[发明专利]一种基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统及方法有效
| 申请号: | 202010907338.0 | 申请日: | 2020-09-02 |
| 公开(公告)号: | CN111985445B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
| 发明(设计)人: | 于红妍;李旭谦;斗尕杰布;李林霞;马正炳;严慧琴;刘华;慈建勋;欧为友;秦冲 | 申请(专利权)人: | 青海省草原总站 |
| 主分类号: | G06V20/17 | 分类号: | G06V20/17;G06V10/40;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
| 地址: | 810001*** | 国省代码: | 青海;63 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 无人机 光谱 遥感 草原 虫害 监测 系统 方法 | ||
本发明属于草原虫害监测技术领域,公开了一种基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统及方法,所述基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统包括:遥感图像采集模块、草原温湿度采集模块、主控模块、飞行模块、遥感图像增强模块、图像特征提取模块、虫害分析模块、预警模块、显示模块。本发明通过遥感图像增强模块引入均衡系数α和展宽系数β,在保持直方图均衡化下同时进行线性拓展灰度范围,达到灵活控制草原昆虫图像质量的目的,且增强效果好;同时,通过预警模块采集昆虫板的昆虫图像,以根据昆虫图像与预设的对比图像,确定昆虫图像中的害虫的增加量,并确定害虫的增加量所属的草原害虫数量阈值范围,生成预警信息,可以进行及时预警。
技术领域
本发明属于草原虫害监测技术领域,尤其涉及一种基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统及方法。
背景技术
目前:近年以来,在全球气候变暖等因素背景下,昆虫害的种群分布及发生规律产生了重要变化,昆虫害发生呈扩大、加重趋势,其对农作物、森林、草原植被的危害程度日益严重,对人类生存环境安全带来了极大的威胁。每一年由于虫害,各类经济作物减产上百亿斤,造成的损失不可估量。虫情的监测和预报是控制昆虫害的关键,准确及时的监测预报,可以预先采取措施控制害虫扩展传播,减少损失。
草原害虫种类多、分布广、繁殖快、数量大,除直接造成草原和牧草及其产品的损失外,还是传播草原牧草病害的媒介。有害昆虫主要包括昆虫纲直翅目、半翅目、同翅目、鞘翅目、鳞翅目、双翅目等有害种类。然而,现有基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统采集的草原昆虫图像不清晰;同时,不能及时对草原害虫进行预警。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:现有基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统采集的草原昆虫图像不清晰;同时,不能及时对草原害虫进行预警。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测系统及方法。
本发明是这样实现的,一种基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测方法,所述基于无人机多光谱遥感的草原虫害监测方法包括以下步骤:
步骤一,通过遥感图像采集模块利用无人机上的光谱遥感探测器采集草原昆虫图像;
步骤二,通过草原温湿度采集模块利用温湿度传感器采集草原环境温度、湿度数据;
步骤三,通过主控模块利用主控器控制各个模块正常工作;
步骤四,通过飞行模块利用无人机进行飞行操作;
步骤五,通过遥感图像增强模块利用图像增强程序对采集的图像进行增强处理;
所述通过遥感图像增强模块利用图像增强程序对采集的图像进行增强处理,包括:通过无人机上的光谱遥感探测器获取草原昆虫图像的草原昆虫图像数据;计算所获取的草原昆虫图像数据的直方图;对计算出的直方图分别进行均衡处理和展宽处理;将均衡处理后的直方图与展宽处理后直方图进行合成处理,得到增强后的草原昆虫图像;
所述对计算出的直方图分别进行均衡处理和展宽处理,包括:
通过引入均衡系数α和展宽系数β,所述均衡系数α和展宽系数β的取值范围为[0,1];并且均衡系数α和展宽系数β的取值,既可通过人工干预来确定,也可根据直方图h的分布进行自动确定;所述均衡系数α和展宽系数β的取值自动确定,具体为当评价值H(α,β)取得最大值时的α和β值;所述评价值H(α,β)为处理后草原昆虫图像质量Q和处理后草原昆虫图像对比度增值C的函数;
结合直方图均衡化的数学模式g(x,y)=T(f(x,y))和灰度展宽处理的数学模式e(x,y)=E(f(x,y)),进行直方图的均衡处理和展宽处理;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青海省草原总站,未经青海省草原总站许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010907338.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





