Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 149-155    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.20
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于无人机重建点云与影像的城市植被分类
李莹, 于海洋(), 王燕, 吴建鹏, 杨礼
河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室,焦作 454000
Classification of urban vegetation based on unmanned aerial vehicle reconstruction point cloud and image
Ying LI, Haiyang YU(), Yan WANG, Jianpeng WU, Li YANG
Key Laboratory of Mine Spatial Information Technologies of NASG, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China
全文: PDF(5558 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云; 然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,nDSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取; 最后,采用面向对象的影像分析方法,根据nDSM信息与归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则。实验结果表明综合利用影像重建点云得到的nDSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92.08%。该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李莹
于海洋
王燕
吴建鹏
杨礼
关键词 无人机重建点云nDSM城市植被分类    
Abstract

In order to solve the problem that unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing for urban vegetation classification usually uses the spectral texture and shape features information, while the reconstruction point cloud data of image fail to be fully used, the authors put forward a new method of comprehensive reconstruction point cloud and spectral information of image to extract the vegetation. The dense cloud of the study area was reconstructed based on structure from motion(SFM), cluster multi view stereo (CMVS) and patch based multi view stereo (PMVS) algorithm, and the digital elevation model (DEM) and normalized digital surface model (nDSM) of the study area were generated based on filtering and interpolation, meanwhile in combination with the spectral information of image the urban vegetation with different heights was extracted. On the basis of object-oriented image analysis method in combination with the nDSM information and spectral information including normalized green-red difference index and visible-band difference vegetation index, the classification rules of different vegetation, such as aquatic vegetation, grassland, shrub, small tree, and tree, were established. The experimental results show that the integration of the nDSM from point cloud data of image and spectral information to extract the vegetation with different heights is feasible, and the overall classification accuracy is 92.08%. The results obtained by the authors can provide theoretical support and application reference for urban vegetation classification and mapping.

Key wordsUAV    reconstruction point cloud    nDSM    classification of urban vegetation
收稿日期: 2017-08-26      出版日期: 2019-03-14
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目"机载LiDAR支持下矿业城市LUCC水文效应模拟"(U1304402);国家重点研发计划项目"一体化综合减灾只能服务研究及应用示范"(2016YFC08033103)
通讯作者: 于海洋
作者简介: 李 莹(1993-),女,硕士研究生,主要从事遥感原理与应用方面的研究。Email: lgd_yingzi@163.com。
引用本文:   
李莹, 于海洋, 王燕, 吴建鹏, 杨礼. 基于无人机重建点云与影像的城市植被分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 149-155.
Ying LI, Haiyang YU, Yan WANG, Jianpeng WU, Li YANG. Classification of urban vegetation based on unmanned aerial vehicle reconstruction point cloud and image. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 149-155.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.20      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/149
Fig.1  研究区无人机正射影像
Fig.2  技术流程
Fig.3  研究区DEM和nDSM
  Fig.4 local variance and rate of change curve
Fig.5  不同尺度分割效果
类型 规则
乔木 NGRDI>0.2 nDSM>1.5
草地 NGRDI>0.2 nDSM<0.26 DEM>94.1
水生植被 VDVI>0.168 nDSM<1.6 DEM<94.1
小乔木 NGRDI<0.2 2<nDSM<9 Std. nDSM>0.1
灌木 NGRDI>0.2 0.26≤nDSM≤1.5 DEM>94.1
水泥地面 NGRDI<0.2 nDSM<0.055 DEM>94.1
建筑物 NGRDI<0.2 nDSM>5 Std. nDSM<0.1
水体 VDVI<0.168 nDSM<0.01 DEM<94.1
Tab.1  分类规则
Fig.6  分类结果
类别 乔木 草地 水生植被 小乔木 灌木 水泥地面 建筑物 水体 总计
乔木 18 120 5 0 14 60 0 6 0 18 205
草地 15 8 203 40 0 217 0 0 85 8 560
水生植被 0 9 1 746 0 3 0 0 15 1 770
小乔木 44 0 0 445 0 3 471 0 963
灌木 127 351 9 0 1 931 0 0 0 2 418
水泥地面 0 49 0 0 0 5 262 0 11 5 322
建筑物 26 0 0 36 0 0 9 677 0 9 739
水体 0 5 7 0 0 50 0 234 296
未分类 82 23 73 53 2 366 1 626 43 2 268
总计 18 414 8 645 1 875 548 2 210 5 681 11 780 388
Tab.2  混淆矩阵
精度 乔木 草地 水生植被 小乔木 灌木 水泥地面 建筑物 水体
生产精度/% 98.40 94.89 93.12 81.20 87.38 92.62 82.15 60.31
用户精度/% 99.53 95.83 98.64 42.21 79.86 98.87 99.36 79.05
总体精度/% 92.08 Kappa=0.897 2
Tab.3  分类精度
[1] 杨柳, 陈延辉, 岳德鹏 , 等. 无人机遥感影像的城市绿地信息提取[J]. 测绘科学. 2017,42(2):59-64.
doi: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.02.012
Yang L, Chen Y H, Yue D P , et al. Information extraction of urban green space based on UAV remote sensing image[J]. Science of Surveying and Mapping, 2017,42(2):59-64.
[2] 田振坤, 傅莺莺, 刘素红 , 等. 基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法[J]. 农业工程学报. 2013,29(7):109-116.
doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.07.014
Tian Z K, Fu Y Y, Liu S H , et al. Rapid crops classification based on UAV low-altitude remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013,29(7):109-116.
[3] 汪小钦, 王苗苗, 王绍强 , 等. 基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取[J]. 农业工程学报. 2015,31(5):152-159.
doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.05.022
Wang X Q, Wang M M, Wang S Q , et al. Extraction of vegetation information from visible unmanned aerial vehicle images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015,31(5):152-159.
[4] 井然, 邓磊, 赵文吉 , 等. 基于可见光植被指数的面向对象湿地水生植被提取方法[J]. 应用生态学报. 2016,27(5):1427-1436.
doi: 10.13287/j.1001-9332.201605.002
Jing R, Deng L, Zhao W J , et al. Object-oriented aquatic vegetation extracting approach based on visible vegetation indices[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016,27(5):1427-1436.
[5] 周在明, 杨燕明, 陈本清 . 基于可见光波段无人机影像的入侵物种互花米草提取研究[J]. 亚热带资源与环境学报. 2017,12(2):90-95.
Zhou Z M, Yang Y M, Chen B Q . Study on the extraction of exotic species Spartina alterniflora from UAV visible images[J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2017,12(2):90-95.
[6] Wu C C . VisualSFM: A visual structure from motion system[EB/OL]. .
[7] 苏伟, 李京, 陈云浩 , 等. 基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例[J]. 遥感学报. 2007,11(4):521-530.
doi: 10.3321/j.issn:1007-4619.2007.04.013
Su W, Li J, Chen Y H , et al. Object-oriented urban land-cover classification of multi-scale image segmentation method——A case study in Kuala Lumpur City Center,Malaysia[J]. Journal of Remote Sensing, 2007,11(4):521-530.
[8] 何豫航, 岳俊 . 基于CMVS/PMVS多视角密集匹配方法的研究与实现[J]. 测绘地理信息. 2013,38(3):20-23.
He Y H, Yue J . Research and implementation based on multi-view dense matching by applying CMVS/PMVS[J]. Journal of Geomatics, 2013,38(3):20-23.
[9] Furukawa Y, Ponce J . Accurate camera calibration from multi-view stereo and bundle adjustment[J]. International Journal of Computer Vision, 2009,84(3):257-268.
doi: 10.1007/s11263-009-0232-2
[10] 李俊利, 李斌兵, 柳方明 , 等. 利用照片重建技术生成坡面侵蚀沟三维模型[J]. 农业工程学报, 2015,31(1):125-132.
doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.01.018
Li J L, Li B B, Liu F M , et al. Generating 3D model of slope eroded gully based on photo reconstruction technique[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015,31(1):125-132.
[11] 方磊 . 基于特征的图像序列三维场景重建技术研究[D]. 武汉:华中科技大学, 2006.
Fang L . Research on Feature Based 3D Scene Reconstruction Techniques from Image Sequence[D]. Wuhan:Huazhong University of Science and Technology, 2006.
[12] 戴嘉境 . 基于多幅图像的三维重建理论及算法研究[D]. 上海:上海交通大学, 2012.
Dai J J . Research on the Theory and Algorithms of 3D Reconstruction from Multiple Images[D]. Shanghai:Shanghai Jiao Tong University, 2012.
[13] 张平, 王山东, 黄瑾娉 , 等. 基于SFM和CMVS/PMVS的建筑物点云重构方法研究[J]. 苏州科技学院学报(自然科学版). 2015,32(3):60-64.
doi: 10.3969/j.issn.1672-0687.2015.03.013
Zhang P, Wang S D, Huang J P , et al. Research on building point cloud reconstruction method based on SFM and CMVS/PMVS[J]. Journal of Suzhou University of Science and Technology(Natural Science), 2015,32(3):60-64.
[14] 傅银贞, 汪小钦 . 基于北京一号CCD数据的植被指数特性分析[J]. 测绘科学, 2010,35(6):35-38.
Fu Y Z, Wang X Q . Analysis of vegetation indices based on the CCD data of BJ-1[J]. Science of Surveying and Mapping, 2010,35(6):35-38.
[15] Meyer G E, Neto J C . Verification of color vegetation indices for automated crop image application[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2008,63(2):282-293.
doi: 10.1016/j.compag.2008.03.009
[1] 吴芳, 李瑜, 金鼎坚, 李天祺, 郭华, 张琦洁. 无人机三维地障信息提取技术应用于航空物探飞行轨迹规划[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 286-292.
[2] 任超锋, 蒲禹池, 张福强. 顾及地理空间信息的无人机影像匹配像对提取方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 85-92.
[3] 臧传凯, 沈芳, 杨正东. 基于无人机高光谱遥感的河湖水环境探测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 45-53.
[4] 李阳, 袁琳, 赵志远, 张晋磊, 王宪业, 张利权. 基于无人机低空遥感和现场调查的潮滩地形反演研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 80-88.
[5] 刘咏梅, 范鸿建, 盖星华, 刘建红, 王雷. 基于无人机高光谱影像的NDVI估算植被盖度精度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 11-17.
[6] 白俊龙, 王章琼, 闫海涛. K-means聚类引导的无人机遥感图像阈值分类方法[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 114-120.
[7] 舒慧勤, 方俊永, 鲁鹏, 顾万发, 王潇, 张晓红, 刘学, 丁兰坡. 基于多源高分辨率数据的遗址空间考古精细识别研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 162-171.
[8] 毕卫华, 赵星涛, 杨化超, 卞和方, 张秋昭. 基于智能手机的无人机低空倾斜摄影测量系统及其应用研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 248-255.
[9] 夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 115-122.
[10] 熊育久, 赵少华, 鄢春华, 邱国玉, 孙华, 王艳林, 秦龙君. 城市绿地资源多尺度监测与评价方法探讨[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 54-62.
[11] 蔡祥, 李琦, 罗言, 齐建东. 面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 63-71.
[12] 王伟, 王新盛, 姚婵, 金添, 邬佳昱, 苏伟. 基于无人机影像的小麦植株密度估算方法研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 111-119.
[13] 秦其明, 陈晋, 张永光, 任华忠, 吴自华, 张赤山, 吴霖升, 刘见礼. 定量遥感若干前沿方向探讨[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 8-15.
[14] 陈朋弟, 黄亮, 夏炎, 余晓娜, 高霞霞. 基于Mask R-CNN的无人机影像路面交通标志检测与识别[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 61-67.
[15] 连会青, 孟璐, 韩瑞刚, 杨艺, 余标. 基于无人机遥感的地质信息提取——以柳江盆地为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 136-142.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发