PythonAI算法
基于无人机遥感的植被覆盖度测量实践
分享了利用大疆 Mavic 3 无人机进行植被覆盖度测量的全流程。涵盖样方设计、航线规划、现场拍摄及数据处理。重点介绍了基于 Lab 色彩空间的 SHAR-LAB FVC 算法，通过 Python 脚本实现植被像素识别与覆盖度计算，解决了传统地面测量耗时问题，提供了标准化操作手册与代码示例。
分享了利用大疆 Mavic 3 无人机进行植被覆盖度测量的全流程。涵盖样方设计、航线规划、现场拍摄及数据处理。重点介绍了基于 Lab 色彩空间的 SHAR-LAB FVC 算法，通过 Python 脚本实现植被像素识别与覆盖度计算，解决了传统地面测量耗时问题，提供了标准化操作手册与代码示例。
实验测量的植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover, FVC）定义为植被地上部分垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是反映生态环境状态的重要参量，传统地面测量耗时耗力，而无人机遥感凭借其高机动性和高分辨率成为主流手段。本次实验的主要目的是：
植被覆盖度指单位面积内植被冠层（叶、茎、枝）垂直投影面积所占的比例。目前最常用的地面测量方法是照相法——利用数码相机或无人机拍摄样方照片，然后通过图像识别计算植被像素占比。本次实验采用无人机垂直向下拍摄小样方（1m×1m），再通过算法批量计算覆盖度。
整个流程分为三个阶段：前期准备、现场作业、数据处理。下面逐一展开。
① 样方设计
基于最新的高分影像（如 Google Earth、91 卫图），在测区内选择具有代表性的样方，确保覆盖不同植被类型（草地、灌木等）和覆盖度梯度。每个样方大小为 10m×10m，并在其中均匀布设 9 个 1m×1m 的小样方用于地面验证。
② 设备检查
使用的设备是大疆 Mavic 3，每次出发前必须完成以下检查：
| 检查项目 | 标准要求 | 检查方法 |
|---|---|---|
| 电池电量 | ≥80% | 短按电池开关查看指示灯 |
| 螺旋桨 | 无损坏，安装正确 | 目视检查，确认标记对应 |
| 存储卡 | 剩余空间≥32GB | 在 DJI Fly App 中查看 |
| 云台 | 无遮挡，可自由活动 | 开机观察云台自检 |
| 固件版本 | 最新版本 | 连接 DJI Fly 检查更新 |
③ 飞行计划
在 DJI Fly App 中规划自动航线：
① 样方定位
使用 RTK 或高精度 GPS 测量样方四个角点坐标，并在现场用标尺或喷漆标记。对于 1m×1m 小样方，采用预先制作好的 1m×1m 样方框放置在地面。
② 无人机飞行
③ 地面测量
同时使用数码相机垂直拍摄小样方照片，并记录样方内植被类型、高度等信息，用于后续验证。
① 照片整理
按样方编号建立文件夹，将无人机拍摄的小样方照片和地面验证照片分类存放。照片命名格式统一为：样方编号_小样方编号.jpg（如 P01_01.jpg）。
② 植被覆盖度计算
采用基于 Lab 色彩空间的植被识别算法（SHAR-LAB FVC），该算法能够有效抵抗阴影和过曝的影响，准确提取绿色植被。
以下是完整的 Python 脚本，只需修改图片路径即可运行：
""" SHAR-LAB FVC 植被覆盖度计算脚本
功能：读取指定无人机照片，基于 Lab 色彩空间进行抗阴影植被分类，计算植被像素占比。
用法：直接修改下方 IMAGE_PATH 变量为图片路径，然后运行。
"""
import numpy as np
from skimage import io, color
import os
import sys
# ================== 用户配置区 ==================
# 请将下面的路径改为您的图片文件路径
IMAGE_PATH = "D:/drone_photos/sample_plot.jpg"
# 例如："/home/user/photo.jpg"
# =============================================
def shar_lab_fvc(image_path, a_thresh=2, b_thresh=2, L_min=5, L_max=98):
"""
使用 SHAR-LAB FVC 算法计算植被覆盖度。
参数：
image_path : str -- 图像文件路径
a_thresh : float -- a* 通道上限（小于此值视为偏绿）
b_thresh : float -- b* 通道下限（大于此值视为偏黄/绿）
L_min : float -- 亮度下限（排除阴影等过暗区域）
L_max : float -- 亮度上限（排除过曝区域）
返回：
fvc : float -- 植被覆盖度百分比，若处理失败返回 None
"""
# ---------- 文件存在性检查 ----------
if not os.path.exists(image_path):
print(f"错误：文件不存在 -> {image_path}")
return None
# ---------- 图像读取 ----------
try:
img = io.imread(image_path)
except Exception as e:
print(f"读取图像失败：{e}")
return None
# ---------- 图像格式归一化 ----------
if img.ndim == 2: # 灰度图 -> 转为 RGB
img = color.gray2rgb(img)
elif img.shape[] == :
img = img[:, :, :]
img.shape[] != :
()
lab = color.rgb2lab(img)
L = lab[:, :, ]
a = lab[:, :, ]
b = lab[:, :, ]
vegetation_mask = (a < a_thresh) & (b > b_thresh) & (L > L_min) & (L < L_max)
veg_pixels = np.(vegetation_mask)
total_pixels = vegetation_mask.size
fvc = (veg_pixels / total_pixels) *
fvc
__name__ == :
(sys.argv) > :
image_path = sys.argv[]
:
image_path = IMAGE_PATH
image_path:
()
sys.exit()
fvc = shar_lab_fvc(image_path)
fvc :
()
:
sys.exit()
运行环境：需要安装 numpy 和 scikit-image，在终端执行：
pip install numpy scikit-image
样方尺度覆盖度计算：对于整个样方（10m×10m），其覆盖度等于 9 个小样方照片覆盖度的算术平均值。
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