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    小麥倒伏無(wú)人機(jī)航拍災(zāi)害評(píng)估技術(shù)研究

    2019-01-11 02:27:00鄒英健中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所
    無(wú)人機(jī) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:航拍農(nóng)作物災(zāi)害

    鄒英健/中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所

    分析了無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)在小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),提出了基于無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)的災(zāi)害評(píng)估處理方法,并給出了實(shí)際應(yīng)用案例。

    小麥倒伏災(zāi)害分析

    小麥倒伏是在小麥生長(zhǎng)發(fā)育中后期,因氣候因素或栽培措施不當(dāng),造成小麥大面積倒伏,嚴(yán)重影響小麥成熟,造成減產(chǎn)的一種現(xiàn)象。近年來(lái),我國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)河南、河北、山東、安徽、江蘇、四川等地,由于受大風(fēng)、暴雨等極端天氣影響,造成小麥大面積倒伏的事件時(shí)有發(fā)生給國(guó)家和農(nóng)民帶來(lái)巨大損失。

    小麥倒伏災(zāi)害發(fā)生后,災(zāi)后評(píng)估就成為當(dāng)務(wù)之急。災(zāi)后評(píng)估包括對(duì)受災(zāi)位置、受災(zāi)面積、受災(zāi)程度等方面的評(píng)估。由于惡劣天氣引發(fā)小麥大面積倒伏大多發(fā)生在小麥生長(zhǎng)發(fā)育中后期,災(zāi)后評(píng)估的快速及時(shí)就顯得尤為重要。災(zāi)后評(píng)估的準(zhǔn)確性、及時(shí)性直接影響到:

    (1)受災(zāi)損失程度的準(zhǔn)確性;

    (2)災(zāi)后生產(chǎn)自救指導(dǎo)措施的合理性;

    (3)災(zāi)害理賠的合理性和及時(shí)性。

    隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)事業(yè)的大力發(fā)展,農(nóng)作物生產(chǎn)參保率大幅提高,災(zāi)后評(píng)估也是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)定損理賠的重要依據(jù),快速準(zhǔn)確的災(zāi)后評(píng)估對(duì)快速合理理賠、保障農(nóng)戶(hù)利益、維護(hù)社會(huì)安定也非常重要。由此可見(jiàn),災(zāi)后評(píng)估在應(yīng)對(duì)小麥倒伏災(zāi)害中具有重要作用。

    農(nóng)田發(fā)生小麥倒伏情況通常是大范圍、大面積,但具體到倒伏地塊里,并不完全是全部地塊都倒伏,經(jīng)常是塊狀倒伏形狀,有連續(xù)的情況也有不連續(xù)的情況。同時(shí)倒伏的程度也不相同。總體上情況復(fù)雜,無(wú)規(guī)律可循。在地面上進(jìn)行精確倒伏面積測(cè)算十分困難,需要新的技術(shù)手段進(jìn)行精確的倒伏面積測(cè)算和程度評(píng)估。

    圖1 2017年5月25日焦作市修武縣小麥倒伏現(xiàn)場(chǎng)照片

    無(wú)人機(jī)航拍的優(yōu)點(diǎn)

    基于小麥倒伏的受災(zāi)特點(diǎn),結(jié)合空中遙感的大面積影像獲取能力和精確信息提取的優(yōu)勢(shì),我們提出利用無(wú)人機(jī)航拍,進(jìn)行小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估。原理上講,遙感是在不同的電磁譜段內(nèi)周期性地收集地表信息,研究、識(shí)別地球和環(huán)境的重要方法。無(wú)人機(jī)作為一種有效的空中遙感平臺(tái),其快速靈活的特點(diǎn),使無(wú)人機(jī)航拍在各種災(zāi)害評(píng)估方法中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

    (1)位置準(zhǔn)確

    無(wú)人機(jī)航拍中,無(wú)人機(jī)云臺(tái)自帶有位置信息、云臺(tái)姿態(tài)信息采集設(shè)備,能夠準(zhǔn)確采集災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)的經(jīng)緯度坐標(biāo),記錄災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)的準(zhǔn)確位置。

    (2)實(shí)時(shí)獲取

    目前,我國(guó)無(wú)人機(jī)發(fā)展空前活躍,各種大小、各種續(xù)航能力的無(wú)人機(jī)比比皆是,使用門(mén)檻非常低。只要配置了云臺(tái)、相機(jī)和任務(wù)規(guī)劃飛控軟件,在天氣良好的情況下,就可以順利完成災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集工作。

    (3)分辨率高

    所采集圖像數(shù)據(jù)地面分辨率可以達(dá)到毫米級(jí),對(duì)于識(shí)別各種農(nóng)作物及其狀態(tài)毫無(wú)障礙。

    (4)無(wú)損、準(zhǔn)確

    相比于實(shí)地抽樣、估算受災(zāi)面積,還避免不了踩踏農(nóng)作物的實(shí)地勘查法,無(wú)人機(jī)航拍只需在地頭放飛無(wú)人機(jī),就可快速全面完成災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集工作,經(jīng)簡(jiǎn)單處理后得到準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果。無(wú)人機(jī)航拍評(píng)估方法更快速、全面、準(zhǔn)確,還不損壞農(nóng)作物。

    災(zāi)害評(píng)估處理方法

    無(wú)人機(jī)航拍小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估方法,一般包括無(wú)人機(jī)準(zhǔn)備、根據(jù)災(zāi)害評(píng)估區(qū)域制定飛行方案、無(wú)人機(jī)航拍、圖像拼接、識(shí)別受損農(nóng)作物、計(jì)算受災(zāi)面積、評(píng)估受災(zāi)程度、生成上報(bào)材料等步驟(見(jiàn)圖2)。

    圖2 災(zāi)害評(píng)估流程

    圖3 航片對(duì)齊

    圖4 DSM格網(wǎng)

    (1)無(wú)人機(jī)準(zhǔn)備

    檢查無(wú)人機(jī)完好狀態(tài),航拍設(shè)備正常、電池電量,儲(chǔ)存卡可用空間等。

    (2)制定飛行計(jì)劃

    根據(jù)評(píng)估區(qū)域設(shè)定飛行區(qū)域,飛行區(qū)域必須完全覆蓋評(píng)估區(qū)域;根據(jù)圖像地面分辨率設(shè)定飛行航高,同時(shí)注意觀(guān)察評(píng)估區(qū)域內(nèi)及周邊是否有電力線(xiàn)、高大建筑等,所設(shè)定飛行航高,必須保證飛行安全,必要時(shí)可適當(dāng)降低地面分辨率;航向重疊度設(shè)定不小于70%,旁向重疊度設(shè)定不小于50%,如果有微風(fēng),需要適當(dāng)增大航向重疊度、旁向重疊度的設(shè)定值。

    (3)無(wú)人機(jī)航拍

    無(wú)人機(jī)航拍過(guò)程中,需注意無(wú)人機(jī)電池余量,及時(shí)更換電池。

    (4)圖像拼接

    可用于無(wú)人機(jī)圖像拼接的商業(yè)軟件有Agisoft Photoscan、Erdas、Trimble inpho等,其自動(dòng)化水平都很高,可以很快地完成圖像自動(dòng)拼接。

    以Agisoft Photoscan為例,處理流程包括篩選航片、航片對(duì)齊(見(jiàn)圖3)、生成密集點(diǎn)云、生成DSM格網(wǎng)(見(jiàn)圖4)、正射影像輸出等步驟。

    (5)災(zāi)害評(píng)估影像分析算法

    識(shí)別小麥倒伏,既可采用人工目視識(shí)別的方法,也可以利用算法自動(dòng)提取。

    1)人工目視識(shí)別

    圖5中,A區(qū)是剛剛種植其他農(nóng)作物的耕地,近乎荒地,很亮;B區(qū)是正常的小麥田塊,亮度偏暗,紋理細(xì)膩,均勻,恰似毛茸茸的地毯;C區(qū)是小麥倒伏的田塊,小麥倒伏之后,葉片的反射面增大,反射太陽(yáng)光的能力增強(qiáng),所以比正常小麥明顯變亮;同時(shí),小麥倒伏情形多種多樣,有全倒,有半倒,有這個(gè)方向倒,有那個(gè)方向倒,有連片倒,有小范圍倒,因此,小麥倒伏的田塊不但亮,還粗糙,顆粒變化大,明顯有別于正常小麥。

    2)自動(dòng)提取

    自動(dòng)提取的算法有很多。由于我們無(wú)人機(jī)航拍圖像只有紅綠藍(lán)三波段,就采用了圖6所示自動(dòng)提取流程。

    由于小麥倒伏區(qū)域有陰影邊界,陰影邊界也屬于倒伏面積,只是亮度明顯變低,小麥倒伏區(qū)域和陰影邊界需要分別提取。圖7是以圖5為原始圖像的提取結(jié)果(白色部分小麥倒伏);圖8是提取結(jié)果矢量化后(紅色)與原始圖像的疊加。

    由圖8提取結(jié)果矢量化后與原始圖像的疊加可以看出,絕大多數(shù)提取結(jié)果與人工目視識(shí)別相吻合,只是在非小麥區(qū)域有零星錯(cuò)誤提取現(xiàn)象,需要人工干預(yù)。

    (6)計(jì)算受災(zāi)面積和生成上報(bào)材料

    根據(jù)委托人的要求格式,計(jì)算受災(zāi)面積,生成上報(bào)材料。

    實(shí)例應(yīng)用分析

    2017年5月22日16時(shí)至19時(shí),河南西部、北部出現(xiàn)降水天氣過(guò)程,局地伴有雷暴大風(fēng)、短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣,多個(gè)地方出現(xiàn)小麥大面積倒伏報(bào)案。位于河南西北部的焦作市,所轄各縣發(fā)生了不同程度的小麥倒伏(稱(chēng)為“5.22暴雨大風(fēng)災(zāi)害”),其中以修武縣、溫縣尤甚。由于正值小麥灌漿、成熟期,倒伏將對(duì)產(chǎn)量造成嚴(yán)重影響。2017年5月25日-26日,對(duì)焦作各地實(shí)施無(wú)人機(jī)航拍工作,對(duì)小麥倒伏進(jìn)行了受災(zāi)面積評(píng)估。共獲取無(wú)人機(jī)原始航片2000多張,制作無(wú)人機(jī)影像圖23幅,覆蓋實(shí)地6km2。

    圖5 不同狀態(tài)小麥對(duì)比

    圖6 自動(dòng)提取流程圖

    圖7 倒伏小麥提取結(jié)果

    圖8 提取結(jié)果矢量化

    圖9 某一地塊受災(zāi)面積評(píng)估結(jié)果

    圖9所示是某一地塊的受災(zāi)面積評(píng)估結(jié)果,地塊總面積161.48畝(邊線(xiàn)為黑色線(xiàn)條),嚴(yán)重倒伏面積82.50畝(邊線(xiàn)為紅色線(xiàn)條),輕度倒伏面積20.55畝(邊線(xiàn)為棕色線(xiàn)條,位于圖中心)。

    經(jīng)抽樣方法的實(shí)地測(cè)量檢驗(yàn)表明,無(wú)人機(jī)航拍對(duì)小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估的準(zhǔn)確度在90%以上,其評(píng)估結(jié)果得到了農(nóng)戶(hù)、保險(xiǎn)公司和政府三方的一致認(rèn)同。6月初是夏收時(shí)間,小麥?zhǔn)崭钤诩?,急需以最高的效率、最精?zhǔn)的手段核定農(nóng)戶(hù)的損失。無(wú)人機(jī)航拍的應(yīng)用,解決了快速、準(zhǔn)確核定農(nóng)戶(hù)損失的問(wèn)題,避免了不必要的經(jīng)濟(jì)糾紛,保障了農(nóng)戶(hù)和國(guó)家的合法權(quán)益,維護(hù)了社會(huì)安定。

    結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估實(shí)驗(yàn),可以得出以下結(jié)論:

    (1)對(duì)于小麥倒伏災(zāi)害評(píng)估,利用無(wú)人機(jī)航拍方式進(jìn)行,在技術(shù)上是可行的,在實(shí)踐中是有效的。

    利用無(wú)人機(jī)航拍對(duì)小麥倒伏面積進(jìn)行評(píng)估,實(shí)現(xiàn)了評(píng)估過(guò)程對(duì)農(nóng)作物的零損害,評(píng)估形式和評(píng)估結(jié)果得到了委托雙方的充分認(rèn)可,都認(rèn)為評(píng)估過(guò)程快速、全面,直觀(guān),評(píng)估結(jié)果可信度高。

    (2)評(píng)估方法簡(jiǎn)單易行,便于推廣應(yīng)用。

    無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)已經(jīng)成熟,在農(nóng)田上進(jìn)行無(wú)人機(jī)航拍方法簡(jiǎn)單方便,容易掌握,評(píng)估技術(shù)經(jīng)過(guò)前期的技術(shù)攻關(guān),已經(jīng)形成流程化處理,可在很多地方進(jìn)行推廣應(yīng)用。

    (3)無(wú)人機(jī)航拍最好增加近紅外波段。

    為了計(jì)劃一步提升評(píng)估的準(zhǔn)確性,在識(shí)別農(nóng)作物種類(lèi)、生長(zhǎng)狀態(tài)方面,近紅外波段具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)??稍黾咏t外波段以進(jìn)一步提高農(nóng)作物受災(zāi)面積識(shí)別精準(zhǔn)度的提高。

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