[实用新型]基于无人机的植物群落统计监测系统

说明书

本实用新型公开一种基于无人机的植物群落统计监测系统，包括无人机和地面测控站，所述无人机包括机身、机臂和旋翼；所述机身的底部设有摄像机和机载激光雷达；所述机身的顶部设有气象监测装置；所述机身内部设有数据存储模块和通信模块；所述摄像机、机载激光雷达、气象监测装置均分别与数据存储模块、通信模块连接；所述通信模块与地面测控站无线通信连接。本实用新型的监测系统解决了现有无人机在执行生物量统计任务时，无法实时监测无人机所在区域的气象数据信息，从而无法预估恶劣天气的问题。

技术领域

本实用新型属于无人机监测技术领域，具体是一种基于无人机的植物群落统计监测系统。

背景技术

传统的植物群落调查统计方法耗费大量人力物力，且统计困难、计数不准确，将无人机应用于数量统计领域可大大提高统计的准确性和快速性。通过无人机搭载的摄像头采集的数据信息量庞大，通过对数据图像自动分析，提取目标图像，快速准确的实现一定区域内群落物种组成和分布信息，为生态环境评价和管理提供支持。

传统的植被调查多采用人工方法，虽然调查详细、准确率高，但人力、财力耗费大且周期长，无法满足植被信息快速更新的需求。无人机遥感具有客观、高效等特点，可在短期内获取较大范围地面信息，加之其影像空间分辨率高，在信息的分类与快速更新方面具有很大优势。近年来很多学者利用无人机数据进行了植被信息提取的相关研究，如田振坤等利用无人机影像，基于农作物波谱特征及归一化差分植被指数一化差分植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)变化阈值对农作物进行快速分类提取，其结果表明该方法有较高的正确率及普适性；王小钦等利用基于无人机影像生成的可见光波段差异植被指数(Visible-band difference vegetation index，VDVI)和归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index,NGRDI)等提取植被信息，发现VDVI适用于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息提取；杨柳等[1]利用NDRGI提取无人机影像城市绿地信息，精度达到80.23％；井然等从微型无人机数据生成的可见光植被指数中选取最优植被指数提取研究区水生植被，取得较好效果，证明了其可行性；周在明等[5]利用无人机影像构建基于可见光波段的改进型土壤调整植被指数，实现了对入侵物种互花米草植被信息的有效提取，总体精度达到89％。

机载激光雷达测量(Light Detection And Ranging，LIDAR)是一种新兴的主动遥感测量技术，可以直接高效地获取高精度的地面高程信息，且不受天气影响，被广泛应用于测绘、林业应用等领域。机载激光雷达对植被具有很强的穿透能力，因此能够快速、直接、大范围地获取高精度的植被三维信息。而传统光学遥感仅能够提供植被的二维平面信息和光谱信息。两者相较而言，机载激光雷达不但能够提供水平结构的地形信息，而且能提供垂直结构的森林冠层信息。在矿区生态恢复监测中具有广阔的应用前景。

申请号为CN208477111U的专利公开了一种基于LiDAR技术的无人机森林树高监测系统，涉及森林树高以及生物量监测领域。本实用新型通过使用搭载激光雷达扫描设备的无人机组成的无人机数据采集系统，将采集到的点云数据和影像数据传输至地面中心，在地面中心快速生成高精度DEM成果、高精度DOM成果，森林区域三维模型，森林树高提取结果，供进一步做森林生物量反演和监测评估，显著提高了区域森林树高和生物量估算的精度，并突破了时间、空间以及气象条件的限制。

现有的无人机在野外执行生物量统计任务时，经常容易遭受到恶劣天气的影响(例如暴风雨、阵雨、强风等天气)，轻则影响数据采集效果，重则容易造成无人机坠毁甚至人员伤亡；现有的无人机无法在执行摄像任务和激光雷达扫描任务的同时实时监测无人机所在区域的气象数据信息，无法预估无人机所在区域的气候信息。

发明内容

本实用新型的目的是提供一种基于无人机的植物群落统计监测系统，解决现有无人机在执行生物量统计任务时，无法实时监测无人机所在区域的气象数据信息，从而无法预估恶劣天气的问题。