地球科学进展 ›› 2009, Vol. 24 ›› Issue (7): 776 -783. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2009.07.0776

遥感反演与估算 上一篇    下一篇

基于数码照片的狼毒盖度估算
钱金波 1,马明国 2   
  1. 1.兰州大学资源环境学院,甘肃  兰州  730000;2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃  兰州  730000
  • 收稿日期:2009-03-26 修回日期:2009-04-30 出版日期:2009-06-10
  • 通讯作者: 钱金波 E-mail:qianjb06@lzu.cn
  • 基金资助:

    中国科学院“西部之光”人才培养计划项目“黑河上游毒草的遥感监测与空间分布规律研究”(编号:CACXO728501001);中国科学院西部行动计划(二期)项目“黑河流域遥感—地面观测同步试验与综合模拟平台建设”(编号:KZCX2-XB2-09-03);国家重点基础研究发展计划项目“陆表生态环境要素被动遥感协同反演理论与方法”(编号:2007CB714401)联合资助.

Coverage Estimation on Stellera chamaejasme L. Based on Digital Photos

Qian Jinbo 1,Ma Mingguo 2   

  1. 1.College of Resources & Environments, Lanzhou University, Lanzhou  730000,China;2.Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,CAS, Lanzhou  730000,China
  • Received:2009-03-26 Revised:2009-04-30 Online:2009-06-10 Published:2009-07-10

采用数码相机拍照法对狼毒盖度进行了研究。选择过绿特征区分绿色植被和非绿色植被,结合亮度特征和面积阈值从非绿色植被中自动提取出狼毒花,并提出一种基于行程标记的孔洞填充算法对狼毒花中的孔洞进行了填充。选取10张照片对提取结果进行精度评价,Kappa系数为0.80,结果发现:对狼毒茎叶和牧草之间,不宜采用过绿特征进行区分;在HLS色彩空间下,根据色调特征自动提取狼毒茎叶效果一般;对20张照片中的狼毒花的面积和茎叶面积进行回归分析,发现二者表现出了很好的线性关系;根据回归模型计算茎叶面积效果较好;为了得到更准确的狼毒茎叶面积,获取照片时最好处于狼毒的盛花期。

The coverage of stellera was estimated based on the digital images. The excess green operator was chosen to classify green and non-green vegetation. The stellera flowers were automatically extracted from non-green vegetation using brightness feature and area threshold. The holes in the flowers were filled using run length marking algorithm. Ten photos were randomly selected for evaluating the classification precision and the Kappa coefficient was 0.80. The excess green was not sensitive between stellera leaves and grass. The precision can improve when the hue feature is used to discriminate the stellera leaves under the HLS color space. The regression analysis was carried out and the linear equation could express the relationship best between the stellera flower areas and leaves areas. The regression simulation method can get higher estimation precision of the stellera leaves.

中图分类号: 

[1] Liu Ying, Long Ruijun, Yao Tuo. Research progress on Stelleta chamaejasme L. in grassland[J].Pratacultural Science,2004,21(6):55-61.[刘英,龙瑞军,姚拓.草地狼毒研究进展[J].草业科学,2004,21(6):55-61.]
[2] Casady G M,Hanley R S,Seelan S K. Detection of leafy spurge(Euphorbia esula)using multidate high-resolution satellite imagery[J].Weed Technology,2005,19:462-467.
[3] Underwood E,Ustin S,DiPietro D. Mapping nonnative plants using hyperspectral imagery[J].Remote Sensing of Environment,2003, 86:150-161.
[4] Lawrence R L,Wood S D,Sheley R L. Mapping invasive plants using hyperspectral imagery and Breiman Cutler classifications(RandomForest)[J].Remote Sensing of Environment,2006, 100:356-362.
[5] Zhang Yunxia, Li Xiaobing, Chen Yunhao. Overview of field and multi-scale remote sensing measurement approaches to grassland vegetation coverage[J].Advances in Earth Science, 2003,18(1):85-93.[张云霞,李晓兵,陈云浩.草地植被盖度的多尺度遥感与实地测量方法综述[J].地球科学进展,2003,18(1):85-93.]
[6] Li Cunjun, Wang Jihua, Liu Liangyun, et al. Automated digital image analyses for estimating percent ground percent ground cover of winter wheat based on object features[J].Journal of Zhejiang University (Agriculture & Life Sciences), 2004, 30(6):650-656.[李存军,王纪华,刘良云,等.基于数字照片特征的小麦覆盖度自动提取研究[J].浙江大学学报:农业与生命科学版,2004,30(6):650-656.]
[7] Mao Wenhua. Study on Infield Weed Detection Using Machine Vision[D].Beijing: China Agricultural University,2004.[毛文华.基于机器视觉的田间杂草识别技术研究[D].北京:中国农业大学,2004.]
[8] Li Decai, Kong Fanrong, Ma Mingji. A survey on the toxic plant in the pastureland of the Qilian country[J].Qinghai Prataculture,2003, 12(2):41-42.[李德才,孔繁荣,马明继.祁连县草地毒草调查报告[J].青海草业,2003,12(2):41-42.]
[9] Long Mansheng. Weed identification from corn seedling based on computer vision[J].Transactions of the SCAE,2007, 23(7):139-144.[龙满生. 玉米苗期杂草的计算机识别技术研究[J]. 农业工程学报, 2007, 23(7):139-144.][10] Zhou Tianjuan, Zhang Tiezhong, Yang Li. Study on strawberry harvesting robot: Ⅲ Application of scan line filling algorithm in vacancy filling of strawberry image[J].Journal of China Agricultural University,2007, 12(2):67-71.[周天娟, 张铁中, 杨丽. 草莓采摘机器人的研究: Ⅲ 扫描线填充算法在草莓图像孔洞填充中的应用[J]. 中国农业大学学报,2007, 12(2):67-71.]
[11] Li Wenbin, Wang Changsong. Hole filling algorithm based on conturs information[J].Computer Engineering and Design, 2008, 29(15):3 958-3 959,3 962.[李文斌, 王长松. 基于边界信息的孔洞填充算法[J]. 计算机工程与设计, 2008, 29(15):3 958-3 959,3 962.]

[1] 李新,摆玉龙. 顺序数据同化的Bayes滤波框架[J]. 地球科学进展, 2010, 25(5): 515-522.
[2] 顾娟,李新,黄春林. 基于时序MODIS NDVI的黑河流域土地覆盖分类研究[J]. 地球科学进展, 2010, 25(3): 317-326.
[3] 马明国,刘强,阎广建,陈尔学,肖青,苏培玺,胡泽勇,李新,牛铮,王维真,钱金波,宋怡,丁松爽,辛晓洲,任华忠,黄春林,晋锐,车 涛,楚荣忠. 黑河流域遥感-地面观测同步试验:森林水文和中游干旱区水文试验[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 681-696.
[4] 方莉,刘强,肖青,柳钦火,刘志刚. 黑河试验中机载红外广角双模式成像仪的设计及实现[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 696-705.
[5] 双喜,刘绍民,徐自为,王维真. 黑河流域观测通量的空间代表性研究[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 724-733.
[6] 何祺胜,陈尔学,曹春香,刘清旺,庞勇. 基于LIDAR数据的森林参数反演方法研究[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 748-755.
[7] 陶欣,范闻捷,王大成,闫彬彦,徐希孺. 植被FAPAR的遥感模型与反演研究[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 741-747.
[8] 赵天杰,张立新,蒋玲梅,陈权,张志玉,张勇攀. 利用主被动微波数据联合反演土壤水分[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 769-775.
[9] 柴琳娜,屈永华,张立新,梁顺林,王锦地. 基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 756-768.
[10] 张阳,柳钦火,黄华国,刘强. 大尺度辐射度模型敏感性分析及在祁连山林区的应用[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 834-842.
[11] 徐春亮,陈彦,贾明权,刘增灿,卢海平,童玲. 典型地物后向散射特性的测量与分析[J]. 地球科学进展, 2009, 24(7): 810-816.
[12] 张睿,马建文. 支持向量机在遥感数据分类中的应用新进展[J]. 地球科学进展, 2009, 24(5): 555-562.
[13] 周冠华,唐军武,田国良,李京,柳钦火. 内陆水质遥感不确定性:问题综述[J]. 地球科学进展, 2009, 24(2): 150-158.
[14] 李新,马明国,王建,刘强,车涛,胡泽勇,肖青,柳钦火,苏培玺,楚荣忠,晋锐,王维真,冉有华. 黑河流域遥感—地面观测同步试验:科学目标与试验方案[J]. 地球科学进展, 2008, 23(9): 897-914.
[15] 韩旭军,李新. 非线性滤波方法与陆面数据同化[J]. 地球科学进展, 2008, 23(8): 813-820.
阅读次数
全文


摘要