[发明专利]一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法

权利要求书

1.一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用无人机拍摄稻虾种养系统的全景影像，以获取全景影像数据；

步骤2：对全景影像数据进行预处理，生成整个稻虾种养系统的正射影像图；

步骤3：将正射影像图裁剪为若干相同大小的图像样本，并将图像样本分为含有沟坑和不含有沟坑的两类，以构建沟坑识别样本集；对于含有沟坑的图像样本，将其按照沟坑类型分成多类，以构建沟坑类型识别样本集；

步骤4：利用沟坑识别样本集训练沟坑识别模型，并利用沟坑类型识别样本集训练沟坑类型识别模型；

步骤5：对于待测稻虾种养系统，将其正射影像图裁剪为和图像样本大小相同的若干待测图像，将待测图像逐一输入沟坑识别模型中以判断该待测图像是否含有沟坑，对于含有沟坑的待测图像，将其输入沟坑类型识别模型中进一步判断沟坑类型；

步骤6：对于含有沟坑的待测图像，分别获取其沟坑区域所占的像素数，并将各沟坑区域的像素数总和与待测稻虾种养系统正射影像图的像素数总和间的比值作为待测稻虾种养系统的沟坑占比。

2.如权利要求1所述的一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法，其特征在于，步骤1中，无人机的飞行高度为300米，图像获取方式为垂直获取，影像格式为RGB，飞行航线重复率为70％，航点重复率为65％，图像分辨率不小于2000万像素。

3.如权利要求1所述的一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法，其特征在于，步骤2中，将获取的全景影像数据导入Agisoft Photoscan软件中，进行图像的对齐和拼接以生成整个稻虾种养系统的正射影像图；在Agisoft Photoscan软件中，将图像对齐精度设置为Medium，点云密度设置为Low，空间三角形数量设置为Little，空间位置校准设置为RTK。

4.如权利要求1所述的一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法，其特征在于，步骤4中，对于沟坑识别样本集中的每个图像样本，提取其超绿特征、绿红差值指数、归一化绿度指数构成沟坑区域特征，用来训练随机森林二分类模型并将其作为沟坑识别模型；

超绿特征的计算公式为：ExG＝2G-R-B，

绿红差值指数的计算公式为：GMR＝G-R，

归一化绿度指数的计算公式为：b＝B/(R+G+B)，

其中，R、G、B分别表示图像的R通道、G通道、B通道。

5.如权利要求1所述的一种稻虾种养系统沟坑占比航测方法，其特征在于，步骤4中，对于沟坑类型识别样本集中的每个图像样本，首先将其灰度化，然后通过最大类间方差法进行二值化，将图像分为沟坑区域和非沟坑区域，获取沟坑区域的最小外接矩形的长宽比、沟坑区域在整个图像中的面积占比以及二值图像的最小二阶矩构成沟坑类型特征，用来训练随机森林多分类模型并将其作为沟坑类型识别模型；其中，最小二阶矩的计算公式为：p(i,j)表示二值图像第i行第j列的像素值，n、m分别为二值图像的总行数和总列数。