[1]崔万新,李锦荣,司前程,等.基于无人机可见光数据荒漠灌木覆盖度提取方法研究[J].水土保持研究,2021,28(06):175-182.
　CUI Wanxin,LI Jinrong,SI Qiancheng,et al.Research on Extraction Method of Desert Shrub Coverage Based on UAV Visible Light Data[J].Research of Soil and Water Conservation,2021,28(06):175-182.
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基于无人机可见光数据荒漠灌木覆盖度提取方法研究

《水土保持研究》[ISSN:1005-3409/CN:61-1272/P] 卷: 28 期数: 2021年06期 页码: 175-182 栏目: 出版日期: 2021-10-10
Title:
Research on Extraction Method of Desert Shrub Coverage Based on UAV Visible Light Data
文章编号:
1005-3409(2021)06-0175-08
作者:
崔万新1，李锦荣2，司前程1，王 茹1，罗祥英1，杨 锋1，李映坤1
(1.内蒙古农业大学，呼和浩特 010018; 2.水利部 牧区水利科学研究所，呼和浩特 010020)
Author(s):
CUI Wanxin1，LI Jinrong2，SI Qiancheng1，WANG Ru1，LUO Xiangying1，YANG Feng1，LI Yingkun1
(1.Inner Mongolia Agricultural University，Hohhot 010018，China; 2.Institute of Pastoral Water Science，Ministry of Water Resources，Hohhot 010020，China)
关键词:
无人机;  植被指数;  荒漠灌木;  可见光数据
Keywords:
UAV;  vegetation index;  desert shrubs;  visible light data
分类号:
TP79; Q948
文献标志码:
A
摘要:
为了提高荒漠植被的提取精度，以黄河乌兰布和沙漠段东岸的灌木为研究对象，基于可见光波段荒漠灌木的光谱特性，从指数、阈值方法、影像分辨率角度，对可见光波段差异植被指数(VDVI)、过绿指数(EXG)、归一化绿蓝差异指数(NGBDI)、归一化绿红差异指数(NGRDI)、红绿比值指数(RGRI)、过绿减过红指数(EXG-EXR)6种植被指数特征进行了对比和影响因素分析。结果表明:在荒漠灌丛研究区内，EXG和EXG-EXR指数直方图为双峰特征，其余均为非双峰特征。针对峰值特征，分别采用直方图阈值法和阈值迭代法计算阈值可行。VDVI，EXG-EXR和NGBDI的平均提取精度为98.11%，87.25%，84.73%，Kappa系数均大于0.7(K>0.61)，适合提取荒漠灌木植被，其余植被指数提取精度均低于80%; 在航拍影像出现明暗纹理不均一的情况下，除NGBDI指数灰度图外，其他指数灰度图均出现阴影纹理，但仅EXG指数提取精度受阴影纹理影响，精度由77.03%降低到64.88%; 综合地面像素分辨率、影像拼接效果(明暗度、完整性)对提取精度的影响，40 m和50 m的飞行高度是野外调查的优先选择高度。
Abstract:
In order to improve the accuracy of desert vegetation extraction，taking the shrubs on the east bank of the Ulanbu and desert sections of the Yellow River as the research object，based on the spectral characteristics of the desert shrubs in the visible light band，from the perspective of index，threshold method and image resolution，we compared the characteristics of difference vegetation index(VDVI)and green index(EXG)，normalized green-blue difference index(NGBDI)，normalized green-red difference index(NGRDI)，red-green ratio index(RGRI)，excessive green minus red index(EXG-EXR)of 6 types of plants and analyzed the influencing factors. The results showed that in the desert shrub study area，the histograms of EXG and EXG-EXR indices were bimodal，and the rest were non-bimodal; for the peak characteristics，it was feasible to use the histogram threshold method and the threshold iteration method to calculate the threshold; the average extraction accuracy of VDVI，EXG-EXR and NGBDI was 98.11%，87.25% and 84.73%，respectively，and the Kappa coefficients were greater than 0.7(K>0.61)，which was suitable for extracting desert shrub vegetation，and the extraction accuracy of other vegetation indices was less than 80%; when the aerial image had uneven light and dark textures，all the index grayscale images except the NGBDI index grayscale image showed shadow texture，but only the EXG index extraction accuracy was affected by the shadow texture，and the accuracy was reduced from 77.03% to 64.88%; flying heights of 40 m and 50 m were the preferred altitudes for field surveys through integrating the effect of ground pixel resolution and image stitching effect(brightness and completeness)on the extraction accuracy.

参考文献/References:

[1] 王亚林，丁忆，胡艳，等.中国灌木生态系统的干旱化趋势及其对植被生长的影响[J].生态学报，2019，39(6):2054-2062.
[2] 周志宇，颜淑云，秦彧，等.阿拉善干旱荒漠区灌木多样性的特点[J].干旱区资源与环境，2009，23(9):146-150.
[3] 党晓宏.西鄂尔多斯地区荒漠灌丛生态系统固碳能力研究[D].呼和浩特:内蒙古农业大学，2016.
[4] Catchpole W R，Wheeler C J. Estimating plant biomass: A review of techniques[J]. Australian Journal of Ecology，1992，17(2):121-131.
[5] 郭玉川，何英，李霞.基于MODIS的干旱区植被覆盖度反演及植被指数优选[J].国土资源遥感，2011，89(2):115-118.
[6] 韩兰英，万信，方峰，等.甘肃河西地区沙漠化遥感监测评估[J].干旱区地理，2013，36(1):131-138.
[7] 汪小钦，王苗苗，王绍强，等.基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取[J].农业工程学报，2015，31(5):152-157.
[8] 李维.无人机遥感技术在林业资源调查与病虫害防治中的应用[J].中国农业文摘:农业工程，2019，31(5):45-46，60.
[9] 万炜，肖生春，陈小红，等.无人机遥感在野外植被盖度调查中的应用:以阿拉善荒漠区灌木为例[J].干旱区资源与环境，2018，32(9):150-156.
[10] Jibo Y，Guijun Y，Changchun L，et al. Estimation of winter wheat above-ground biomass using Unmanned Aerial Vehicle: based snapshot hyperspectral sensor and crop height improved models[J]. Remote Sensing，2017，9(7):708-720.
[11] Jennifer H，Alessandro M G，Gregory J，et al. Use of Unmanned Aerial Vehicles for monitoring recovery of forest vegetation on petroleum well sites[J]. Remote Sensing，2017，9(5). DOI:10.3390/rs9050413.
[12] 李东升，刘海红，张兵良，等.基于无人机影像的绿色植被提取方法[J].昆明冶金高等专科学校学报，2019，35(4):58-65.
[13] 陈向东，邓江洪.基于可见光影像的夏季玉米植被覆盖度提取方法研究[J].试验技术与管理，2019，36(12):131-136.
[14] 朱孟，周忠发，赵馨，等.基于无人机遥感的喀斯特高原峡谷区火龙果单株识别提取方法[J].热带地理，2019，39(4):502-511.
[15] 祁媛，徐伟诚，王林琳，等.基于无人机遥感影像的沙糖橘果树提取方法研究[J].华南农业大学学报，2020，41(6):126-133.
[16] 杨坤，赵艳玲，张建勇，等.利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取[J].北京林业大学学报，2017，39(8):17-23.
[17] 王枚梅，林家元，林沂，等.基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取[J].林业资源管理，2017(4):83-88.
[18] 花蕊，周睿，王婷，等.基于无人机遥感的高寒草原沙化模型及等级划分[J].中国沙漠，2019，39(1):26-33.
[19] 杨红艳，杜健民，王圆，等.基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法[J].农业机械学报，2019，50(4):188-195.
[20] 李鹏飞，郭小平，顾清敏，等.基于可见光植被指数的乌海市矿山排土场坡面植被覆盖信息提取研究[J].北京林业大学学报，2020，42(6):102-112.
[21] 高永刚，林悦欢，温小乐，等.基于无人机影像的可见光波段植被信息识别[J].农业工程学报，2020，36(3):178-189.
[22] 张和钰，管文轲，李志鹏，等.基于无人机影像的戈壁区植被空间分布特征及其主要影响因素研究[J].干旱区资源与环境，2020，34(2):161-167.
[23] 加力戈，张勃，魏怀东.3种典型荒漠植物生长期光谱特征变化分析[J].光谱学与光谱分析，2018，38(9):2881-2887.
[24] 杨芳，陈冬花，李虎，等.新疆博州典型荒漠植被光谱反射特征分析[J].遥感信息，2016，31(3):88-93.
[25] 李锦荣，郭建英，赵纳祺，等.乌兰布和沙漠流动沙丘风蚀空间分布规律及其影响因素[J].中国沙漠，2018，38(5):928-935.
[26] 石兆勇，王发园，魏艳丽.荒漠植物的适应策略[J].安徽农业科学，2007，35(17):5222-5224.
[27] Hao L，Qingdong S，Imin B，et al. Methodology for optimizing quadrat size in sparse vegetation surveys: A desert case study from the Tarim Basin[J]. Plos One，2020，15(8):1-16.
[28] Meyer G E，Neto J C. Verification of color vegetation indices for automated crop imaging applications[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2008，63(2):282-293.
[29] Liao K，Paulsen M R，Reid J F. Real-time detection of colour and surface defects of maize kernels using machine vision[J]. Journal of Agricultural Engineering Research，1994，59(4):263-271.
[30] Tucker C J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation[J]. Remote Sensing and Environment，1979，8(2):127-150.
[31] 梁华为.直接从双峰直方图确定二值化阈值[J].模式识别与人工智能，2002，15(2):253-256.
[32] Hsieh P F，Lee L C，Chen N Y. Effect of spatial resolution on classification errors of pure and mixed pixels in remote sensing[J]. Ieee Transactions on Geoscience & Remote Sensing，2002，39(12):2657-2663.
[33] 郭震冬，顾正东，许盛，等.利用无人机技术进行社区植被覆盖率调查[J].北京测绘，2017(5):88-91.
[34] 李德仁，王密，潘俊.光学遥感影像的自动匀光处理及应用[J].武汉大学学报:信息科学版，2006，31(9):753-756.
[35] 刘建涛.光学遥感影像的自动匀光处理及应用[D].西安:长安大学，2008.
[36] 王密，潘俊.一种数字航空影像的匀光方法[J].中国图象图形学报，2004，9(6):104-108，127.
[37] 史宁.基于Mask方法的无人机航拍影像匀光处理[D].长春:吉林大学，2013.
[38] 程俊毅，张显峰，孙敏，等.基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法[J].北京大学学报:自然科学版，2020，56(1):143-154.
[39] 卢建华.基于直方图阈值法的遥感图像分割算法研究[D].福州:福建农林大学，2013.
[40] Ali Z M，Abdullah M M，Asadalla N B，et al. A comparative study of remote sensing classification methods for monitoring and assessing desert vegetation using a UAV: based multispectral sensor[J]. Environmental Monitoring and Assessment，2020，192(6):1-14.
[41] 黄艳伟，朱红雷，郭宁戈，等.基于无人机多光谱影像的冬小麦倒伏提取适宜空间分辨率研究[J].麦类作物学报，2021，40(2):1-8.
[42] Cruzan M B，Weinstein B G，Grasty M R，et al. Small unmanned aerial vehicles(micro-uavs，drones)in plant ecology[J]. Applications in Plant Ences，2016，4(9):16-25.
[43] Bipul N，Teerayut H. Deep learning based banana plant detection and counting using high-resolution red-green-blue(RGB)images collected from unmanned aerial vehicle(UAV)[J]. Plos One，2019，14(10):1-23.

相似文献/References:

[1]林成行,朱首军,周涛,等.基于无人机遥感技术的水土保持植被恢复率提取[J].水土保持研究,2018,25(06):211.
　LIN Chenghang,ZHU Shoujun,ZHOU Tao,et al.The Extraction of Vegetation Recovery Rate in Soil and Water Conservation Based on the Technology of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Remote Sensing[J].Research of Soil and Water Conservation,2018,25(06):211.
[2]张寒博,徐 勇,窦世卿,等.基于GWR模型的长江流域TRMM数据降尺度[J].水土保持研究,2021,28(03):149.
　ZHANG Hanbo,XU Yong,DOU Shiqing,et al.TRMM Downscaling Data of Yangtze Based on GWR Model[J].Research of Soil and Water Conservation,2021,28(06):149.

备注/Memo

收稿日期:2020-12-12 修回日期:2020-12-21
资助项目:中国水科院科研专项(MK2020J08); 内蒙古自然科学基金(2019MS04001); 内蒙古科技计划项目(2020GG0125)
第一作者:崔万新(1996—)，女(蒙古族)，内蒙古赤峰人，硕士研究生，研究方向为荒漠化防治。E-mail:cui_wan_xin@126.com
通信作者:李锦荣(1980—)男，内蒙古呼和浩特人，博士，高级工程师，主要从事荒漠化研究。E-mail:lijinrong918@126.com

更新日期/Last Update: 2021-10-10