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申请/专利权人：海南大学;中国农业科学院作物科学研究所
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118258313A
主分类号：G01B11/06
分类号：G01B11/06;G01S17/894;G06T5/70;G06V10/764
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于无人机激光雷达的燕麦株高估算方法及系统，本发明利用激光雷达系统，获取目标监测区域的点云数据，通过去噪处理、噪声滤波处理、地面点分类处理，将点云数据转化成DSM数字表面模型和DEM数字高程模型，从DSM数字表面模型和DEM数字高程模型中分别提取代表冠层顶部和地面高程值的统计值，并把两个统计值相减提取目标监测区域中燕麦的株高，保证了较高的精度，能够解决人工观测耗时耗力、误差偏大等问题，对基于无人机激光雷达的遥感技术在燕麦的农情监测中拥有广阔的应用前景。本发明有助于作物长势监测，提高农业生产效率，为农业生产和管理提供科学依据，实现精细化管理。
主权项：1.一种基于无人机激光雷达的燕麦株高估算方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用无人机激光雷达设备在实验田中采集作物点云数据，并对所述数据进行预处理，以获取目标监测区域三维点云数据；2采用基于空间分布的移除统计离群值去噪算法对LAS三维点云数据进行去噪处理；3使用大疆点云处理软件对去噪过的LAS点云数据进行噪声滤波处理；4采用改进的渐进加密三角网滤波算法对噪声滤波后的LAS点云数据进行地面点分类处理；5采用分箱最大线性插值方法将地面点分类后的LAS点云数据转换为栅格数据，生成DSM数字表面模型；6通过保守的地面点分类方法对LAS点云数据再次进行地面点的分类，采用ArcGIS软件中的arcpy库的LAS地面分类3d工具筛选地面点云数据，生成LAS地面点云图层，利用地面点云数据生成DEM数字高程模型；7在生成的DSM数字表面模型和DEM数字高程模型中使用ArcMap中的“以表格显示分区统计”工具，从DSM数字表面模型和DEM数字高程模型中分别提取代表冠层顶部和地面高程值的统计值，分别是最大值、最小值、平均值、中位数、第5百分位、第90百分位、第95百分位和第99百分位，从所建立的统计值组合中，筛选出一种最准确的估算株高的组合，并把组合中两个统计值相减以获取目标监测区域中燕麦的株高。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学;中国农业科学院作物科学研究所 一种基于无人机激光雷达的燕麦株高估算方法
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