一种适用于精细化农情监测的无人机低空遥感系统

2019-09-02彭一爽

无人机 2019年7期

张帅 ,彭一爽

1.中国电子科技集团公司第二十七研究所，河南郑州 450047

2.中国建设银行股份有限公司郑州金水支行，河南郑州 450000

导读：简述了农情遥感监测概况，分析了无人机低空遥感在农田信息采集中的优势，并构建出一种适用于精细化农情监测的无人机低空遥感系统，介绍了外业航拍作业流程以及内业影像高精度快速拼接处理流程。经实测数据验证，采集的遥感图像空间分辨率达到3mm，麦穗清晰可见，实现了对小麦农田的精细化监测。

农情信息是农业生产指导管理的基础和关键，为科学决策和指导农业生产提供了基础依据，为促进增产增收发挥了重要作用。农情信息监测则是对农业生产过程的监测，其任务是对主要作物生长过程进行系统监测，近年来利用现代通讯技术和计算机技术，进行农情信息收集、综合分析和反馈，对作物长势监测、种植面积与产量估计、灾害评估等采用遥感科学与技术(Remote Sensing，简称RS) 、地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS) 、全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，简称GNSS) 和计算机技术，取得了一定进展。

农情遥感监测是利用以遥感技术为主的空间信息技术对农业生产过程进行的动态监测，其范围大、时效高和客观准确的优势是常规监测手段无法企及的。随着遥感等空间技术的发展，农情遥感监测从技术发展和应用深度均进入了一个全新时期，同时也成为信息农业、精准农业和数字农业的一个重要组成部分。我国农情遥感监测已有三十余年的研究历史，目前能在一定程度上满足国家粮食安全和农业结构调整的信息需求，但是由于我国国土辽阔、地形复杂、种植结构多样、农户规模小，以及遥感技术发展的局限性，农情遥感在某些关键技术和应用运行方面仍需要加强研究。

无人机遥感优势

无人机遥感，综合利用了无人驾驶飞行器技术、遥测遥控技术、无线通讯技术、GPS差分定位技术和遥感传感器技术等技术，能够快速、高效的获取地表空间遥感信息。无人机低空遥感在农情监测领域的应用具有巨大的优势和广阔的前景，无人机影像能很方便地应用于统计某一地区作物的种植结构、作物长势等信息，为大范围农作物种植及长势、产量等信息的评估提供依据；它还能提供地面农作物样方数据，克服传统GPS地面样方调查效率低、范围小、容易破坏农田的缺点，并为缺失卫星影像区域的作物信息空间抽样提供信息。

遥感是在不同的电磁谱段内周期性地收集地表信息，研究、识别地球和环境的重要方法。无人机作为一种有效的空中遥感平台，其快速灵活的特点，使得无人机遥感在农情信息采集中具有独特的优势：

(1) 体积小、便携。无人机体积小巧，拆卸组装便捷，易于携带，机动性强；

(2) 受天气影响小。无人机的飞行高度方便调节，不受云层厚度的影响，对成像的影响比较小；

(3) 实时获取。目前，我国无人机发展空前活跃，各种规格、各种续航能力的无人机比比皆是，使用门槛非常低。只需配置云台、相机和任务规划飞控软件，在天气良好的情况下，就可以顺利完成农情数据采集工作；

(4) 位置准确。无人机遥感平台带有位置信息、云台姿态等信息采集传感器，能够准确记录农田的经纬度信息；

(5) 周期性强。相比卫星遥感具有更高的时间分辨率，无人机技术可以与GIS或遥感应用系统，进行集成处理，测绘测量应用，也能够很便捷快速的进行搭载，为测绘测量工作的综合性和周期性，提供了良好的保障；

(6) 成本低廉。卫星遥感的高精度影像价格昂贵，低精度影像像元较小，不利于中国复杂的种植国情，而无人机价格相对便宜，运行维护成本低，适用于民用和科研的各个领域的应用拓展；

(7) 分辨率高。采集图像空间分辨率可以达到毫米级，对于识别各种农作物及其状态毫无障碍，并能带来卫星遥感所不具有的农作物精细纹理等额外的遥感信息，能够很好地应用于精细化农情监测；

(8) 无损、准确。相比于实地抽样，避免不了踩踏农作物的实地勘查法，无人机航拍只需在地头放飞无人机，就可快速全面完成农情信息数据采集工作，经简单处理后得到准确的农情信息。

系统实现方案

无人机低空遥感系统由无人机平台、无人机控制系统、遥感系统平台和影像处理系统组成，如图1所示。

无人机平台

无人机平台是整个低空遥感系统的载体。多旋翼无人机具有结构简单，操作方便、机动性好、视野广、作业选择性强等特点，能及时获取低空高分辨率图像和其他近地面信息，减少人力物力资源消耗，因此本文无人机平台选择飞行性能强劲、支持高清图传的四旋翼无人机——大疆“悟”(Inspire) 2。

“悟”(Inspire) 2动力系统强劲，0～80km/h所需加速时间仅为5s，最大飞行速度可达94km/h，最大下降速度可达9m/s；自加热双电池系统可提供最长31min续航时间(无负载) ，并轻松应对低温的挑战；最新FlightAutonomy系统，提供了关键传感器冗余和视觉避障能力；Spotlight Pro、动态返航点等多种智能拍摄、智能飞行功能，极大地拓展了创作空间；加之双频双通道图像传输、FPV摄像头、新一代多机互联技术、广播应用等一系列升级配置，使“悟” 2 变得超乎想象的强大。

无人机控制系统

控制系统主要完成无人机飞行控制和航线规划，前者用于飞行时的实时控制和交互操作，后者用于设定无人机的飞行路线，规划飞行任务。本文无人机控制系统选择DJI GS Pro，以支持通过地图选点、飞行器定点、文件导入等多种方式创建任务，使无人机按照规划航线自主飞行。

图1 无人机低空遥感系统组成

图2 影像处理系统

图3 无人机低空遥感数据处理流程

遥感系统平台

遥感系统平台是无人机低空遥感系统的传感器承载平台。本文遥感系统平台中的云台选择支持可交换镜头设计的大疆禅思X5S，其相机使用了一块由索尼提供的M4/3画幅(大小约为17mm＊13mm) 传感器，12.8档宽容度，并采用MTF卡口标准，共有8款经过大疆认证的M4/3镜头可供选择，标配的镜头为跟松下合作的15mm/f1.7镜头，本文镜头选择奥林巴斯45mm f 1.8，等效135画幅焦距90mm，以获取高分辨率、高画质影像数据。

影像处理系统

影像处理系统主要实现对无人机航拍影像的预处理操作，其流程包括航片筛选、航片对齐、生成密集点云、生成DSM格网和正射影像输出等，如图2所示。本文选择Agisoft PhotoScan处理软件，其支持在无控制点情况下，基于影像自动生成高分辨率数字正摄影像图(Digital Orthophoto Map，简称DOM) 及带精细色彩纹理的数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM) 。

信息采集与处理

无人机低空遥感小麦农田信息采集与处理，一般包括：无人机准备、飞行方案制定、无人机航拍、影像预处理和提取分析等步骤。

无人机准备

检查无人机完好状态，电池电量(包括无人机电池、遥控器电池及平板电脑电池) ，储存卡可用空间，以及测区电子地图下载等。

飞行方案制定

根据测定区域制定飞行方案，保证飞行区域完全覆盖测定区域；根据图像地面分辨率设定飞行航高，同时注意观察测定区域内及周边是否有树木、电力线、高大建筑，以及是否属于禁飞区等；设置航向重叠度75%，旁向重叠度60%；设置拍照模式为等时间间隔拍照。

图4 提取分析

无人机航拍

无人机航拍前，需要事先根据航高距离对相机进行标定；在航拍过程中，需时刻注意无人机电池余量，通讯链路连接情况，并注意远离人群，以保证飞行安全。

影像预处理

为了实时对无人机低空遥感外业采集数据的可用性进行定性、定量判定，必须在短时间内完成测区影像的拼接以及前期数据预处理。无人机拍摄获取以影像为中心的投影，要进行的应用必须对影像进行正射校正，并拼接成图，获得整个测区的正射影像图，以便实时在外场进行初期分析判读。处理流程包括高精度相机标定、影像预处理、空中三角测量、DSM/DEM自动提取、正射校正、影像镶嵌、影像裁剪等步骤，如图3所示。

提取分析

本文采用基于HSV颜色空间与形态学的小麦麦穗目标分割算法。首先, 通过影像预处理流程处理后获得的测区DOM，根据HSV空间内的色度、饱和度特征，构建颜色空间的改进模型，进行分量均衡化处理，达到图像增强的目的；然后根据颜色空间分量关系，对色度和饱和度进行线性运算，达到准确分割麦穗，得到包含麦穗在内的二值图像；最后，基于形态学颗粒分析，根据结构元素大小逼近目标大小的原则，实现目标特征提取，并完成麦穗目标准确分割，进而达到计算机自动化数穗，如图4所示。准确高效的麦穗自动化计数，对于大田小麦的产量的评估具有重要的意义。