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分析了无人机航拍技术在小麦倒伏灾害评估中的独特优势，提出了基于无人机航拍技术的灾害评估处理方法，并给出了实际应用案例。
小麦倒伏灾害分析
小麦倒伏是在小麦生长发育中后期，因气候因素或栽培措施不当，造成小麦大面积倒伏，严重影响小麦成熟，造成减产的一种现象。近年来，我国小麦主产区河南、河北、山东、安徽、江苏、四川等地，由于受大风、暴雨等极端天气影响，造成小麦大面积倒伏的事件时有发生给国家和农民带来巨大损失。
小麦倒伏灾害发生后，灾后评估就成为当务之急。灾后评估包括对受灾位置、受灾面积、受灾程度等方面的评估。由于恶劣天气引发小麦大面积倒伏大多发生在小麦生长发育中后期，灾后评估的快速及时就显得尤为重要。灾后评估的准确性、及时性直接影响到：
（1）受灾损失程度的准确性;
（2）灾后生产自救指导措施的合理性;
（3）灾害理赔的合理性和及时性。
随着我国农业保险事业的大力发展，农作物生产参保率大幅提高，灾后评估也是农业保险业定损理赔的重要依据，快速准确的灾后评估对快速合理理赔、保障农户利益、维护社会安定也非常重要。由此可见，灾后评估在应对小麦倒伏灾害中具有重要作用。
农田发生小麦倒伏情况通常是大范围、大面积，但具体到倒伏地块里，并不完全是全部地块都倒伏，经常是块状倒伏形状，有连续的情况也有不连续的情况。同时倒伏的程度也不相同。总体上情况复杂，无规律可循。在地面上进行精确倒伏面积测算十分困难，需要新的技术手段进行精确的倒伏面积测算和程度评估。
无人机航拍的优点
基于小麦倒伏的受灾特点，结合空中遥感的大面积影像获取能力和精确信息提取的优势，我们提出利用无人机航拍，进行小麦倒伏灾害评估。原理上讲，遥感是在不同的电磁谱段内周期性地收集地表信息，研究、识别地球和环境的重要方法。无人机作为一种有效的空中遥感平台，其快速灵活的特点，使无人机航拍在各种灾害评估方法中具有独特优势。
（1）位置准确
无人机航拍中，无人机云台自带有位置信息、云台姿态信息采集设备，能够准确采集灾害现场的经纬度坐标，记录灾害现场的准确位置。
（2）实时获取
目前，我国无人机发展空前活跃，各种大小、各种续航能力的无人机比比皆是，使用门槛非常低。只要配置了云台、相机和任务规划飞控软件，在天气良好的情况下，就可以顺利完成灾害现场数据采集工作。
（3）分辨率高
所采集图像数据地面分辨率可以达到毫米级，对于识别各种农作物及其状态毫无障碍。
（4）无损、准确
相比于实地抽样、估算受灾面积，还避免不了踩踏农作物的实地勘查法，无人机航拍只需在地头放飞无人机，就可快速全面完成灾害现场数据采集工作，经简单处理后得到准确的评估结果。无人机航拍评估方法更快速、全面、准确，还不损坏农作物。
灾害评估处理方法
无人机航拍小麦倒伏灾害评估方法，一般包括无人机准备、根据灾害评估区域制定飞行方案、无人机航拍、图像拼接、识别受损农作物、计算受灾面积、评估受灾程度、生成上报材料等步骤（见图2）。
（1）无人机准备
检查无人机完好状态，航拍设备正常、电池电量，储存卡可用空间等。
（2）制定飞行计划
根据评估区域设定飞行区域，飞行区域必须完全覆盖评估区域;根据图像地面分辨率设定飞行航高，同时注意观察评估区域内及周边是否有电力线、高大建筑等，所设定飞行航高，必须保证飞行安全，必要时可适当降低地面分辨率;航向重叠度设定不小于70%，旁向重叠度设定不小于50%，如果有微风，需要适当增大航向重叠度、旁向重叠度的设定值。
（3）无人机航拍
无人机航拍过程中，需注意无人机电池余量，及时更换电池。
（4）图像拼接
可用于无人机图像拼接的商业软件有Agisoft Photoscan、Erdas、Trimbleinpho等，其自动化水平都很高，可以很快地完成图像自动拼接。
以Agisoft Photoscan为例，处理流程包括筛选航片、航片对齐（见图3）、生成密集点云、生成DSM格网（见图4）、正射影像输出等步骤。
（5）灾害评估影像分析算法
识别小麦倒伏，既可采用人工目视识别的方法，也可以利用算法自动提取。
1）人工目视识别
图5中，A区是刚刚种植其他农作物的耕地，近乎荒地，很亮;B区是正常的小麦田块，亮度偏暗，纹理细腻，均匀，恰似毛茸茸的地毯;C区是小麦倒伏的田块，小麦倒伏之后，叶片的反射面增大，反射太阳光的能力增强，所以比正常小麦明显变亮;同时，小麥倒伏情形多种多样，有全倒，有半倒，有这个方向倒，有那个方向倒，有连片倒，有小范围倒，因此，小麦倒伏的田块不但亮，还粗糙，颗粒变化大，明显有别于正常小麦。
2）自动提取
自动提取的算法有很多。由于我们无人机航拍图像只有红绿蓝三波段，就采用了图6所示自动提取流程。
由于小麦倒伏区域有阴影边界，阴影边界也属于倒伏面积，只是亮度明显变低，小麦倒伏区域和阴影边界需要分别提取。图7是以图5为原始图像的提取结果（白色部分小麦倒伏）;图8是提取结果矢量化后（红色）与原始图像的叠加。
由图8提取结果矢量化后与原始图像的叠加可以看出，绝大多数提取结果与人工目视识别相吻合，只是在非小麦区域有零星错误提取现象，需要人工干预。
（6）计算受灾面积和生成上报材料
根据委托人的要求格式，计算受灾面积，生成上报材料。
实例应用分析
2017年5月22日16时至19时，河南西部、北部出现降水天气过程，局地伴有雷暴大风、短时强降水等强对流天气，多个地方出现小麦大面积倒伏报案。位于河南西北部的焦作市，所辖各县发生了不同程度的小麦倒伏（称为“5.22暴雨大风灾害”），其中以修武县、温县尤甚。由于正值小麦灌浆、成熟期，倒伏将对产量造成严重影响。2017年5月25日-26日，对焦作各地实施无人机航拍工作，对小麦倒伏进行了受灾面积评估。共获取无人机原始航片2000多张，制作无人机影像图23幅，覆盖实地6k㎡。
图9所示是某一地块的受灾面积评估结果，地块总面积161.48亩（边线为黑色线条），严重倒伏面积82.50亩（边线为红色线条），轻度倒伏面积20.55亩（边线为棕色线条，位于图中心）。
经抽样方法的实地测量检验表明，无人机航拍对小麦倒伏灾害评估的准确度在90%以上，其评估结果得到了农户、保险公司和政府三方的一致认同。6月初是夏收时间，小麦收割在即，急需以最高的效率、最精准的手段核定农户的损失。无人机航拍的应用，解决了快速、准确核定农户损失的问题，避免了不必要的经济纠纷，保障了农户和国家的合法权益，维护了社会安定。
结束语
通过无人机航拍小麦倒伏灾害评估实验，可以得出以下结论：
（1）对于小麦倒伏灾害评估，利用无人机航拍方式进行，在技术上是可行的，在实践中是有效的。
利用无人机航拍对小麦倒伏面积进行评估，实现了评估过程对农作物的零损害，评估形式和评估结果得到了委托双方的充分认可，都认为评估过程快速、全面，直观，评估结果可信度高。
（2）评估方法简单易行，便于推广应用。
无人机航拍技术已经成熟，在农田上进行无人机航拍方法简单方便，容易掌握，评估技术经过前期的技术攻关，已经形成流程化处理，可在很多地方进行推广应用。
（3）无人机航拍最好增加近红外波段。
为了计划一步提升评估的准确性，在识别农作物种类、生长状态方面，近红外波段具有独特的优势。可增加近红外波段以进一步提高农作物受灾面积识别精准度的提高。
小麦倒伏灾害分析
小麦倒伏是在小麦生长发育中后期，因气候因素或栽培措施不当，造成小麦大面积倒伏，严重影响小麦成熟，造成减产的一种现象。近年来，我国小麦主产区河南、河北、山东、安徽、江苏、四川等地，由于受大风、暴雨等极端天气影响，造成小麦大面积倒伏的事件时有发生给国家和农民带来巨大损失。
小麦倒伏灾害发生后，灾后评估就成为当务之急。灾后评估包括对受灾位置、受灾面积、受灾程度等方面的评估。由于恶劣天气引发小麦大面积倒伏大多发生在小麦生长发育中后期，灾后评估的快速及时就显得尤为重要。灾后评估的准确性、及时性直接影响到：
（1）受灾损失程度的准确性;
（2）灾后生产自救指导措施的合理性;
（3）灾害理赔的合理性和及时性。
随着我国农业保险事业的大力发展，农作物生产参保率大幅提高，灾后评估也是农业保险业定损理赔的重要依据，快速准确的灾后评估对快速合理理赔、保障农户利益、维护社会安定也非常重要。由此可见，灾后评估在应对小麦倒伏灾害中具有重要作用。
农田发生小麦倒伏情况通常是大范围、大面积，但具体到倒伏地块里，并不完全是全部地块都倒伏，经常是块状倒伏形状，有连续的情况也有不连续的情况。同时倒伏的程度也不相同。总体上情况复杂，无规律可循。在地面上进行精确倒伏面积测算十分困难，需要新的技术手段进行精确的倒伏面积测算和程度评估。
无人机航拍的优点
基于小麦倒伏的受灾特点，结合空中遥感的大面积影像获取能力和精确信息提取的优势，我们提出利用无人机航拍，进行小麦倒伏灾害评估。原理上讲，遥感是在不同的电磁谱段内周期性地收集地表信息，研究、识别地球和环境的重要方法。无人机作为一种有效的空中遥感平台，其快速灵活的特点，使无人机航拍在各种灾害评估方法中具有独特优势。
（1）位置准确
无人机航拍中，无人机云台自带有位置信息、云台姿态信息采集设备，能够准确采集灾害现场的经纬度坐标，记录灾害现场的准确位置。
（2）实时获取
目前，我国无人机发展空前活跃，各种大小、各种续航能力的无人机比比皆是，使用门槛非常低。只要配置了云台、相机和任务规划飞控软件，在天气良好的情况下，就可以顺利完成灾害现场数据采集工作。
（3）分辨率高
所采集图像数据地面分辨率可以达到毫米级，对于识别各种农作物及其状态毫无障碍。
（4）无损、准确
相比于实地抽样、估算受灾面积，还避免不了踩踏农作物的实地勘查法，无人机航拍只需在地头放飞无人机，就可快速全面完成灾害现场数据采集工作，经简单处理后得到准确的评估结果。无人机航拍评估方法更快速、全面、准确，还不损坏农作物。
灾害评估处理方法
无人机航拍小麦倒伏灾害评估方法，一般包括无人机准备、根据灾害评估区域制定飞行方案、无人机航拍、图像拼接、识别受损农作物、计算受灾面积、评估受灾程度、生成上报材料等步骤（见图2）。
（1）无人机准备
检查无人机完好状态，航拍设备正常、电池电量，储存卡可用空间等。
（2）制定飞行计划
根据评估区域设定飞行区域，飞行区域必须完全覆盖评估区域;根据图像地面分辨率设定飞行航高，同时注意观察评估区域内及周边是否有电力线、高大建筑等，所设定飞行航高，必须保证飞行安全，必要时可适当降低地面分辨率;航向重叠度设定不小于70%，旁向重叠度设定不小于50%，如果有微风，需要适当增大航向重叠度、旁向重叠度的设定值。
（3）无人机航拍
无人机航拍过程中，需注意无人机电池余量，及时更换电池。
（4）图像拼接
可用于无人机图像拼接的商业软件有Agisoft Photoscan、Erdas、Trimbleinpho等，其自动化水平都很高，可以很快地完成图像自动拼接。
以Agisoft Photoscan为例，处理流程包括筛选航片、航片对齐（见图3）、生成密集点云、生成DSM格网（见图4）、正射影像输出等步骤。
（5）灾害评估影像分析算法
识别小麦倒伏，既可采用人工目视识别的方法，也可以利用算法自动提取。
1）人工目视识别
图5中，A区是刚刚种植其他农作物的耕地，近乎荒地，很亮;B区是正常的小麦田块，亮度偏暗，纹理细腻，均匀，恰似毛茸茸的地毯;C区是小麦倒伏的田块，小麦倒伏之后，叶片的反射面增大，反射太阳光的能力增强，所以比正常小麦明显变亮;同时，小麥倒伏情形多种多样，有全倒，有半倒，有这个方向倒，有那个方向倒，有连片倒，有小范围倒，因此，小麦倒伏的田块不但亮，还粗糙，颗粒变化大，明显有别于正常小麦。
2）自动提取
自动提取的算法有很多。由于我们无人机航拍图像只有红绿蓝三波段，就采用了图6所示自动提取流程。
由于小麦倒伏区域有阴影边界，阴影边界也属于倒伏面积，只是亮度明显变低，小麦倒伏区域和阴影边界需要分别提取。图7是以图5为原始图像的提取结果（白色部分小麦倒伏）;图8是提取结果矢量化后（红色）与原始图像的叠加。
由图8提取结果矢量化后与原始图像的叠加可以看出，绝大多数提取结果与人工目视识别相吻合，只是在非小麦区域有零星错误提取现象，需要人工干预。
（6）计算受灾面积和生成上报材料
根据委托人的要求格式，计算受灾面积，生成上报材料。
实例应用分析
2017年5月22日16时至19时，河南西部、北部出现降水天气过程，局地伴有雷暴大风、短时强降水等强对流天气，多个地方出现小麦大面积倒伏报案。位于河南西北部的焦作市，所辖各县发生了不同程度的小麦倒伏（称为“5.22暴雨大风灾害”），其中以修武县、温县尤甚。由于正值小麦灌浆、成熟期，倒伏将对产量造成严重影响。2017年5月25日-26日，对焦作各地实施无人机航拍工作，对小麦倒伏进行了受灾面积评估。共获取无人机原始航片2000多张，制作无人机影像图23幅，覆盖实地6k㎡。
图9所示是某一地块的受灾面积评估结果，地块总面积161.48亩（边线为黑色线条），严重倒伏面积82.50亩（边线为红色线条），轻度倒伏面积20.55亩（边线为棕色线条，位于图中心）。
经抽样方法的实地测量检验表明，无人机航拍对小麦倒伏灾害评估的准确度在90%以上，其评估结果得到了农户、保险公司和政府三方的一致认同。6月初是夏收时间，小麦收割在即，急需以最高的效率、最精准的手段核定农户的损失。无人机航拍的应用，解决了快速、准确核定农户损失的问题，避免了不必要的经济纠纷，保障了农户和国家的合法权益，维护了社会安定。
结束语
通过无人机航拍小麦倒伏灾害评估实验，可以得出以下结论：
（1）对于小麦倒伏灾害评估，利用无人机航拍方式进行，在技术上是可行的，在实践中是有效的。
利用无人机航拍对小麦倒伏面积进行评估，实现了评估过程对农作物的零损害，评估形式和评估结果得到了委托双方的充分认可，都认为评估过程快速、全面，直观，评估结果可信度高。
（2）评估方法简单易行，便于推广应用。
无人机航拍技术已经成熟，在农田上进行无人机航拍方法简单方便，容易掌握，评估技术经过前期的技术攻关，已经形成流程化处理，可在很多地方进行推广应用。
（3）无人机航拍最好增加近红外波段。
为了计划一步提升评估的准确性，在识别农作物种类、生长状态方面，近红外波段具有独特的优势。可增加近红外波段以进一步提高农作物受灾面积识别精准度的提高。