一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備 及介質(zhì) 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。 背景技術(shù) [0002] 翅堿蓬（Suaeda?salsa）是中國北方濱海濕地生態(tài)環(huán)境的典型植被類型，具有改良土壤鹽堿化、維持濕地生態(tài)系統(tǒng)正常演替及防風(fēng)固堤等多種重要功能。濱海濕地分布面積廣，地貌復(fù)雜，很多區(qū)域人力無法到達(dá)，傳統(tǒng)的人工監(jiān)測方法（目估法、概率法和網(wǎng)格法等）難以滿足監(jiān)測要求。 [0003] 遙感技術(shù)可實現(xiàn)翅堿蓬大范圍、動態(tài)連續(xù)監(jiān)測能力，且節(jié)省時間與成本，在很大程度上彌補了傳統(tǒng)測量方法的不足。基于翅堿蓬在遙感圖像上明顯的紫紅色特征，一些研究者采用人工解譯法進(jìn)行翅堿蓬分布范圍的勾繪，但無法實現(xiàn)翅堿蓬信息的精細(xì)化提取。此外，基于翅堿蓬的特征，雖然可利用歸一化植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、增強植被指數(shù)等進(jìn)行翅堿蓬信息的遙感提取，但各類植被指數(shù)的閾值通常受到諸多因素的影響，存在翅堿蓬與其他植被閾值區(qū)間重疊而無法有效區(qū)分的情形。 [0004] 此外，當(dāng)前廣泛采用的衛(wèi)星圖像計算仍受限于其空間分辨率較低，對于翅堿蓬低覆蓋率區(qū)域、邊緣區(qū)域以及包含其他植被的混合像元區(qū)域的計算仍存在一定的不確定性，無法實現(xiàn)對翅堿蓬覆蓋面積的精準(zhǔn)提取以及翅堿蓬生物量的有效計算。 發(fā)明內(nèi)容 [0005] 本發(fā)明的目的是提供一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，能夠?qū)崿F(xiàn)對無人機航拍可見光圖像的翅堿蓬生物量精準(zhǔn)提取。 [0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案： [0007] 一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法，包括： [0008] 獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)無人機航拍的可見光圖像； [0009] 基于漫反射標(biāo)準(zhǔn)板，對所述可見光圖像中紅、綠、藍(lán)各波段的顏色值進(jìn)行反射率計算，得到各波段的反射率圖像； [0010] 對所述反射率圖像進(jìn)行色度角α計算，并根據(jù)色度角閾值和翅堿蓬生物量遙感反演模型進(jìn)行生物量信息提取，得到目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果； [0011] 利用ENVI軟件根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果計算目標(biāo)區(qū)域的總面積、翅堿蓬覆蓋面積及對應(yīng)的翅堿蓬生物量，并利用ArcGIS軟件繪制翅堿蓬生物量遙感專題圖。 [0012] 可選地，其特征在于，所述無人機航拍的過程為：設(shè)定無人機機載相機的設(shè)備參數(shù)，在航拍時采用“單景”或“規(guī)劃航線”模式進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域航拍，且目標(biāo)區(qū)域內(nèi)布設(shè)有不同反射率的漫反射標(biāo)準(zhǔn)板。 [0013] 可選地，其特征在于，所述反射率計算的公式包括： [0014] ， [0015] 式中，RR、RG、RB分別表示無人機航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的反射率；VR、VG、VB分別表示航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的顏色值；a、b、c、d、e、f表示航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的換算系數(shù)，由航拍圖像中漫反射標(biāo)準(zhǔn)板在各波段的顏色值與反射率的散點經(jīng)一元二次函數(shù)分別擬合得到。 [0016] 可選地，其特征在于，所述翅堿蓬生物量遙感反演模型的計算公式為： [0017] Biomass?=?f(α) [0018] 式中，Biomass表示翅堿蓬生物量，f(α)表示以色度角α為自變量的擬合函數(shù)，所述擬合函數(shù)采用線性函數(shù)、一元二次函數(shù)、e指數(shù)函數(shù)及乘冪函數(shù)中的任一種。 [0019] 可選地，其特征在于，所述生物量信息提取的過程為： [0020] 根據(jù)公式if?α? >?αthreshold?then?Biomass?=?f(α)?else?0對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各像元的翅堿蓬生物量進(jìn)行遙感提取，確定具有翅堿蓬信息的像元以及翅堿蓬生物量；其中，if、then、else為條件函數(shù)，表示對滿足條件閾值的圖像像元利用所述翅堿蓬生物量遙感反演模型進(jìn)行翅堿蓬生物量計算，以及將不滿足條件閾值的圖像像元賦值為0；αthreshold為色度角閾值。 [0021] 本發(fā)明還提供了一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算系統(tǒng)，包括： [0022] 圖像采集單元，用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)無人機航拍的可見光圖像； [0023] 反射率計算單元，用于基于漫反射標(biāo)準(zhǔn)板，對所述可見光圖像中紅、綠、藍(lán)各波段的顏色值進(jìn)行反射率計算，得到各波段的反射率圖像； [0024] 生物量信息提取單元，用于對所述反射率圖像進(jìn)行色度角α計算，并根據(jù)色度角閾值和翅堿蓬生物量遙感反演模型進(jìn)行生物量信息提取，得到目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果； [0025] 專題圖繪制單元，用于利用ENVI軟件根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果計算目標(biāo)區(qū)域的總面積、翅堿蓬覆蓋面積及對應(yīng)的翅堿蓬生物量，并利用ArcGIS軟件繪制翅堿蓬生物量遙感專題圖。

1.一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法，其特征在于，包括： 獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)無人機航拍的可見光圖像； 基于漫反射標(biāo)準(zhǔn)板，對所述可見光圖像中紅、綠、藍(lán)各波段的顏色值進(jìn)行反射率計算，得到各波段的反射率圖像； 對所述反射率圖像進(jìn)行色度角α計算，并根據(jù)色度角閾值和翅堿蓬生物量遙感反演模型進(jìn)行生物量信息提取，得到目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果； 利用ENVI軟件根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的翅堿蓬生物量遙感反演結(jié)果計算目標(biāo)區(qū)域的總面積、翅堿蓬覆蓋面積及對應(yīng)的翅堿蓬生物量，并利用ArcGIS軟件繪制翅堿蓬生物量遙感專題圖； 所述反射率計算的公式包括： ， 式中，RR、RG、RB分別表示無人機航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的反射率；VR、VG、VB分別表示航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的顏色值；a、b、c、d、e、f表示航拍圖像中紅、綠、藍(lán)波段的換算系數(shù)，由航拍圖像中漫反射標(biāo)準(zhǔn)板在各波段的顏色值與反射率的散點經(jīng)一元二次函數(shù)分別擬合得到； 所述翅堿蓬生物量遙感反演模型的計算公式為： Biomass?=?f(α) 式中，Biomass表示翅堿蓬生物量，f(α)表示以色度角α為自變量的擬合函數(shù)，所述擬合函數(shù)采用線性函數(shù)、一元二次函數(shù)、e指數(shù)函數(shù)及乘冪函數(shù)中的任一種； 所述生物量信息提取的過程為： 根據(jù)公式if?α? >?αthreshold?then?Biomass?=?f(α)?else?0對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各像元的翅堿蓬生物量進(jìn)行遙感提取，確定具有翅堿蓬信息的像元以及翅堿蓬生物量；其中，if、then、else為條件函數(shù)，表示對滿足條件閾值的圖像像元利用所述翅堿蓬生物量遙感反演模型進(jìn)行翅堿蓬生物量計算，以及將不滿足條件閾值的圖像像元賦值為0；αthreshold為色度角閾值。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算方法，其特征在于，所述無人機航拍的過程為：設(shè)定無人機機載相機的設(shè)備參數(shù)，在航拍時采用“單景”或“規(guī)劃航線”模式進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域航拍，且目標(biāo)區(qū)域內(nèi)布設(shè)有不同反射率的漫反射標(biāo)準(zhǔn)板。 3.一種翅堿蓬生物量的無人機可見光圖像計算系統(tǒng)，應(yīng)用于如權(quán)利要求1?2中任一項所述的方法，其特征在于，包括： 圖像采集單元，用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)無人機航拍的可見光圖像； 反射率計算單元，用于基于漫反射標(biāo)準(zhǔn)板，對所述可見光圖像中紅、綠、藍(lán)各波段的顏色值進(jìn)行反射率計算，得到各波段的反射率圖像；