VDVI提取林地植被覆盖率研究

孙耀

基金项目：课题项目：陕西省林业科学院荒漠化防治创新团队项目：“VDVI提取林地植被覆盖率研究”编号：SXLK2020-0308。

摘 要： 植被覆盖率是林业科学中经常用到的一个重要参数。本文通过林业外业调查一个实例，阐述了从无人机操控软件选择，正摄影像拼接，到Arcgis中VDVI参数计算得出植被覆盖率的全部流程，并提出笔者在实践应用中的一些心得和注意事项。

关键词： 无人机;正摄影像;VDVI

【中图分类号】P237     【文献标识码】A     【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.29.030

林业科学经常计算植被覆盖率，若试验地面积较大，传统作业方式是先人工踏查，選择若干样地，测量各样地投影面积，计算出各样地植被覆盖率，求出各样地植被覆盖率平均值。这种作业方式耗时费力，而且由于是选择样地计算，不是整块试验地计算，所以最终植被覆盖率计算结果精确度较差。现在应用无人机高清摄影生成的正摄影像，再结合ARCGIS软件解决这个问题，不但省时省力，而且精确度较高。

1 技术路线

应用无人机高清摄影技术结合ARCGIS软件计算植被覆盖率的技术路线大致分为正摄影像获取，VDVI标准差异植被指数计算和ARCGIS应用三个步骤。

1.1 无人机选择

因计算林地植被覆盖率主要是野外作业，地形复杂，无线信号易受高山影响，这就要求选用的无人机应具备安全性高，图传速度快的特点。

根据作业需求以及市面上各主流品牌无人机的性能指标，结合笔者近年无人机的使用经验，笔者选用大疆MAVIC 2机型，此款机型小巧，重量轻，电池续航时间较长，携带方便，标配1200万像素摄像头，在100米高度飞行拍摄，能产出分辨率为5cm的正射影像，基本能满足作业需求。

1.2 操控设备选择

大疆MAVIC 2机型需要配合移动设备运行飞行控制APP-DJI GO 4，另配备了航线轨迹设计软件智飞地图APP。智飞地图软件能在规划确定的飞行地块设计好无人机航行轨迹，然后控制无人机按照航行轨迹自动飞行，不但飞行效率高，而且省电池，有效避免重复飞行。

另外笔者还配备了显示设备iPad mini 3，虽然手机也可作为显示设备，但手机屏幕较小，航迹规划不够精确，另用手机作显示设备时，一旦有电话打入，会影响无人机图传，甚至影响无人机飞行。

1.3 软件选型

在智飞地图APP进行航线规划，首先要画出飞行地块，接着设置无人机飞行高度为100米、飞行速度为10m/s、影像重叠率为60%，航向重叠率为60%，自动返航高度100米等参数，系统根据飞行地块和影像重叠率、航向重叠率等参数自动规划出飞行轨迹，再设置每间隔3秒自动拍照。

将无人机自动拍摄的所有基础影像导入Drone2map软件，此款软件能将基础影像拼接成正射影像。

再将Drone2map软件生成的正射影像导入ENVI软件，进行VDVI值计算，植被数据获取后进行信息统计，最后导入ArcGIS进行计算，即可得出试验地植被覆盖率。

2 正摄影像生成

2.1 现场勘查

无人机飞行前应进行实地勘查，起飞点和降落点应选择植被少，绕开民房、铁塔、高压线，视野开阔的小块平整地面;飞行时应选择无风或小风，能见度好的晴天;还应避免无人机飞行时被高山和高大树木遮挡。

2.2 影像获取

启动无人机遥控器，启动无人机，点击智飞地图APP，设置飞行范围，飞行高度为100米，航向和旁向重叠度设置为60%。规划完成后，无人机自动执行任务，飞行途中电量用完，无人机会自动返航并降落到起飞点，更换电池后继续执行作业，直至作业完成。

2.3 正摄影像生成

将无人机拍摄的所有基础影像导入Drone2map软件生产正射影像。步骤如下：

先自定义工程名称，接着设置正摄影像的存储路径，然后选择基础影像文件夹，读取基础影像填入列表，再根据基础影像元数据定位连成航迹，接着点击“Processing Options”按钮弹出“处理选项”对话框，勾选“Initial Processing”选项卡并使用默认设置，再勾选“Orthomosaic and DSM”并确保只勾选“Create Orthomosaic”选项，接着启动多线程计算。计算之后即生成高清正射影像。

3 VDVI值计算

可见光波段差异植被指数VDVI（visible-band difference vegetation index），是借鉴归一化植被指数NDVI的构造原理及形式，提出的一种综合利用红、绿、蓝三个可见光波段的归一化植被指数。具体如公式所示：

VDVI=2×ρg-（ρr+ρb）2×ρg+（ρr+ρb）=2×ρg-ρr-ρb2×ρg+ρr+ρb

公式中，ρr代表红波段的反射率值;ρb代表蓝波段的反射率值;ρg代表绿波段的反射率值。

计算步骤如下：

A在ENVI软件的/Band Algebra/Band Math中输入公式：（2*float（B2）-B3-B1）/（2*float（B2）+B3+B1）（式中B1代表蓝波段，B2代表绿波段，B3代表红波段），生成HN_VDVI.img文件。生成的VDVI结果文件是一个单波段文件，难以区分植被的范围区域，接着要进行一个阈值设定，确定植被分布状况;

B在ROI工具中，进行植被范围的典型样本的选择，然后根据提供的ROI中的统计样本工具进行典型样本中的VDVI阈值范围的界定;

C在Raster Slice工具中进行密度分割，就可提取出正摄影像多光谱信息结果。

D在Statistics/Compute Statistics工具中，进行植被覆盖面积的计算，计算公式为：试验地植被覆盖面积=像元的分辨率平方×像元总数;植被覆盖面积/试验地总面积×100%=试验地植被覆盖率。

完成以上步骤即可得出试验地植被覆盖率。

4 ArcGIS系统应用

在ArcMap的Raster to Polygon工具中，将从ENVI中获取的植被覆盖成果影像转换为矢量面。由于提取精度或算法精度不足，导致矢量化之后的植被覆盖面数量非常多，其中存在很多面积非常小的面，但因数量巨大会降低矢量图层加载效率和统计精度。通过图层属性设置中定义查询表达式过滤掉这些面积非常小的面。

5 注意事项

由于VDVI可使用的波段数较少，在植被的提取过程中容易受到人工绿色，如人工草坪、塑胶跑道和水面的影响，对“绿色”的来源难以进行较详细的区分，应清除这些干扰因素。