，無人機（UAV）被越來越多地用在民用安全領(lǐng)域、緊急搜救與救援、林業(yè)檢測、環(huán)境保護、交通、通信、天氣氣象以及電影電視航空拍攝等多個領(lǐng)域內(nèi)[1]。運用無人機遙感專題信息技術(shù)研究城市職能構(gòu)成、城市現(xiàn)代化建設(shè)等課題，能夠迅速地獲得城市的地理分布和環(huán)境資源等空間信息數(shù)據(jù)，對遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用分析也是有很大的幫助的[2]。負責城市規(guī)劃管理、監(jiān)督和建設(shè)等系列部門可以利用無人機遙感拍攝得到實時低空大比例尺的圖像與畫面。通過圖像與實際考察結(jié)合的方法確認圖像的準確性，以便于準確的分類研究城市表面地物分布，再通過特征分類異常提取的方法，對城市的廢物無序堆放、垃圾堆積、違章亂建、道路擁塞等信息以及城市執(zhí)法調(diào)查、處理結(jié)果及評價的現(xiàn)狀進行解讀，為城市有序化建設(shè)提供合理的參考與監(jiān)督。

高志強等人針對福建市建成區(qū)園林的綠化現(xiàn)狀研究采用了航空遙感技術(shù)和實地調(diào)查相結(jié)合的方法，測算它的綠地率和綠化覆蓋率并分析其結(jié)果。最終發(fā)表了《應(yīng)用遙感技術(shù)測算城市綠化率》[3]。從朱京海等人于2011年發(fā)表的《無人機遙感系統(tǒng)在環(huán)境保護領(lǐng)域中的應(yīng)用研究》文章中了解到了無人機遙感系統(tǒng)在環(huán)境保護領(lǐng)域的應(yīng)用是有優(yōu)勢的，該系統(tǒng)還可應(yīng)用于環(huán)境的保護管理與監(jiān)測的領(lǐng)域中，也可應(yīng)用于生態(tài)保護、濕地保護等其他領(lǐng)域內(nèi)。文章就上述問題提出了許多可實施方案[4]等。石軍南等人基于高分辨率衛(wèi)星遙感影像研究，利用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▉慝@取森林中的采伐現(xiàn)狀，且證實了分類結(jié)果的準確度[5]。

本論文的主旨是研究無人機影像遙感分析長江師范學院鑒湖環(huán)道級音樂廳周邊植被種類分類，測算出各植被的占被測地的地域面積和占地率，根據(jù)測得的數(shù)據(jù)分析評估長江師范學院的綠化。采取無人機影像遙感技術(shù)結(jié)合Pix4Dmapper遙感圖像處理技術(shù)和ArcMap數(shù)字圖像處理技術(shù)來對長江師范學院鑒湖環(huán)道級音樂廳周邊植被種類分類測算，不僅能夠全面、客觀地代表長江師范學院的綠化率，并且它需要的時間和周期更短，得到數(shù)據(jù)具有較高的準確性和及時性。結(jié)合得到的遙感影像圖像研究對于整個的校園綠化建設(shè)和管理具有很重要的意義。

1 無人機航拍數(shù)據(jù)采集

1.1 航拍目標選取

長江師范學院鑒湖環(huán)道以及音樂廳周邊的綠地廣綠植種類較為齊全，在長江師范學院整個綠植種類以及綠地面積中具有很大的代表性，因此，我們應(yīng)用無人機低空航拍的優(yōu)越性和便利性，對長江師范學院鑒湖環(huán)道以及音樂廳周邊植被種類詳細分類，得出數(shù)據(jù)并記錄。通過實地調(diào)查航拍區(qū)域的植被分布情況，與航拍所得的結(jié)果進行對比，得到偏差值以此來驗證本研究的是否具有可行性。

1.2 數(shù)據(jù)采集

1.2.1 地面影像的采集

航拍獲得了大量的大比例尺高精度的影像，并對數(shù)據(jù)進行保存，使用遙感數(shù)據(jù)圖像處理軟件Pix4Dmapper對原始數(shù)據(jù)圖片進行拼接三維建模處理。得到利用無人機影像遙感技術(shù)航拍長江師范學院鑒湖環(huán)道以及音樂廳周圍獲得影像數(shù)據(jù)后，使用Pix4Dmapper軟件獲得航拍影像圖如圖1所示。

1.2.2 影像處理步驟簡介

對所得的165張航拍圖片利用遙感數(shù)據(jù)圖像處理軟件Pix4Dmapper進行處理分別得到兩張長江師范學院鑒湖環(huán)道及音樂廳周邊的航拍影像圖（圖1），使用ArcMap數(shù)字圖像軟件處理獲得的遙感圖像，得到植被分類結(jié)果，通常分成以下幾鐘。

（1）柳樹，人行道路周邊。

（2）黃桷樹，大范圍的覆蓋。

（3）竹子，飛艇庫旁，以及音樂廳周邊。

（4）杉樹，鑒湖環(huán)道正中靠近圖書館。

（5）批把樹，音樂廳周邊，極少。

（6）榕樹，零散分布，覆蓋面積小。

其次確定計算各鐘類植物的占地面積及占地率的計算方式。占地率指航拍影像中各植物總的面積占整個航拍圖像總的面積的比例。其計算的公式是：每類植物的占地率（%）=每類植物總的面積/整個航拍面的面積×100%。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 ArcMap進行數(shù)字圖像與數(shù)據(jù)處理

ArcMap是一種能夠進行數(shù)據(jù)輸入、編輯、查詢、分析和其他功能的應(yīng)用程序，具有所有基于Map的功能，可以實現(xiàn)以下的功能，如映射、地圖編輯器、地圖分析等。ArcMap包括了一個繁雜的專業(yè)映射和編輯系統(tǒng)，它既是面向?qū)ο蟮木庉嬈饔质菙?shù)據(jù)表生成器。ArcMap可以快速識別、分割、拼接圖像，是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)圖像處理軟件。

使用ArcMap得到長江師范學院鑒湖環(huán)道以及音樂廳周邊植物分類圖如圖2所示。

使用ArcMap還可以計算各個區(qū)域的面積。將計算出的各類地物的面積手動導入Excel中，并且計算出各類地物的占地率。

2.2 圖像及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

利用數(shù)字圖像處理技術(shù)處理所得到的航空圖片影像，對地面植物進行分類（圖3），確定各類植物占地面積及占地率。本文根據(jù)圖2結(jié)合目視解譯和實地調(diào)查，來確定了該研究區(qū)域的幾種主要植物類別：

左圖環(huán)道邊緣外側(cè)及右上部大面積分布區(qū)域代表黃桷樹；環(huán)道邊緣內(nèi)側(cè)分類代表柳樹；右上角兩處條形分類代表竹子；中心“L”字形分類代表榕樹；右側(cè)開口處幾個零散分布的小圓點以及小圓點上方的小塊代表杉樹。而右側(cè)音樂廳周邊植物的分類中，左下角“幾”字形，上方大圖形里面包含的小圖形以及右上角兩個條形分類代表竹子；圖中大圖形分類代表黃角樹；左上角“幾”字形包含的圖形，右上角條形以左處的小圓塊以及條形下方包含在三塊大圖形當中的一個小圓塊分類代表枇杷樹；右下角像飛機機艙圖形，以這個圖形以右的“凸”字形以及左上角的小“凸”字形代表著榕樹。

得到雙精度的數(shù)據(jù)結(jié)果占地面積及占地率如表1所示。

由表1可知航拍圖像中黃桷樹分布面積最大，其次是竹子，柳樹面積第三。經(jīng)現(xiàn)場調(diào)查，發(fā)現(xiàn)航拍結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)進行植被分類的結(jié)果與實際樹種分布情況吻合。說明通過航拍取得數(shù)據(jù)然后利用Pix4Dmapper、 ArcMap等軟件能很好地進行各種地物分類。此外可以看出長江師范學院綠化工作十分出色，只是植被種類較少，主要以黃桷樹為主，在這方面還有很多改進的地方。

3 結(jié)語

本文的目的在于使用無人機對校園進行低空航拍成像，通過數(shù)據(jù)圖片的處理，分析學校部分代表地區(qū)的植被種類分布。航拍工作需要選擇天氣晴朗的時間段。影像資料的處理采取的是ArcMap軟件。利用ArcMap軟件，可以將不同樹種分成不同的板塊，然后分別測算出面積，最后計算出每個版塊占該區(qū)域綠地總面積的比例。經(jīng)現(xiàn)場調(diào)查，發(fā)現(xiàn)航拍結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)進行植被分類的結(jié)果與實際樹種分布情況吻合。說明通過航拍取得數(shù)據(jù)然后利用數(shù)字圖像處理技術(shù)能很好地進行各種植被種類區(qū)分。相比于傳統(tǒng)的手動測量，無人機影像遙感技術(shù)測量不僅對場地要求低，而且作業(yè)方式也靈活快捷，為進行植被調(diào)查提供了更簡便捷單的方法。

參考文獻

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