基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法与流程

1.本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法。


背景技术：

2.森林资源是人类社会运作的基础，对促进经济可持续发展有着至关重要的作用，但是林业的病虫害对森林资源的利用和发展造成了严重的影响。传统的人工识别林业病虫害的方式耗时耗力，且存在代表性、时效性差的弊端，已难以适应目前大范围的病虫害实时监测的需求，卫星遥感技术能够在大范围内快速获取空间连续地表信息，所以目前大多使用遥感图像对林业的病虫害进行监测。
3.目前利用遥感图像的林业病虫害监测，是通过采集待监测区域相隔一段时间的遥感图像，分析对比两幅遥感图像中像素点的光谱特征信息，判断该区域中是否有病虫害区域，相比于人工检测，该方法成本低，时效性高，且具有宏观性，但是该方法没有考虑到相隔一段时间采集图像，该区域中植被叶片的含水量会改变，由于植被生长，叶片覆盖程度也会发生变化，叶片含水量和覆盖程度的变化都会导致像素点的光谱特征信息发生改变，所以会导致后续得到的判断结果不准确，因此，需要一种基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法。


技术实现要素：

4.本发明提供基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法，以解决现有的问题。
5.本发明的基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法，采用如下技术方案：采集待检测区域的高光谱遥感图像作为原图像，将待检测区域未遭到破坏时的高光谱遥感图像作为参照图像；获取原图像/参照图像中每个像素点在不同波长下的灰度值，将每个波长和对应的灰度值作为一组数据对，利用所有的波长对应的数据对组成该像素点的灰度值序列；利用参照图像中每个像素点的灰度值序列得到对应像素点的光谱特征向量，利用光谱特征向量对像素点进行聚类得到多个聚类结果；将参照图像中每个聚类结果的中心像素点的灰度值序列作为该聚类结果中每个像素点的灰度值序列；将参照图像中每个像素点的灰度值序列作为原图像中对应位置的像素点的参照灰度值序列；获取原图像中每个像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性，以及原图像中每个像素点的灰度值序列中灰度值与对应的参照灰度值序列中灰度值的差异性；根据原图像中每个像素点与参照图像中像素点的灰度值的差异性与波长的差异性得到对应的像素点的损伤概率；利用参照图像中的聚类结果获得原图像中在每一个聚类结果中对应的像素点，根据原图像中每个像素点的损伤概率和像素点所在聚类结果中所有像素点的损伤概率的方
差得到每个像素点的最终损伤概率，根据每个像素点的最终损伤概率确定该像素点是否为损伤像素点；利用原图像中判断为损伤像素点的像素点得到原图像中的病虫害区域。
6.进一步，根据参照图像中每个像素点的灰度值序列得到对应像素点的光谱特征向量的步骤包括：根据参照图像中每个像素点的灰度值序列进行拟合得到每个像素点的光谱曲线；将拟合得到的光谱曲线的表达式中的参数作为该像素点的光谱特征向量。
7.进一步，还包括：利用匹配算法将原图像中每个像素点的灰度值序列中的数据对与对应的参照灰度值序列中的数据对进行匹配；得到的匹配结果需满足像素点的灰度值序列中所有一一对应的数据对之间的整体差异最小。
8.进一步，获取原图像中每个像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性的步骤包括：获取原图像中每个像素点的灰度值序列中的每个波长与对应的参照灰度值序列中的波长之间的差值；对该像素点的灰度值序列中每个波长得到的差值求均值；将得到的均值作为该像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性。
9.进一步，获取原图像中每个像素点的灰度值序列中灰度值与对应的参照灰度值序列中灰度值的差异性的步骤包括：获取每个像素点的灰度值序列中的数据对与对应的参照灰度值序列中的数据对之间的差值，得到对应的像素点的灰度差值序列；利用灰度差值序列中为0的数值将灰度差值序列分为多个序列段；获取像素点的所有序列段中的数据对的总数量与该像素点的灰度值序列中数据对的总数量之间的比值；根据每个序列段中灰度值与对应的参照灰度值序列中的灰度值得到每个序列段的灰度值变化量和灰度值变化量的方差；将每个序列段的方差与该序列段中每个灰度值变化量相乘求和值；将得到的所有序列段中数据对的总数量的比值与得到和值相乘，得到每个像素点的灰度值序列中灰度值与对应的参照灰度值序列中灰度值的差异性。
10.进一步，根据原图像中每个像素点与参照图像中像素点的灰度值的差异性与波长的差异性得到对应的像素点的损伤概率的公式为：其中，表示第个像素点的损伤概率；表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的波长的差异性；表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的灰度值的差异性。
11.进一步，根据原图像中每个像素点的损伤概率和像素点所在聚类结果中所有像素点的损伤概率的方差得到每个像素点的最终损伤概率的公式为：其中，表示第个像素点的最终损伤概率；表示第个像素点的损伤概率；表示第个像素点对应的第个聚类结果中所有像素点的损伤概率的方差；表示第个像素点对应的第个聚类结果中像素点的总数量。
12.进一步，利用原图像中判断为损伤像素点的像素点得到原图像中的病虫害区域的步骤包括：对原图像中的所有损伤像素点进行聚类得到原图像对应的待检测区域中的多个病虫害区域。
13.进一步，还包括：根据原图像中病虫害区域的数量以及所有病虫害区域中像素点的最终损伤概率得到待检测区域的病虫危害程度。
14.进一步，根据原图像中病虫害区域的数量以及所有病虫害区域中像素点的最终损伤概率得到整个原图像的病虫危害程度的步骤包括：对每个病虫害区域中所有像素点的最终损伤概率求和得到该病虫害区域的病虫害危害程度；对原图像中所有病虫害区域的病虫危害程度求和得到待检测区域的病虫危害程度。
15.本发明的有益效果是：本发明的基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法，通过参照图像中像素点的光谱特征向量对像素点进行聚类，划分出了待检测区域的不同树种，方便后续与对应的参照灰度值序列进行对比；通过计算像素点的灰度值序列中波长与灰度值的差异性，得到了该像素点的光谱曲线的形变量以及不同波段灰度值的偏移量，同时结合各个波段灰度值变化量的均匀性对损伤概率进行综合判断，以排除由于植被覆盖程度高而造成的曲线偏移量较高的情况，提高了对林业病虫害检测的准确性；本发明还根据同种树种损伤概率的均匀性对损伤概率进行调整得到最终损伤概率进而判断病虫害发生的可能性，从而可以实现对同种树种不同季节的病虫害检测，增大了本发明的适用范围。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明的基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法的实施例总体步骤的流程图；图2为不同损伤程度的植物光谱特征分析；
图3为不同含水量叶片光谱特征分析；图4为不同棉花叶片重叠时的光谱曲线。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
19.本发明的基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法的实施例，如图1所示，该方法包括：s1、采集待检测区域的高光谱遥感图像作为原图像，将待检测区域未遭到破坏时的高光谱遥感图像作为参照图像。
20.由于高光谱遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率均高于常规遥感图像，且波段多而窄，在林业中的应用越来越广泛，能够极大提高森林树种的分类与识别的精度，因而本方案基于高光谱分辨率的遥感图像，通过对图像中不同位置的光谱信息的变化情况对林业病虫害进行监测，确定病虫害分布区域以及危害程度，以便更好的确定防止目标，制定适宜的防治计划。
21.s2、获取原图像/参照图像中每个像素点在不同波长下的灰度值，将每个波长和对应的灰度值作为一组数据对，利用所有的波长对应的数据对组成该像素点的灰度值序列；利用参照图像中每个像素点的灰度值序列得到对应像素点的光谱特征向量，利用光谱特征向量对像素点进行聚类得到多个聚类结果。
22.由于单一树种会降低多种动、树种间的相辅相克作用，因此在实际环境中，一个区域内往往包含多个树种，不同树种的光谱信息均不相同，因此可以根据高光谱遥感图像中各个像素点的光谱信息之间的差异对图像中的不同树种进行区分。
23.具体的，获取参照图像中每个像素点在不同波长下的灰度值，将每个波长和对应的灰度值作为一组数据对，利用所有的波长对应的数据对组成该像素点的灰度值序列，将每个像素点的灰度值序列作为该像素点的光谱信息，使用最小二乘法对每个灰度值序列进行曲线拟合得到该像素点的光谱曲线，该光谱曲线的表达式中的参数所组成的向量为该像素点的光谱特征向量，获取所有像素点的光谱特征向量，使用均值漂移聚类算法对每个像素点的光谱特征向量进行聚类，得到多个聚类结果，每个聚类结果对应一种树种。
24.利用得到参照图像中像素点的灰度值序列的方法得到原图像中的每个像素点的灰度值序列。
25.s3、将参照图像中每个聚类结果的中心像素点的灰度值序列作为该聚类结果中每个像素点的灰度值序列；将参照图像中每个像素点的灰度值序列作为原图像中对应位置的像素点的参照灰度值序列。
26.具体的，获取参照图像中每个聚类结果的中心像素点，将中心像素点的光谱曲线作为对应的聚类结果中每个像素点的光谱曲线，将中心像素点的灰度值序列作为对应的聚类结果中每个像素点的灰度值序列，因为是同一区域的图像，所以将参照图像中的像素点与原图像中的像素点按照位置一一对应，将参照图像中每个像素点的灰度值序列作为原图
像中对应位置的像素点的参照灰度值序列。
27.将参照图像中的聚类结果按照位置对应得到原图像中的聚类结果，获取原图像中第个聚类结果中第个像素点的灰度值序列，该聚类结果所对应的参照灰度值序列为，灰度值序列中的数据为波长和波长对应的灰度值所组成的数据对；利用km匹配算法对灰度值序列与参照灰度值序列中的数据对进行一一匹配，得到所有匹配的数据对，匹配结果需满足像素点的所有一一对应的数据对之间的整体差异最小，其中中的第个数据对与中的第个数据对为一组匹配的数据对。
28.s4、获取原图像中每个像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性，以及原图像中每个像素点的灰度值序列中灰度值与对应的参照灰度值序列中灰度值的差异性；根据原图像中每个像素点与参照图像中像素点的灰度值的差异性与波长的差异性得到对应的像素点的损伤概率。
29.由于植被在生长过程中受到病虫害损害，受到损害后植被的内部结构、叶绿素和水分含量就会发生不同程度的变化，植被的反射光谱特性也会随之变化，损害越严重，发生的变化越大，受损植被的光谱特征分析，如图2所示，轻微受损的植被由于内部结构、叶绿素以及含水量的损伤程度较小，所以轻微受损的植被的光谱曲线与未受损的正常植被的光谱曲线存在一定的相似性，植被的受损程度越严重，对应的光谱曲线的形变量(曲线形态变化量)越大。
30.也有可能会存在受损植被的光谱曲线与未受损的正常植被的光谱曲线形状十分相似，即光谱曲线的形变量非常小，但是相对于正常植被的光谱曲线，受损植被在相同波段的反射率并不相同，即受损植被与正常植被的光谱曲线发生曲线偏移，如图3所示为不同含水量叶片的光谱曲线图，此时偏移量越大，植被的受损程度越大；光谱曲线中的反射率越高，表示植被对比该波段的光吸收越差，反射出来的光越多，则在高光谱图像中对应该波段的灰度值就越大。
31.也有可能会存在未受损的植被，由于植被覆盖程度不同，与正常植被的光谱曲线产生曲线偏移，但是覆盖程度不同的植被与正常植被的曲线形状相似，即光谱曲线的形变量较小，如图4所示，为棉花叶片1-6层重叠的光谱曲线，覆盖程度不同的植被的光谱曲线与受损植被的光谱曲线不同，覆盖程度越高会近似等比例增加部分波段如近红外波段的反射率，即光谱曲线发生部分偏移。
32.因此可以根据实际的树种的光谱曲线与同种树种的参照光谱曲线的形变量以及偏移量分析原图像中的像素点对应的植被是否受损。
33.在步骤s3中得到了原图像中第个像素点的灰度值序列与参照灰度值序列相对应的每一组波长和灰度值组成的数据对，植被未受损时，得到的第个像素点的每一组数据对中的波长应该是相同的，当对应的数据对之间的波长不相同时，表示该像素点的光谱曲线发生了形变，此时每组数据对之间的波长差异越大，表明像素点的光谱曲线的形变量越大，则该像素点所对应的植被受损的概率越大；除了考虑波长之间的差异，即光谱曲线的横向差异，还需要考虑光谱曲线的纵向差异，即波长之间相似度高时，各个波长所对应的灰度
值差异越大，该像素点的损伤概率也越大，因此需要结合数据对中的波长和灰度值对该像素点的损伤概率进行分析。
34.具体的，获取原图像中每个像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性的公式为：其中，表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的波长的差异性；表示第个像素点的灰度值序列中波长的总数量，对应原图像中的通道总数量；表示第个像素点的灰度值序列中的第个波长；表示中波长的总数量；表示第个像素点的灰度值序列中的第个波长对应的参照灰度值序列中的第个波长。
35.需要说明的是，该公式用互相匹配的每一组波长之间的差值的平方求均值来表示该像素点的灰度序列中的波长与参照灰度值序列中波长的差异性，当互相匹配的数据对中波长之间的差异越大，表明此时该像素点的灰度值序列与对应的参照灰度值序列之间的差异越大，即该像素点的光谱曲线与对应的参照光谱曲线之间的形变量越大。
36.如图4所示，叶片覆盖程度较高则会出现附加灰度值的情况，当辐射能量透过最上层的叶片后，将被第二层的叶片反射，结果在形式上增强了第一层叶片的反射能量，增大了第一层叶片的灰度值，使得不同覆盖程度的植被之间产生灰度值差异，且这种差异相当于在部分波段对单层叶片灰度值的叠加，此时如果仅根据像素点的灰度值序列中的灰度值与对应的参照灰度值序列中的灰度值之间的差异大小进行损伤概率的判断，则容易将叶片覆盖程度较高的情况误判为损伤，因此需要首先确定出灰度值序列与参照灰度值序列中的数据对中的波长相同的情况，在数据对的波长相同时，根据灰度值之间的差异的相似性确定该差异是叶片覆盖程度不同造成的还是由于损伤造成的。
37.具体的，计算每个像素点的灰度值序列中的数据对与对应的参照灰度值序列中的数据对之间的欧式距离，得到的欧式距离为对应的各组数据对之间的差值，根据每组数据对之间的差值得到对应的像素点的灰度差值序列，以灰度差值序列中为0的数值对灰度差值序列进行划分，遍历整个灰度差值序列，每遍历到一个差值为0数值就对灰度差值序列进行一次划分，去除差值为0的数值，如果有多个连续的0数值，则将连续为0的数值对应的序列段去除，根据连续为0的序列段将灰度差值序列划分为左右两个序列段，则对灰度差值序列进行多次划分后会得到多个序列段，将灰度差值序列的多个序列段对应到该像素点的灰度值序列中，得到该像素点的多个序列段。灰度差值序列中差值为0表示该差值对应的数据对之间的波长和灰度值都相同。
38.获取原图像中每个像素点的灰度值序列中灰度值与对应的参照灰度值序列中灰度值的差异性的公式为：
其中，表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的灰度值的差异性；表示第个像素点的灰度值序列中波长的总数量，也表示灰度值的总数量，即对应原图像中的通道总数量；表示个像素点的灰度值序列中第个序列段中的波长的数量，也表示灰度值的数量；表示第个像素点的灰度值序列中序列段的数量；表示第个像素点的第个序列段中第个波长的灰度值相对于参照光谱曲线对应的灰度值的变化量，表示第个序列段中灰度值变化量的平均值；是根据所有序列段中对应的数据对之间的灰度值差异的均匀性表示该像素点的灰度值序列对应的光谱曲线的偏移量，的值越大，表明灰度值的波动程度越大，即该像素点的光谱曲线的偏移量越大，表示所有序列段中波长的数量在灰度值序列中波长的总数量的占比，即与参照光谱曲线存在偏移的部分，偏移的部分占比越多，表明该像素点的灰度值序列中总体的灰度值的差异性就越大。
39.根据原图像中每个像素点的灰度值与波长的差异性得到每个像素点的损伤概率的公式为：其中，表示第个像素点的损伤概率；表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的波长的差异性；表示第个像素点与对应的参照灰度值序列中的灰度值的差异性。
40.需要说明的是，是对进行归一化的函数，为现有公式，归一化后方便后续设置阈值进行判断，参考的函数模型，当像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性较大时，即光谱曲线的形变量较大时，则在损伤概率的计算中，得到的损伤概率较大，此时该像素点损伤概率的评估主要参考形变量；而像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中波长的差异性较小时，即光谱曲线的形变量较小时，即匹配结果中的该像素点的光谱曲线的各个波长与参照光谱曲线中的各个波长基本一致，因此该像素点损伤概率的评估主要参考光谱曲线的偏移量，例如由叶片含水量降低造成的光谱曲线发生偏移，此时光谱曲线的偏移量越大，损伤概率越大。
41.当原图像中像素点的灰度值序列中波长与对应的参照灰度值序列中的灰度值变
化量越小，即灰度值变化得越均匀，这种情况下认为灰度值的差异性是由植被叶片的覆盖程度升高所造成的概率较高，此时在根据波长灰度值的偏移量进行损伤概率计算时，对该波长的灰度值变化量的参考程度越小。当光谱曲线的形变量较大时，所得损伤概率主要以形变量的值为主，当形变量较小时，需要根据各个序列段的灰度值变化量的均匀性对损伤概率进行综合判断，以排除由于植被叶片覆盖程度高而造成的光谱曲线偏移量较大的情况，提高对林业信息识别的准确性。
42.利用得到该像素点的损伤概率的方法得到原图像中所有聚类结果中所有像素点的损伤概率。
43.s5、利用参照图像中的聚类结果获得原图像中在每一个聚类结果中对应的像素点，根据原图像中每个像素点的损伤概率和像素点所在聚类结果中所有像素点的损伤概率的方差得到每个像素点的最终损伤概率，根据每个像素点的最终损伤概率确定该像素点是否为损伤像素点。
44.原图像中的同一个聚类结果属于同一个树种，同一区域中的同一树种在相同时间内叶片的叶绿素变化情况是一致的，即当前采集的原图像与参照图像所对应的灰度值序列是一致的，而当该区域的植被发生了病虫害，会使得受损植被与正常植被的灰度值序列之间存在差异，或者由于不同区域植被受到病虫害损伤的程度存在差异，使得同一个聚类结果，即同一树种所对应的损伤概率方差较大，获取第个聚类结果中各个像素点的损伤概率之间的方差，记为。
45.考虑到植被的光谱信息含量受到叶绿素和含水量的影响，而植被在不同时期，所包含的叶绿素含量不同，进而导致同一种树种在不同季节的光谱信息也存在差异，但是正常情况下，同种未受损的树种在不同季节的光谱变化情况是一致的，当变化情况不一致，则说明当前树种受到破坏，则对应的原图像中的像素点存在异常，因此还需要根据同种树种损伤概率均匀性对损伤概率进一步修正得到像素点的最终损伤概率。
46.具体的，获取原图像中每个像素点的最终损伤概率的公式为：其中，表示第个像素点的最终损伤概率；表示第个像素点的损伤概率；表示第个像素点对应的第个聚类结果中所有像素点的损伤概率的方差；表示第个像素点对应的第个聚类结果中像素点的总数量；是利用乘以归一化后的值，根据进行归一化，评估不同像素点的损伤概率的相对大小，根据该值大小为权重确定损伤概率的调整幅度，如果该像素点的损伤概率在总体中占比较大，则该像素点为损伤像素点的概率更大，所以根据赋予权值使该像素点的损伤概率进一步增大；
利用表示对当前损伤概率进行调整，该像素点所在聚类结果中的损伤概率的方差越小，表示该区域的像素点的光谱变化情况比较相似，则该像素点的损伤概率是由于季节影响的概率较大，所以利用将损伤该率降低得到最终损伤概率，就不会将因为季节不同导致的损伤概率较大的像素点在判断时被判断为损伤像素点。
47.原图像采集的区域中可能存在的情况有三种：正常情况，部分存在病虫害，全部存在病虫害。正常情况下(包含不同季节)得到的像素点的损伤概率均较小且较为均匀，经过修正后最终损伤概率会进一步降低；当区域中全部发生了病虫害时，该区域中的损伤概率本身较大，利用调整损伤概率，提高了最终的损伤概率；部分存在病虫害的情况，由于不同位置病虫害的严重程度并不相同，使得区域内的损伤概率大小差异较大，所以得到的方差较大，可以利用调整损伤概率，提高最终的损伤概率。
48.设置阈值，当像素点的最终损伤概率时，认为该像素点所对应的植被存在病虫害，将该像素点记为损伤像素点。
49.s6、利用原图像中判断为损伤像素点的像素点得到原图像中的病虫害区域。
50.在本方案中，原图像中各个像素点的最终损伤概率是根据像素点的灰度值序列，即光谱信息进行评估的，光谱信息的变化程度越大，该损伤像素点对应的植被的损坏程度就越高，所以本方案结合各个损伤像素点的最终损伤概率以及损伤像素点的分布情况对待检测区域的病虫害危险程度进行综合评估。
51.具体的，利用均值漂移聚类算法对原图像中每种植被（每个聚类结果）中的损伤像素点进行聚类得到多个损伤聚类结果，每一个损伤聚类结果对应一个病虫害区域，计算病虫害区域的病虫害危害程度的公式为：其中，表示第个聚类结果中第个病虫害区域的病虫害危害程度；表示第个聚类结果中第个病虫害区域中的第个损伤像素点的最终损伤概率；表示第个病虫害区域的损伤像素点的数量，利用每个病虫害区域中所有像素点的最终损伤概率的和值表示该病虫害区域的病虫害危害程度。
52.根据原图像中所有病虫害区域的病虫危害程度计算待检测区域的病虫危害程度的公式为：其中，表示待检测区域的病虫危害程度；表示第个聚类结果中第个病虫害区域的病虫害危害程度；表示第个聚类结果中病虫害区域的数量；表示原图像中
的聚类结果的数量，即根据原图像中所有病虫害区域的病虫危害程度求和得到了待检测区域的病虫危害程度。
53.综上所述，本发明提供基于高分辨率遥感影像的林业信息识别方法，通过参照图像中像素点的光谱特征向量对像素点进行聚类，划分出了待检测区域的不同树种，方便后续与对应的参照灰度值序列进行对比；通过计算像素点的灰度值序列中波长与灰度值的差异性，得到了该像素点的光谱曲线的形变量以及不同波段灰度值的偏移量，同时结合各个波段灰度值变化量的均匀性对损伤概率进行综合判断，以排除由于植被覆盖程度高而造成的曲线偏移量较高的情况，提高了对林业病虫害检测的准确性；本发明还根据同种树种损伤概率的均匀性对损伤概率进行调整得到最终损伤概率进而判断病虫害发生的可能性，从而可以实现对同种树种不同季节的病虫害检测，增大了本发明的适用范围。
54.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。