[发明专利]基于半球图像的树高测量方法

说明书

本发明公开了一种基于半球图像测量树木高度的方法，根据鱼眼相机成像原理，建立了测算树高的数学模型。采用智能终端、与智能终端适配的鱼眼镜头和激光测距仪组成的测量装置，利用黑白棋盘格标定板配合测量装置确定畸变系数，在智能终端屏幕上选取被测树木的最高点及最低点，经过测量程序计算得到树高。该方法测量范围广，单幅采集立木信息量大，能在一幅半球图像中实现一排树的树高测算，有效降低测量工作量；成本低，设备便携，操作简单，单人即可完成测量。

技术领域

本发明涉及农林领域，特别是国家森林资源调查中一种根据鱼眼相机成像原理基于半球图像的树木高度测量方法。

背景技术

随着精准林业要求的不断提升，准确、方便、高效地测量立木高度成为林业研究中的热点问题之一。在森林资源调查中，立木树高的测定至关重要，直接影响林份的蓄积量以及森林生物量提取的准确性。目前被广泛采用的树高测量的仪器有布鲁莱斯测高器和超声波测高器，该商业化设备具有体积小、易携带等优点，但其测量原理分别对于水平和垂直移动有明确要求，而操作者无法严格满足，从而引入人为误差。采用无人机或地基激光雷达扫描获取树木的三维点云数据，该方法测量精度高但因设备昂贵，数据处理量大，处理时间长，设备不便于携带等因素限制了其应用的广泛性。精密设备全站仪和电子经纬仪，存在自重大、操作复杂等问题，但其高精度的测量结果可作为树高真值，验证其它测量方法的有效性。

为保证测量成本低、测量设备小、测量精度高的测量要求，近年来，摄影测量技术在林业研究中得到应用。有资料显示的树木视觉测量系统主要是利用普通的相机做单目视觉测量或双目视觉测量。普通相机的单目视觉测量具有相机标定过程简单，运算速度快等优点，但因其视角小，要求引入相机投影与光轴的夹角以及相机的垂直俯视角，然而该角度信息难于测量。双目视觉测量能够有效解决视角问题，利用两台相机对被测立木拍摄两幅图像进行特征点提取、匹配，像素点的三维重建，但是存在测量步骤复杂，特征点匹配困难，所需算法繁多，运算冗长等问题。为此，需要一种测量范围大、数据计算量小，便于携带及智能化实现的测量方法。本方法的研究获得黑龙江省青年基金项目的资助。

发明内容

针对现有方法的缺点，本发明提供了一种测量范围大、数据计算量小，便于携带及智能化实现的树高测量方法。本发明是利用配有鱼眼镜头的智能终端采集半球图像，基于鱼眼镜头的标定和校正原理建立树高测量模型并计算树高的方法。

1、建立鱼眼相机成像模型

鱼眼相机的成像系统模型如图1所示。该模型建立了世界坐标系(X_W,Y_W,Z_W)、鱼眼镜头坐标系(X,Y,Z)、摄像机坐标系(x′,y′,z′)和图像坐标系(u,v)之间的坐标变换关系。确定世界坐标内的目标点投影到图像坐标内的图像点的成像过程。

设空间中的任意一点P，其世界坐标为(x,y,z)，OO′是鱼眼相机成像的光轴，r为P点到光轴的距离，P′点为P点成像点，r′为P′点到图像中心O′的距离。根据等距投影定理有，

r'＝fω (4)

其中，f为光学系统物方焦距，ω作为P点相对光轴的入射角度有，

因为鱼眼镜头具有桶形畸变和径向畸变，为保证像面照度均匀性，引入畸变系数λ，则表达式(4)被修正为

r′＝λfω (6)

点P在成像过程中投影到摄像机平面的P′点，其坐标为(x′,y′)，摄像机平面的中心点O′坐标为(x′₀,y′₀)，畸变系数λ在x′方向和y′方向的分量为λ_x和λ_y，P′点至O′的距离为r'，则在摄像机平面内有，

其中θ为P点的方位角，也是P′点在摄像机坐标系内的方位角(见图1)，