一種基于彩色數(shù)字圖像植被冠層覆蓋度計(jì)算方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計(jì)算植被冠層覆蓋度技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種基于彩色數(shù)字圖像植被 冠層覆蓋度計(jì)算方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 植被冠層覆蓋度是用來評(píng)價(jià)地表植被狀況的一個(gè)非常重要的指標(biāo)，同時(shí)是±壤侵 蝕和水±流失的主要影響因子。研究表明，植被覆蓋與氣候因子關(guān)系十分密切。植被覆蓋變 化對(duì)氣候的影響問題是目前氣候變化研究的主要內(nèi)容之一，它影響著±壤濕度、地表溫度 和地表能量與水的循環(huán)。植被冠層覆蓋度是植物群落覆蓋地表狀況的一個(gè)綜合量化指標(biāo)。 它是重要的氣候、水文生態(tài)參數(shù)、±地退化、鹽潰化和沙漠化的有效評(píng)估指數(shù)。同時(shí)，它還是 全球環(huán)境變化的敏感因子，地表植被蒸騰、±壤水分蒸發(fā)損失總量、光合作用的過程關(guān)鍵因 子，水±流失的控制因子。因此，植被冠層覆蓋度的高精度和自動(dòng)化提取對(duì)于各領(lǐng)域的發(fā)展 十分重要?，F(xiàn)階段提取植被冠層覆蓋度的方法主要有W下兩種：
[0003] 1、地面測量，該方法主要是W人工實(shí)地測量獲取數(shù)據(jù)。最簡單的方法就是目估法。 但是，目估法主觀性太強(qiáng)，結(jié)果往往因人而異。在此基礎(chǔ)上發(fā)展產(chǎn)生了一系列新的方法，主 要是采樣的方法，包括樣方法、樣帶法和樣點(diǎn)法等，其雖然提高了精度，但是受到較大人為 因數(shù)影響。為了獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，科學(xué)家們發(fā)明了用于采樣的儀器，如空間定量計(jì)和移動(dòng) 光量計(jì)等，運(yùn)種儀器很好的滿足了提高測量精度的目標(biāo)，但是，在野外使用運(yùn)些儀器操作上 十分不便。隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)思想的發(fā)展，生態(tài)學(xué)家們將統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于植被冠層覆蓋度的規(guī)律研 究中，通過對(duì)一定數(shù)量的地面點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地測量，再對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空分析，探究植被冠層 覆蓋度的時(shí)空分布規(guī)律，從而建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。但是，運(yùn)種統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法一般適用于特定區(qū)域 及特定的植被類型，特異性強(qiáng)，同時(shí)也意味著局限性大，推廣不易。
[0004] 2、遙感測量，近些年來遙感技術(shù)的發(fā)展在一定程度上促進(jìn)了生態(tài)學(xué)的進(jìn)步。植被 冠層覆蓋度的提取也因此形成了一個(gè)新的發(fā)展方向。常見的方法有：回歸模型法、植被指數(shù) 法與像元分解模型法?；貧w模型法是尋找對(duì)植被冠層覆蓋度敏感而對(duì)背景因素不敏感的植 被指數(shù)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)思想分析植被指數(shù)與植被冠層覆蓋度之間的關(guān)系，建立兩者之間的各 種回歸模型。植被指數(shù)法是直接利用與植被指數(shù)關(guān)系好的指數(shù)來直接估算植被冠層覆蓋度 的反演方法。像元分解模型法是直接通過理論分析像元，對(duì)像元進(jìn)行分解，進(jìn)一步建立植被 指數(shù)與植被冠層覆蓋度的相關(guān)關(guān)系模型。
[0005] 綜上所述，運(yùn)兩大類植被冠層覆蓋度的獲取方法都存在一定的缺陷和問題，主要 體現(xiàn)在：
[0006] (1)選取樣方對(duì)先驗(yàn)知識(shí)的要求高，人眼估測的主觀性大，照片勾繪費(fèi)時(shí)費(fèi)力；
[0007] (2)采樣儀器野外使用及攜帶不方便；
[000引（3)統(tǒng)計(jì)模型在尋找合適的指數(shù)時(shí)特異性強(qiáng)，適用范圍不廣；
[0009] (4)利用遙感建立關(guān)系模型反演的方法，精度有限，反演適應(yīng)范圍有限。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明目的是提供一種基于彩色數(shù)字圖像植被冠層覆蓋度計(jì)算方法及系統(tǒng)，解決 現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題。
[0011] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：
[0012] -種基于彩色數(shù)字圖像植被冠層覆蓋度計(jì)算方法，包括如下步驟：
[0013] 步驟1，垂直拍攝獲取待計(jì)算區(qū)域的彩色數(shù)字圖像；
[0014] 步驟2,計(jì)算所述彩色數(shù)字圖像的每個(gè)像素的綠特征指數(shù)；
[0015] 步驟3,調(diào)用Sobel算子分別根據(jù)每個(gè)像素的綠特征指數(shù)計(jì)算每個(gè)像素的梯度值， 并將最大梯度值對(duì)應(yīng)的像素的綠特征指數(shù)作為闊值；
[0016] 步驟4,分別將每個(gè)像素的綠特征指數(shù)與所述闊值進(jìn)行比較，將綠特征指數(shù)大于或 等于所述闊值的對(duì)應(yīng)像素歸為植被像素，將綠特征指數(shù)小于所述闊值的對(duì)應(yīng)像素歸為非植 被像素，根據(jù)植被像素和非植被像素計(jì)算所述待計(jì)算區(qū)域的植被冠層覆蓋度。
[0017] 本發(fā)明的有益效果是:彩色數(shù)字圖像可通過數(shù)碼相機(jī)拍攝獲得，相對(duì)于人眼估測 和照片勾繪大大提高了植被冠層覆蓋度的計(jì)算精度，節(jié)省人力，有效避免人為判斷和先驗(yàn) 經(jīng)驗(yàn)不足帶來的偶然誤差，且數(shù)碼相機(jī)操作簡單，在野外適用性強(qiáng);并且基于綠特征指數(shù)和 最大梯度值選取闊值，有效避免環(huán)境因素和人為因素的影響，自適應(yīng)性強(qiáng)，且闊值可通過本 發(fā)明方法所對(duì)應(yīng)的計(jì)算程序自動(dòng)獲取，準(zhǔn)確性高。
[0018] 在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可W做如下改進(jìn)。
[0019] 進(jìn)一步，所述步驟2的具體實(shí)現(xiàn)為根據(jù)如下第一公式計(jì)算每個(gè)像素的綠特征指數(shù)；
[0020] 所述第一公式如下所示：
[0021] EG = 2G-R-B
[0022] 其中，所述EG為任一像素的綠特征指數(shù)，所述G、R和B分別為所述任一像素中綠色、 紅色和藍(lán)色=種顏色在各自通道中的數(shù)值。
[0023] 進(jìn)一步，所述步驟3的具體實(shí)現(xiàn)包括如下步驟：
[0024] 步驟31，調(diào)用Sobel算子根據(jù)如下第二公式和第=公式分別計(jì)算每個(gè)像素的橫向 亮度差分近似值和縱向亮度差分近似值；
[0025] 所述第二公式如下所示：
[0026]
[0027]
[002引
[0029]其中，所述EG為任一像素的綠特征指數(shù)，所S
為Sobel算子的橫向卷 積因子，所32 %Sobel算子的縱向卷積因子，所述Sx為所述任一像素的橫向亮度 差分近似值，所述Sy為所述任一像素的縱向亮度差分近似值；
[0030]步驟32,根據(jù)如下第四公式計(jì)算每個(gè)像素的梯度值；
[0031 ]所述第四公式如下所示：
[0032]
[0033] 其中，所述M為所述任一像素的梯度值；
[0034] 步驟33,將最大梯度值對(duì)應(yīng)的像素的綠特征指數(shù)作為闊值。
[0035] 進(jìn)一步，所述步驟3的具體實(shí)現(xiàn)中按綠特征指數(shù)的大小順序，逐一計(jì)算每個(gè)像素的 梯度值，并繪制梯度值與綠特征指數(shù)的關(guān)系曲線，則關(guān)系曲線的最高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的梯度值即為 最大梯度值。
[0036] 采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是，按綠特征指數(shù)的大小順序，逐一計(jì)算每個(gè)像 素的梯度值，避免遺漏部分像素;繪制梯度值與綠特征指數(shù)的關(guān)系曲線，使最大梯度值清楚 直觀顯現(xiàn)。
[0037] 進(jìn)一步，所述步驟4的具體實(shí)現(xiàn)包括如下步驟：
[0038] 步驟41，分別將每個(gè)像素的綠特征指數(shù)與所述闊值進(jìn)行比較，將綠特征指數(shù)大于 或等于所述闊值的對(duì)應(yīng)像素歸為植被像素，將綠特征指數(shù)小于所述闊值的對(duì)應(yīng)像素歸為非 植被像素；
[0039] 步驟42,計(jì)算全部植被像素所占面積與所述彩色數(shù)字圖像總面積的百分比；
[0040] 步驟43,當(dāng)所述彩色數(shù)字圖像為普通鏡頭拍攝的圖像時(shí)，則所述百分比即為所述 待計(jì)算區(qū)域的植被冠層覆蓋度；當(dāng)所述彩色數(shù)字圖像為魚眼鏡頭拍攝的圖像時(shí)，則根據(jù)如 下第五公式計(jì)算所述待計(jì)算區(qū)域的植被冠層覆蓋度；
[0041] 所述第五公式如下所示：
[0042]
[0043] 其中，所述/為所述待計(jì)算區(qū)域的植被冠層覆蓋度，所述y為所述百分比，所述m和 n分別為所述彩色數(shù)字圖像的長和寬，所述d為所述魚眼鏡頭拍攝的圖像中的有效圖像的直 徑。
[0044] 進(jìn)一步，當(dāng)所述彩色數(shù)字圖像為魚眼鏡頭拍攝的圖像時(shí)，所述步驟1和步驟2之間 還包括采用圖像處理工具去除所述有效圖像外圍的噪點(diǎn)的步驟。
[0045] 采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是，由于魚眼鏡頭成像原因，有效圖像外圍會(huì)產(chǎn) 生一圈噪點(diǎn)，此部分噪點(diǎn)像素的綠特征指數(shù)會(huì)大于闊值，從而被誤分為植被像素，故去除有 效圖像外圍的噪點(diǎn)，再進(jìn)行植被冠層覆蓋度計(jì)算，能夠更好的保證計(jì)算的準(zhǔn)確性。
[0046] 進(jìn)一步，所述垂直拍攝為從地面垂直向上拍攝，并且選擇拍攝區(qū)域天空無云時(shí)進(jìn) 行。
[0047] 采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是，因地面會(huì)存在綠草，在彩色數(shù)字圖像中，綠草 對(duì)應(yīng)的像素會(huì)誤分為植被像素，故垂直向上拍攝，采用天空作為背景，較垂直向下拍攝，采 用地面作為背景計(jì)算準(zhǔn)確性高；同理，云對(duì)應(yīng)的像素也會(huì)誤分為植被像素，故選擇拍攝區(qū)域 天空無云時(shí)進(jìn)行，提高計(jì)算準(zhǔn)確性。
[004引本發(fā)明的另一技術(shù)方案如下：
[0049] -種基于彩色數(shù)字圖像植被冠層覆蓋度計(jì)算系統(tǒng)，包括數(shù)碼相機(jī)、綠特征指數(shù)計(jì) 算模塊、闊值生成模塊和植被冠層覆蓋度計(jì)算模塊；
[0050] 所述數(shù)碼相機(jī)，其用于垂直拍攝獲取待計(jì)算區(qū)域的彩色數(shù)字圖像；
[0051] 所述綠特征指數(shù)計(jì)算模塊，其用于計(jì)算所述彩色數(shù)字圖像的每個(gè)像素的綠特征指 數(shù)；
[0052] 所述闊值生成模塊，其用于調(diào)用Sobel算子分別根據(jù)每個(gè)像素的綠特征指數(shù)計(jì)算 每個(gè)像素的梯度值，并將最大梯度值對(duì)應(yīng)的像素的綠特征指數(shù)作為闊值；
[0053] 所述植被冠層覆蓋度計(jì)算模塊，其用于分別將每個(gè)像素的綠特征指數(shù)與所述闊值 進(jìn)行比較，將綠特征指