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原文传递一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法

专利名称：	一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法
摘要：	本发明提供一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法，是基于养殖海藻的反射率光谱与其生物量相关关系，选定特征光谱波段及特征参数，构建了养殖紫菜的多光谱遥感监测模型。根据模型，通过对多光谱遥感图像的反演，获得大面积紫菜生物量的实时无损监测。本发明给出了一种新的养殖经济海藻的生物量测定方法，该方法具有实时无损、高通量及有效减少大量外业调查工作量等优点。该方法可以应用到养殖经济海藻的生长监测中，并可为海洋养殖数字化提供理论和实验基础。本发明方法相比传统地面采样测定方法，省时省力，能达到对目标区域的无损大面积测定，同时比卫星遥感测定精度高，获取及时，测定的时效性好。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	中国海洋大学
发明人：	杜国英;茅云翔;车帅;王宁;何堃
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-28T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201910686001.9
公开号：	CN110398465A
代理机构：	北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	汤东凤
分类号：	G01N21/25(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	266003 山东省青岛市崂山区松岭路238号
主权项：	1.一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步骤： 1)获取目标区高分辨率多光谱近地遥感图像：在待测定的目标区域，于晴朗或者少云的中午前后，待养殖海藻完全露出水面，利用无人机搭载高分辨率多光谱仪和运动相机于目标区域上方高度40m处高度进行往返拍摄，航线间距为2m，获取多光谱影像；光谱反射校准数据获取：将光谱反射校准板置于地面，利用无人机搭载像素为1280*960pixels，视角47.2°的高分辨率多光谱仪和运动相机起飞离地2-5米悬停，多光谱相机对校准板拍摄2-3组5通道多光谱数据，获得反射校准板影像以用于多光谱的反射率校准； 2)遥感图像数据预处理：将获取的高分辨率多光谱影像利用Pix4D软件的自动空中三角测量功能，进行自动空中三角测量，加载需要拼接和正射纠正的数据，并逐波段加载步骤1)获取的反射校准面板影像数据，输入反射率，自动处理获取的多光谱影像； 3)将处理后的多光谱影像在ENVI5.1软件中执行波段光谱运算小程序，选取近红外波段ρNIR、红边波段ρRE和红光波段ρR为生物量相关的特征波段，利用波段运算小程序提取其中的植被指数；其中比值植被指数RVI＝ρNIR/ρR；差异植被指数DVI＝ρNIR-ρR；归一化植被指数NDVI＝(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)； 4)光谱植被指数代入模型，估测生物量，其中回归模型公式如下：Biomass(g/m2)＝235.30DVI+12.91RVI+8.90NDVI+8.52，计算目标区域养殖海藻的生物量。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的1)中的高分辨率多光谱仪为高分辨率多光谱仪RedEdge-M传感器。 3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的1)中的运动相机为Firefly 8s运动相机。 4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的1)中的五通道多光谱数据分别为蓝光，中心波长475nm，20nm波宽；绿光，中心波长560nm，20nm波宽；红光，中心波长668nm，10nm波宽；红边，中心波长717nm，10nm波宽和近红外，中心波长840nm，40nm波宽。 5.一种用于计算养殖紫菜生物量的模型，其特征在于，所述的模型是用权利要求1所述的方法建立的。 6.如权利要求5所述的模型，其特征在于，所述的模型的公式如下：Biomass(g/m2)＝235.30DVI+12.91RVI+8.90NDVI+8.52；其中比值植被指数RVI＝ρNIR/ρR；差异植被指数DVI＝ρNIR-ρR；归一化植被指数NDVI＝(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)；红外波段ρNIR、红边波段ρRE和红光波段ρR为生物量相关的特征波段。
所属类别：	发明专利