[发明专利]一种基于无人机RGB相机的植被冠层高度快速提取方法

权利要求书

1.一种基于无人机RGB相机的植被冠层高度快速提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、基于无人机获取的影像数据，采用运动结构方法处理生成带有RGB波段信息的三维密集点云；

步骤2、基于进取式两步滤波对密集点云进行地面点滤波，同时计算点云(ExG-ExR)指数，基于Otsu分割(ExG-ExR)指数得到地面点，将进取式两步滤波和Otsu得到的地面点取交集得到地面点云；

步骤3、基于步骤2中得到的地面点云，进行规则网格化；

步骤4、基于步骤3中的规则网格化的地面点云，按照行和列方向提取剖面线，对每条剖面线进行最小二乘二次拟合和预测补齐所有地面空洞，得到按照行和列补全的两个面模型，对前述两个进行加权平均得到加权平均地面模型；

步骤5、对步骤1中得到的三维密集点云进行同步骤3相同的规则网格化得到原始地表模型，原始地表模型减去步骤4获得的加权平均地面模型，得到冠层结构模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机RGB相机的植被冠层高度快速提取方法，其特征在于，所述步骤1中，无人机获取影像数据的方法为：根据植被冠层高度区形状预设覆盖全区域的两组相互垂直的航带，航向和旁向重叠度均达到80％；

所述步骤1中，生成三维密集点云的方法为：基于SIFT算子和采样一致性算法RANSC进行特征点提取和匹配，采用光束法平差优化重建结果，最后基于面片的三维多视角立体视觉算法PMVS得到密集点云。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机RGB相机的植被冠层高度快速提取方法，其特征在于：

(一)步骤5所述原始地表模型获得：根据植被冠层高度区最大植株冠层大小，确定初始滤波窗口大小，应用于步骤1生成的三维密集点云识别每个窗口内最低点，并分类为若干初始地面点，然后对若干初始地面点进行线性插值，得到初始地形模型；

(二)评估剩余未分类点：满足如下两个条件，可添加到地面类别中，

(a)剩余未分类点到初始地形表面的距离不超过最大距离阈值；

(b)最近的地面点和初始地形表面之间的角度差以及最近的初始地面点和被评估点之间的角度差小于最大角度阈值；

其中，滤波窗口、最大距离阈值和最大角度阈值采取进取式策略逐步减小，以实现从大到小型植被的分步去除，乔灌草混合的复杂场景采取三次进取滤波得到地面点云；

其次，利用式(1)计算步骤1生成的三维密集点云的(ExG-ExR)指数，基于Otsu自动化分割(ExG-ExR)指数得到地面分类结果二值图，将其与进取滤波得到地面点云取交集得到步骤二所述的地面点云。

ExG-ExR＝3*G-2.4*R-B (1)

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机RGB相机的植被冠层高度快速提取方法，其特征在于，所述步骤4加权平均地面模型的具体获得方法包括：

(一)按行和列分别提取步骤3中规则网格化点云的所有剖面线；

(二)对每一条剖面线检测空洞区域的数量及长度，按照空洞长度自大到小排序；

(三)统计空洞长度最大区域的长度L，若其为偶数则加一，然后自左边界向左取3(L-1)/2个点，自右边界向右同样取3(L-1)/2个点，将3(L-1)加上空洞长度L分成左中右三段，左段取左数前3(L-1)/2个点做最小二乘二次拟合，并向右预测(L-1)/2个点，右侧取右数前3(L-1)/2个点做最小二乘二次拟合，并向左预测(L-1)/2个点，中间取(L-1)个点做最小二乘二次拟合，预测空洞长度L个点，左中右三段重合L个点；

(四)用y⁽ⁱ⁾(d₁)、y⁽ⁱ⁺¹⁾(d₂)，d₁，d₂＝1，2，…，L分别表示第i段和第i+1段的拟合多项式，对左中和中右重叠区域用式(2)分别做加权平均，权重随着点到线段中心之间的距离线性减小，并在相邻部分的边界附近有效地消除任何跳跃或不连续性；

(五)使用步骤(四)中得到的空洞区域加权值替换掉空洞区域，并循环执行第(二)～(四)步直到消除所有空洞，得到按行和列提取的两个地形模型；

(六)对两个地形模型加权平均得到最后的地形模型。