【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機遙感影像解譯與制圖領域，涉及一種農情信息遙感實時監測方法，具體是一種多光譜遙感影像實時處理方法。
技術介紹
1、在以往的農業多光譜遙感數據獲取、建模反演與空間制圖過程中，對遙感數據的處理和解譯依然需要人工在后期花費大量時間進行，這一方面需要操作人員具備較高的專業素養，另一方面也導致了數據處理結果同作物實際生長情況之間存在一定滯后性。因此，有必要提供一種多光譜遙感影像實時處理方法，以解決以上問題，所以本專利技術具有一定實際意義。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種多光譜遙感影像實時處理方法，開發一套集圖像實時讀取-制圖-反演于一體的實時制圖框架，為遙感數據的實時處理研究提供參考，提高農業多光譜遙感影像解譯效率。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提出以下技術方案：
3、一種多光譜遙感影像實時處理方法，其特征在于，包括：數據獲取節點（s1）、圖像拼接節點（s2）和參數反演節點（s3）。
4、進一步，所述數據獲取節點基于“數據緩沖”機制實現對多光譜影像的實時獲取，并對其進行幾何校正、輻射定標、圖像配準和圖像合成等預處理。
5、進一步，所述圖像拼接節點實現對合成圖像的正射影像制圖。
6、進一步，所述參數反演節點實現對正射影像的波段分解、圖像二次配準和參數計算，生成目標參數分布圖。
7、進一步，所述“數據緩沖”機制通過建立數據容器和數據日志，使數據讀取和數據處理分為兩個獨立的階段進行，提高
8、進一步，所述幾何校正對圖像進行徑向畸變校正和切向畸變校正，消除原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征產生的形變。
9、進一步，所述輻射定標利用預先拍攝的具有固定反射系數的參考灰板圖像將目標圖像轉換為反射率圖像。
10、進一步，所述圖像配準以藍色波段影像（b）為基準影像，根據其余波段影像（紅色波段（r）、綠色波段（g）、近紅外波段（nir）、紅邊波段（red?edge））與基準影像之間的單應矩陣將其余波段影像與基準影像統一到同一坐標系下，并進行掩膜處理
11、進一步，所述圖像合成將已配準圖像的紅色波段、綠色波段和基準影像合成為一組偽彩色影像，稱為“r-g-b”影像；將已配準圖像的紅邊波段、近紅外波段和基準影像合成為一組偽彩色影像，稱為“re-n-b”影像。
12、進一步，所述正射影像制圖利用vslam技術對“r-g-b”影像和“re-n-b”影像進行鑲嵌制圖，生成完整正射影像。
13、進一步，所述波段分解將制得的兩組正射影像重新分解為r、g、b、nir和red?edge五組單波段影像。
14、進一步，所述圖像二次配準利用兩組合成影像分解后所共有的b波段影像之間的單應矩陣將其余波段與b波段影像統一到同一坐標系下。
15、進一步，所述參數計算對拼接好的單波段正射影像提取植被指數和紋理指數等特征，并結合自定義的參數反演模型生成目標參數的分布圖。
16、本專利技術的有益之處在于：
17、（1）實現了數據獲取-實時制圖-參數反演的一體化處理框架，提高了遙感數據的解譯效率；
18、（2）引入了ros系統，將s1、s2和s3各自封裝為獨立的ros節點，降低了該方法對于硬件設備的算力要求；
19、（3）參數反演模型可根據自身需求進行定制，提高了方法的普適性。
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1.一種多光譜遙感影像實時處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，S1中所述實時獲取多光譜影像應用“數據緩沖”機制實現多光譜影像的讀取與處理。
3.根據權利要求1中所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，S1中所述幾何校正對圖像進行徑向畸變校正和切向畸變校正，消除原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征產生的形變。
4.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，S1所述輻射定標利用預先拍攝的具有固定反射系數的參考灰板圖像將目標圖像轉換為反射率圖像。
5.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，S3所述圖像配準以某一組單波段圖像為基準影像，根據其余波段影像（紅色波段（R）、綠色波段（G）、近紅外波段（NIR）、紅邊波段（Red?Edge））與基準影像（藍色波段（B））之間的單應矩陣將其余波段影像與基準影像統一到同一坐標系下，并進行掩膜處理。
6.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述
7.根據權利要求1所述的一種多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述正射影像制圖利用VSLAM技術對“R-G-B”影像和“RE-N-B”影像進行鑲嵌制圖，生成完整正射影像。
8.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述波段分解將制得的兩組正射影像重新分解為R、G、B、NIR和Red?Edge五組單波段影像。
9.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述圖像二次配準利用兩組合成影像分解后所共有的B波段影像之間的單應矩陣將其余波段與B波段影像統一到同一坐標系下。
10.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述參數計算對拼接好的單波段正射影像提取植被指數和紋理指數等特征，并結合自定義的參數反演模型生成目標參數的分布圖。
11.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述“數據緩沖”機制通過建立數據容器和數據日志，在數據日志中不斷迭代更新多光譜相機的數據目錄，將當前數據日志中的內容與上一輪的數據日志內容進行對比，確定相機中新生成的數據目錄，后根據該目錄生成對應的讀取請求，將請求發送到多光譜相機，將新生成的數據下載到數據容器中；另一方面，計算機從數據容器中取出數據，對數據進行預處理，并對預處理結果進行保存。
...【技術特征摘要】
1.一種多光譜遙感影像實時處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，s1中所述實時獲取多光譜影像應用“數據緩沖”機制實現多光譜影像的讀取與處理。
3.根據權利要求1中所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，s1中所述幾何校正對圖像進行徑向畸變校正和切向畸變校正，消除原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征產生的形變。
4.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，s1所述輻射定標利用預先拍攝的具有固定反射系數的參考灰板圖像將目標圖像轉換為反射率圖像。
5.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，s3所述圖像配準以某一組單波段圖像為基準影像，根據其余波段影像（紅色波段（r）、綠色波段（g）、近紅外波段（nir）、紅邊波段（red?edge））與基準影像（藍色波段（b））之間的單應矩陣將其余波段影像與基準影像統一到同一坐標系下，并進行掩膜處理。
6.根據權利要求1所述的多光譜遙感影像實時處理方法，其特點在于，所述圖像合成將已配準圖像的紅色波段、綠色波段和基準影像合成為一組偽rgb影像，稱為“r-g-b”影像；將已配準圖像的紅邊波段、近紅外波段和基準影像合成為一組偽rgb影像，稱為“re-n-b...
【專利技術屬性】
技術研發人員：付新陽，馬偉童，董雨昕，韓文霆，
申請(專利權)人：西北農林科技大學，
類型：發明
國別省市：
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