本發(fā)明具體涉及一種合成孔徑雷達(dá)和激光雷達(dá)綜合使用的地面遙感地面參照信息收集方法。

技術(shù)背景

rs(遙感)技術(shù)對糧食地面信息采集具有全覆蓋、及時、客觀等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)部門政策制定和規(guī)劃中得到了越來越廣泛的應(yīng)用，創(chuàng)造了良好的社會和經(jīng)濟(jì)效益。我國近年來，大量研究建立了各種遙感農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量估算的模型，這些模型考慮了氣象因素、農(nóng)作物生長過程等，遙感數(shù)據(jù)則作為作物估產(chǎn)模型的直接或間接輸入?yún)?shù)之一。利用遙感在農(nóng)業(yè)上的進(jìn)行農(nóng)作物識別和面積提取、農(nóng)作物生長狀況監(jiān)測、土壤濕度提取和產(chǎn)量估算等方面。而隨著航天技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展，越來越多的多角度、多波段、多極化的數(shù)據(jù)被獲取。然而，目前的糧食作物遙感測量存沒有一套流暢的業(yè)務(wù)流能夠滿足業(yè)務(wù)測量的需要，對測量人員的專業(yè)素質(zhì)要求高，因此難以被非專業(yè)工作人員掌握；針對糧食作物測量中采用的海量空間數(shù)據(jù)，缺乏有效管理和分析。

gis(地理資訊系統(tǒng))是一門綜合性學(xué)科，結(jié)合地理學(xué)與地圖學(xué)，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在不同的領(lǐng)域，是用于輸入、存儲、查詢、分析和顯示地理數(shù)據(jù)的計算機(jī)系統(tǒng)。gis屬于信息系統(tǒng)的一類，不同在于它能運(yùn)作和處理地理參照數(shù)據(jù)。地理參照數(shù)據(jù)描述地球表面(包括大氣層和較淺的地表下空間)空間要素的位置和屬性，在gis中的兩種地理數(shù)據(jù)成分：空間數(shù)據(jù)，與空間要素幾何特性有關(guān)；屬性數(shù)據(jù)，提供空間要素的信息。而gis對我國的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展有著極大的意義。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是由信息技術(shù)支持的根據(jù)空間變異，定位、定時、定量地實(shí)施一整套現(xiàn)代化農(nóng)事操作技術(shù)與管理的系統(tǒng)，其核心是建立一個完善的農(nóng)田gis。該農(nóng)田gis系統(tǒng)可根據(jù)作物生長的土壤性狀確定農(nóng)作物的生產(chǎn)目標(biāo)，調(diào)節(jié)對作物的投入，高效地利用各類農(nóng)業(yè)資源，取得經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益。而實(shí)施“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”經(jīng)營的重要保障就是對農(nóng)作物重大病蟲害數(shù)字化監(jiān)測預(yù)警，這是判斷一個國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。

multispectralscanner(光譜掃描儀)

lidar(激光雷達(dá))是一種集激光、全球定位系統(tǒng)gis和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)于一身的用于快速獲取地面及地面目標(biāo)三維空間信息的主動式光學(xué)遙感器，在近十年內(nèi)，激光雷達(dá)測圖在地形測繪、環(huán)境監(jiān)測、三維城市建模等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。由于激光雷達(dá)能夠穿透森林冠層獲取森林三維結(jié)構(gòu)特征信息，彌補(bǔ)被動光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的不足，因而在植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)獲取方面得到了廣泛應(yīng)用。機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)，是一種通過位置、距離、角度等觀測數(shù)據(jù)直接獲取對象表面點(diǎn)的三維坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)地表信息提取和三維場景重建的對地觀測技術(shù)。機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)集成了gps、imu；激光掃描儀、數(shù)碼相機(jī)等光譜成像設(shè)備。其中主動傳感系統(tǒng)(激光掃描儀)利用返回的脈沖獲取目標(biāo)高分辨率的距離、坡度、粗糙度和反射率等信息，而被動光電成像技術(shù)(數(shù)碼相機(jī))可獲取目標(biāo)的數(shù)字成像信息，經(jīng)過地面的信息處理而生成逐個地面采樣點(diǎn)的三維坐標(biāo)，最后經(jīng)過綜合處理而得到沿一定條帶的地面區(qū)域三維定位與成像結(jié)果，如高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)、高分辨率數(shù)字正射影像、各種數(shù)字地形模型、表面模型、大比例尺地形圖等。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本法發(fā)明的目的是提供一種基于遙感數(shù)據(jù)與地理信息系統(tǒng)的農(nóng)田參照點(diǎn)確定方法參照點(diǎn)篩選方法。通過本發(fā)明提供的方法可以實(shí)現(xiàn)對糧田統(tǒng)計和管理，降低糧田信息收集的作業(yè)量，提高糧田作業(yè)活動的反應(yīng)速度，改進(jìn)人力和財力資源的管理，并且形成最優(yōu)的作業(yè)方案，從而達(dá)到利用遙感技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘方法提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的目標(biāo)。

本專利所述方法包括：

1.3s(rs、.gis\ins)的協(xié)同工作，其工作框架如圖1所示：

飛機(jī)前置lidar和多光譜掃描儀遙感系統(tǒng)，gps\ins需要將遙感影像獲取瞬間的空間位置(x,y,z)和傳感器姿態(tài)(u、x、j)用同步記錄下來，互為補(bǔ)償運(yùn)動中可能的失鎖和其它系統(tǒng)誤差。即gps\ins和gis終端安裝在機(jī)內(nèi)，并通過無線網(wǎng)絡(luò)訪問gis遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫。gps\ins為lidar和多光譜掃描儀提供空間位置參數(shù)、傳感器姿勢參數(shù)和時間參數(shù)；機(jī)翼兩側(cè)的遙感器分別記錄參考點(diǎn)左右的遙感數(shù)據(jù)，通過與原有g(shù)is系統(tǒng)的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)作比較，實(shí)現(xiàn)實(shí)地檢測糧田變化、更新農(nóng)圖數(shù)據(jù)和自動導(dǎo)航監(jiān)測的功能，用戶通過gis提供的信息發(fā)布接口訪問所需的信息

2.整個農(nóng)圖繪制的基本流程如圖2所示：

采用圖2中的機(jī)載多光譜掃描儀(1)和機(jī)載lidar遙感器(2)同時對糧田同步遙感，以達(dá)到多遙感器融合制圖、提高制圖精確度的目的：對得1m全色影像數(shù)據(jù)、4m多光譜像數(shù)據(jù)和1m空間分辨率的lidar數(shù)據(jù)，采用glcm算法(1.1)對1m1全色影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到糧田冠層的紋理特征，利用sfim算法(1.2)對1m全色影像數(shù)據(jù)和4m多光譜像數(shù)據(jù)合成得到增強(qiáng)的光譜圖像，對lidar遙感器⑵得到的1m空間分辨率的lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(2.1)分離出第一回波層和地面回波層，對兩者進(jìn)行l(wèi)idar強(qiáng)度影像處理(2.2)得到lidar高程影像，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)得到的閾值對此做數(shù)字閾值分割(2.3)產(chǎn)生lidar專題層；采用mrs算法(3)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)分割參數(shù)對紋理特征數(shù)據(jù)層影像、增強(qiáng)的多光譜影像和lidar數(shù)據(jù)專題層合成，得到高精度高信息量的待篩選農(nóng)圖，采用基于知識規(guī)則的模糊邏輯分類器進(jìn)行分方法(4)對糧田poi進(jìn)行篩選，知識規(guī)則有基于ndvi的葉片氮含量篩選、土壤有機(jī)物含量篩選和土壤濕度篩選，繪制不同poi類型的遙感圖像，最終采用多邊形綜合(5)修正農(nóng)圖中的建筑物和道路等地面信息得到糧田的作物生長信息實(shí)時監(jiān)測農(nóng)圖。

附圖說明

圖1rs、gis和gps/ins的協(xié)同工作示意圖

圖2農(nóng)業(yè)遙感流程圖

圖3ndvi糧田種類判斷參照表

圖4基于知識規(guī)則的模糊邏輯分類器進(jìn)行分類。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明是一種結(jié)合高分辨率多光譜掃描儀影像和激光雷達(dá)LiDAR數(shù)據(jù)，結(jié)合多光譜的地物精細(xì)結(jié)構(gòu)特征、色調(diào)特征和LiDAR高程數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)的一種糧田地面參照點(diǎn)篩選的方法。該方法屬于遙感和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，該方法為：通過機(jī)載多光譜掃描儀和對農(nóng)田進(jìn)行掃描，分別提取糧田的糧田豐富的Y顏色信息影像和地面地物的空間結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)信息高分辨率影像，通過影像的融合增強(qiáng)、影像分割和分類方法，快速構(gòu)建區(qū)域農(nóng)圖，并且做出篩選。與現(xiàn)有的技術(shù)相比，通過多光譜掃描儀和激光雷達(dá)對繪制糧田農(nóng)圖，提高了農(nóng)圖的準(zhǔn)確性和有用性。與通過單一方式進(jìn)行遙感相比，基于遙感數(shù)據(jù)與地理信息系統(tǒng)的糧田地面參照點(diǎn)篩選方法為農(nóng)田位置信息、氣象信息、糧田土壤有機(jī)物構(gòu)成信息、糧田地下土壤濕度信息、作物長勢信息的監(jiān)：控集成提供了平臺。

技術(shù)研發(fā)人員：李壽樂
受保護(hù)的技術(shù)使用者：天津市矩輝數(shù)據(jù)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2016.12.11
技術(shù)公布日：2017.08.18