專利名稱：由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種植被蓋度估算技術(shù)，尤其涉及一種由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法。
背景技術(shù)：
植被蓋度是表征生態(tài)系統(tǒng)特征的重要參量之一。目前，在野外調(diào)査中， 一般采用簡(jiǎn)單 目測(cè)方法估算植被蓋度。也有通過(guò)專業(yè)儀器對(duì)植被蓋度進(jìn)行估算的，利用植被反射光強(qiáng)的 變化估算草地蓋度。還有通過(guò)數(shù)碼相機(jī)近景攝影測(cè)量獲取植被照片，在PhotoShop等圖像處 理軟件中進(jìn)行影像分類，在Excel等軟件中實(shí)現(xiàn)植被蓋度估算。
雖然上述技術(shù)均可實(shí)現(xiàn)植被蓋度的估算，但都存在一定的缺點(diǎn)
簡(jiǎn)單目視估算方法精度低，主觀性強(qiáng)，觀察人員的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)對(duì)估算結(jié)果影響較大， 估算結(jié)果之間可比性較差。
利用植被反射光強(qiáng)的植被蓋度計(jì)估算時(shí)，沒有考慮到復(fù)雜的植物內(nèi)部結(jié)構(gòu)導(dǎo)致植被冠 層輻射傳輸模型差異，不同角度的輻射能量不同，植被冠層反射光強(qiáng)具有各向異性，同一 測(cè)區(qū)的估算角度不同會(huì)導(dǎo)致估算結(jié)果差異較大。
基于數(shù)碼相片的常規(guī)圖像處理軟件估算植被蓋度的方法沒有考慮到數(shù)碼相片采用的是 中心投影的方式，相片中心和邊緣具有不同的比例尺，比例尺不同導(dǎo)致相片中心點(diǎn)像素代 表的地面面積比邊緣像素大，植被冠層形狀出現(xiàn)不規(guī)則變化，在測(cè)區(qū)內(nèi)植被分布的均勻程 度對(duì)估算結(jié)果影響較大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種估算精度高、操作簡(jiǎn)單的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法。 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的 本發(fā)明的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，包括 首先，對(duì)需估算的測(cè)區(qū)拍攝數(shù)碼照片；
然后，利用仿射變換模型對(duì)所述數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正；
之后，根據(jù)校正后的數(shù)碼照片的像素的顏色信息識(shí)別植被像素和非植被像素，并根據(jù)
4識(shí)別的信息計(jì)算所述測(cè)區(qū)的植被蓋度。
由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方 法，由于通過(guò)數(shù)碼相機(jī)對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；利用仿射變換模型對(duì)數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校 正，根據(jù)校正后的數(shù)碼照片的像素的顏色信息識(shí)別植被像素和非植被像素，估算所述測(cè)區(qū) 的植被蓋度，估算精度高、操作簡(jiǎn)單。


圖l為本發(fā)明由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法的流程示意圖2為本發(fā)明中正方形測(cè)區(qū)在用戶坐標(biāo)系中的位置示意圖3為相片中心投影示意圖4為垂直投影示意圖5為本發(fā)明中正方形測(cè)區(qū)在設(shè)備坐標(biāo)系中的位置示意圖； 圖6原始坐標(biāo)空間向校正坐標(biāo)空間投影變換過(guò)程示意圖7為本發(fā)明中CIE色度圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其較佳的具體實(shí)施方式
如圖l所示，包
括
首先，對(duì)需估算的測(cè)區(qū)拍攝數(shù)碼照片；
然后，利用仿射變換模型對(duì)所述數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正；
之后，根據(jù)校正后的數(shù)碼照片的像素的顏色信息識(shí)別植被像素和非植被像素，并根據(jù) 識(shí)別的信息估算所述測(cè)區(qū)的植被蓋度。
所述利用仿射變換模型對(duì)所述數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正包括 將原始數(shù)碼相片中各象素坐標(biāo)代入以下數(shù)學(xué)模型對(duì)數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正
模型中，x、 y為像素在原始數(shù)碼相片上的坐標(biāo)；X、 Y為像素在校正后的相片上的坐標(biāo)。
所述模型(1)中，函數(shù)F,(x， y)和F2(x， y)的系數(shù)通過(guò)以下方法求得
5首先，在原始數(shù)碼相片中建立設(shè)備坐標(biāo)系，并在校正相片中建立用戶坐標(biāo)系；
然后，選擇所述測(cè)區(qū)的多個(gè)頂點(diǎn)，并將所述多個(gè)頂點(diǎn)象素己標(biāo)識(shí)的設(shè)備坐標(biāo)(x， y) 和已知的用戶坐標(biāo)(X， Y)分別代入所述模型(1);
之后，采用最小二乘法求解所述函數(shù)F,(x， y)和F2(x， y)的系數(shù)。
測(cè)區(qū)可以為正方形，多個(gè)頂點(diǎn)即為正方形的多個(gè)頂點(diǎn)。也可以選擇長(zhǎng)方形或其它的多 邊形。
在進(jìn)行幾何校正時(shí)，僅校正所述數(shù)碼相片中各象素的位置信息，且各象素的顏色信息 保持不變。
根據(jù)所述校正后的相片識(shí)別所述測(cè)區(qū)中植被像素和非植被像素，并分別統(tǒng)計(jì)二者的數(shù) 目M和瓜，利用以下數(shù)學(xué)模型估算植被蓋度K:
[二x腦 (2)。
所述測(cè)區(qū)中植被像素和非植被像素分別根據(jù)以下規(guī)律識(shí)別
所述像素顏色5"由紅&、綠&、藍(lán)&三基色組成，所述植被像素的顏色構(gòu)成規(guī)律為
》^ > &
SC2SS>SR ; 所述非植被像素的顏色構(gòu)成規(guī)律為^ >Se 。
Sfi ^>《G
下面對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的分析 (-)測(cè)區(qū)原始相片的獲取
如圖2所示，根據(jù)植物樣方選取原則，選取正方形測(cè)區(qū)，并建立用戶坐標(biāo)系，利用數(shù)碼 相機(jī)進(jìn)行攝影獲得測(cè)區(qū)的原始數(shù)碼照片。
如圖3所示，數(shù)碼相機(jī)成像采用的是中心投影的方式，相片中心點(diǎn)像素代表的地面面積 比邊緣像素大；
如圖4所示，垂直投影方式獲取的相片從中心向邊緣各個(gè)像素所代表的地面實(shí)際面積相同。
而根據(jù)植被蓋度定義，植被投影面積占樣方面積的比例為植被蓋度，在數(shù)碼相片中， 蓋度為植被像素占全部像素的比例。原始數(shù)碼相片中，同一個(gè)像素，位于中心還是位于邊 緣所代表的地面面積不同，導(dǎo)致采用數(shù)碼相片估算植被蓋度出現(xiàn)誤差。為消除該誤差，需要將相片從中心投影空間轉(zhuǎn)換成垂直投影空間。投影空間轉(zhuǎn)換過(guò)程即原始數(shù)碼照片的校正 過(guò)程。
(二)原始相片的校正
原始數(shù)碼相片的校正包括兩個(gè)步驟第一，根據(jù)測(cè)區(qū)正方形頂點(diǎn)同名點(diǎn)對(duì)的坐標(biāo)構(gòu)建 仿射變換模型；第二，根據(jù)仿射變換模型實(shí)現(xiàn)原始數(shù)碼相片向校正數(shù)碼相片的投影空間轉(zhuǎn) 換過(guò)程。
1、仿射變換模型的構(gòu)建過(guò)程，即為模型(1)的計(jì)算過(guò)程
如圖5所示，為便于計(jì)算，在原始數(shù)碼相片中以o點(diǎn)為原點(diǎn)建立設(shè)備坐標(biāo)系oxy;
參見圖2，在校正數(shù)碼相片中，以0點(diǎn)為原點(diǎn)建立用戶坐標(biāo)系OXY?？梢?，圖5中的a、 b、 c、 d分別為圖2中的A、 B、 C、 D的同名點(diǎn)。
在圖2中，正方形測(cè)區(qū)的4個(gè)頂點(diǎn)A、 B、 C、 D在用戶坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為A(X,， L)、 B(X2， Y2)、 C(X3， Y3)、 D(X4， Y4);在圖5中，正方形測(cè)區(qū)頂點(diǎn)a、 b、 c、 d在設(shè)備坐標(biāo)系中的 坐標(biāo)分別為a(x" y!)、 b(x2， y2) 、 c(x3， y3) 、 d(x4， y4)。
根據(jù)正方形測(cè)區(qū)四頂點(diǎn)的設(shè)備坐標(biāo)和用戶坐標(biāo)，采用一次多項(xiàng)式逼近法求得函數(shù)Fi(x， y)和F2(x， y):
<formula>formula see original document page 7</formula> (3)
式中，a。。、 ai。、 a。湘b。。、 b1Q、 b。,為幾何校正系數(shù)，是利用正方形4個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)應(yīng)用最小 二乘法求得的。(X， Y)為地面正方形測(cè)區(qū)4個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)，(x, y)為像素在原始數(shù)碼相 片上的坐標(biāo)，假設(shè)X' ， Y'為經(jīng)變換后的相片坐標(biāo)。即得式(4):
<formula>formula see original document page 7</formula> (4)
為了使變換后的相片在正方形4個(gè)頂點(diǎn)上最好的逼近所要求的相片精度，必須使真值與 變換值之差的平方和為最小。即得式(5):
把式(4)代入式(5)得
<formula>formula see original document page 7</formula>( 6 )為達(dá)到最佳逼近，使f最小，根據(jù)數(shù)字分析中極值原理，求對(duì)f的偏導(dǎo)數(shù)為0，得式 (7):
3"00
=2Z (X - fl00 - Ao、 _ "oix X- 0=o
'■=i
4
=2Z化- - 《10早-"01乂 X- a )=o
4
=2Z (I, 一 a00 — a10x, — "01乂 X— 乂 ) = 0
(7)
經(jīng)過(guò)整理即得3個(gè)方程的聯(lián)立方程組(8):
. 4 4 4
4 4 44
"00ZX' +"ioZx,2 +%ZXA =1^,不
/=1 /=1 z=l /=1
4 4 4 4
+",。1^, +"012>,2 =I>,i,
'=i /=i ''=1 /=i
寫成矩陣形式為(9):
一 4 4
4 4 4
& 2X 2X乂
,=i '.=i z=i
應(yīng)用主元消去法，就可求出系數(shù)"。。,"u),acu，結(jié)算結(jié)果見式(10)
(8)
,=1 4
X《o
-"O,-/.=1 4
_ '=1 _
(9)
1一l《
1x2
1x3人
(10)
然后把這些系數(shù)代入模型(1)中，即可將原始數(shù)碼相片上的x坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為校正相片上 的X坐標(biāo)。
用同樣的方法可以解算出系數(shù)6。。A。,6m，結(jié)算結(jié)果見式(11):
(11)
1(一l、—
1y2x2
,01-1y3x3y3
2、校正相片的生成過(guò)程，即測(cè)區(qū)像素投影空間變換過(guò)程:如圖6所示，根據(jù)數(shù)字圖像基本原理，像素是以m行n列的矩陣方式構(gòu)成數(shù)碼相片，原始 數(shù)碼相片向校正數(shù)碼相片的仿射變換過(guò)程即是數(shù)碼相片的基本要素——像素的投影空間轉(zhuǎn) 換過(guò)程。
將式(10)和式(11)代入模型(1)，將原始數(shù)碼相片中逐個(gè)像素的設(shè)備坐標(biāo)(x， y)進(jìn)行仿射變換，得到其同名像素的用戶坐標(biāo)(X， Y)，各像素點(diǎn)的顏色信息保持不變。 從而實(shí)現(xiàn)原始數(shù)碼相片中設(shè)備坐標(biāo)系空間向校正數(shù)碼相片中用戶坐標(biāo)系空間的仿射變換， 即完成原始數(shù)碼相片經(jīng)過(guò)幾何校正生成校正數(shù)碼相片的過(guò)程。
〇植被像素與非植被像素的識(shí)別
根據(jù)數(shù)字圖像色彩構(gòu)成原理，像素顏色由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三基色組成。對(duì)任何一 種顏色的像素，均可由不同光譜能量的三基色通道合成，式(12):
5 =
(12)
式中，5為像素的顏色信息，&、 &、 S分別代表紅、綠、藍(lán)三基色信息。 由于波長(zhǎng)與光譜能量強(qiáng)度呈反比，通常采用波長(zhǎng)表示光譜能量的高低。 如圖7所示，由CIE色度圖可知，色度坐標(biāo)X軸代表紅基色的比例，色度坐標(biāo)Y軸代表綠 基色的比例，藍(lán)基色為l-x-y，中心點(diǎn)為白光點(diǎn)，由等比例的紅綠藍(lán)三基色組成，任何顏色 在色度圖中都有明確的位置，可確定其所需要的紅綠藍(lán)三基色的光譜能量值，即R、 G、 B三 基色的構(gòu)成比例。
根據(jù)像素顏色合成的三基色原理，像素顏色不同是因?yàn)闃?gòu)成各個(gè)像素的R、 G、 B三基色 的比例不同。
既然測(cè)區(qū)的像素由植被像素和非植被像素組成，那么，這兩種像素紅、綠、藍(lán)三基色構(gòu) 成比例也不同，有式(13):
s朋
+
(13)
9式中，5為像素的顏色信息，5V、 &分別代表植被像素和非植被像素的顏色信息， 5VC、 5Va分別代表植被像素的紅、綠、藍(lán)三基色信息，&,、 &tf、 & 分別代表非植被像素的
紅、綠、藍(lán)三基色信息。
假設(shè)數(shù)碼相片中的顏色信息為S(f，測(cè)區(qū)中的顏色信息由植被顏色5V和非植 被顏色&組成，即式(14):
(14)
利用像素的三基色信息，統(tǒng)計(jì)120張數(shù)碼相片中40，000個(gè)像素的光譜規(guī)律，歸納總結(jié)發(fā) 現(xiàn)植被像素光譜規(guī)律符合模型(15)，非植被像素光譜規(guī)律符合模型(16):
《
+
—V
(15)
(16)
卿植被蓋度的估算
根據(jù)測(cè)區(qū)內(nèi)植被像素和非植被像素的識(shí)別結(jié)果，分別統(tǒng)計(jì)測(cè)區(qū)中植被像素和非植被像 素的數(shù)目，利用數(shù)學(xué)模型(17)估算植被的蓋度-
& =先x 100% = ^ x 100% (17 )
模型中，尸違植被蓋度，AV為測(cè)區(qū)內(nèi)植被像素的數(shù)目，l為測(cè)區(qū)內(nèi)全部像素的總數(shù)目， M為測(cè)區(qū)內(nèi)非植被像素的數(shù)目。
本發(fā)明基于數(shù)碼相片結(jié)合計(jì)算機(jī)軟件程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)植被蓋度的高精度自動(dòng)估算
首先，根據(jù)植物樣方選取原則，在研究區(qū)內(nèi)選取正方形測(cè)區(qū)，并標(biāo)識(shí)測(cè)區(qū)的4個(gè)頂點(diǎn)
A、 B、 C、 D，利用數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行攝影獲得測(cè)區(qū)的數(shù)碼照片；
然后，通過(guò)以下數(shù)學(xué)模型(1)對(duì)數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正，消除中心投影方式帶來(lái)的相
片中心和邊緣比例尺不同的影響模型中，x、 y為像素在原始數(shù)碼相片上的坐標(biāo)，X、 Y為像素在校正相片上的坐標(biāo)。通 過(guò)建立的函數(shù)F"x， y)和F2(x， y)可分別實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)區(qū)內(nèi)每個(gè)像素X、 Y的校正；
之后，通過(guò)數(shù)學(xué)模型(2)實(shí)現(xiàn)植被蓋度估算，植被蓋度是測(cè)區(qū)中植被像素個(gè)數(shù)占總像 素個(gè)數(shù)的百分比
&=》100% (2)
模型中，K是植被蓋度，M為測(cè)區(qū)內(nèi)植被像素的數(shù)目，屏為測(cè)區(qū)內(nèi)全部像素的總數(shù)目。
本項(xiàng)發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，攜帶方便，只需數(shù)碼相機(jī)和一些簡(jiǎn)單工具即可對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行 數(shù)據(jù)采集；操作簡(jiǎn)單，在計(jì)算機(jī)程序支持下，根據(jù)預(yù)設(shè)的正方形頂點(diǎn)即可完成相片的校 正，結(jié)合植被蓋度估算模型實(shí)現(xiàn)植被蓋度的自動(dòng)估算；精度高，在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型的支持 下完成，計(jì)算結(jié)果具有較高精度。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任 何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都 應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
1權(quán)利要求
1、一種由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，包括首先，對(duì)需估算的測(cè)區(qū)拍攝數(shù)碼照片；然后，利用仿射變換模型對(duì)所述數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正；之后，根據(jù)校正后的數(shù)碼照片的像素的顏色信息識(shí)別植被像素和非植被像素，并根據(jù)識(shí)別的信息估算所述測(cè)區(qū)的植被蓋度。
2、根據(jù)權(quán)利要求l所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，所述利用仿射變換模型對(duì)所述數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正包括將原始數(shù)碼相片中各象素坐標(biāo)代入以下數(shù)學(xué)模型對(duì)數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正<formula>formula see original document page 2</formula> (1) 模型中，x、 y為像素在原始數(shù)碼相片上的坐標(biāo)；X、 Y為像素在校正后的相片上的坐標(biāo)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，所述模型(1)中，函數(shù)F"x， y)和F"x， y)的系數(shù)通過(guò)以下方法求得首先，在原始數(shù)碼相片中建立設(shè)備坐標(biāo)系，并在校正相片中建立用戶坐標(biāo)系；然后，選擇所述測(cè)區(qū)的多個(gè)頂點(diǎn)，并將所述多個(gè)頂點(diǎn)象素已標(biāo)識(shí)的設(shè)備坐標(biāo)(x， y)和己知的用戶坐標(biāo)(X， Y)分別代入所述模型(1);之后，采用最小二乘法求解所述函數(shù)R(x， y)和F2(x， y)的系數(shù)。
4、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，所述測(cè)區(qū)為正方形，所述多個(gè)頂點(diǎn)為所述正方形的多個(gè)頂點(diǎn)。
5、根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，所述幾何校正用于校正所述數(shù)碼相片中各象素的位置信息，且各象素的顏色信息保持不變。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，包括根據(jù)所述校正后的相片識(shí)別所述測(cè)區(qū)中植被像素和非植被像素，并分別統(tǒng)計(jì)二者的數(shù)目a;和i，利用以下數(shù)學(xué)模型估算植被蓋度k :&=二><腦 (2)。
7、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的由數(shù)碼照片佔(zhàn)計(jì)植被蓋度的方法，其特征在于，所述測(cè)區(qū)中 植被像素和非植被像素分別根據(jù)以下規(guī)律識(shí)別所述像素顏色^由紅&、綠&、藍(lán)&三基色組成，所述植被像素的顏色構(gòu)成規(guī)律為》S > &-Se2Ss>S/;; 所述非植被像素的顏色構(gòu)成規(guī)律為^ >Se >Sfl 。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種由數(shù)碼照片估計(jì)植被蓋度的方法，首先在研究區(qū)內(nèi)選取正方形測(cè)區(qū)，并標(biāo)識(shí)測(cè)區(qū)的4個(gè)頂點(diǎn)A、B、C、D，利用數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行攝影，獲得測(cè)區(qū)的數(shù)碼照片；然后，通過(guò)數(shù)學(xué)模型(見右邊下式)對(duì)數(shù)碼照片進(jìn)行幾何校正，消除中心投影方式帶來(lái)的相片中心和邊緣比例尺不同的影響；之后，通過(guò)數(shù)學(xué)模型F_V＝(N_V/N_T)×100％實(shí)現(xiàn)植被蓋度估算。攜帶方便、操作簡(jiǎn)單、估算精度高。
文檔編號(hào)G06K9/62GK101493894SQ20091007945
公開日2009年7月29日 申請(qǐng)日期2009年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月11日
發(fā)明者劉運(yùn)峰, 吳根梅, 巖 張, 張學(xué)霞, 張殿君, 松 朱, 朱清科, 武鵬飛, 王茂軍, 偉 秦 申請(qǐng)人:北京林業(yè)大學(xué)