24、计算机视觉在植被监测与性别分类中的应用探索

计算机视觉在植被监测与性别分类中的应用探索

一、利用HSV颜色模型识别森林土地的绿色程度

在植被监测领域，传统方法存在一定的局限性。例如，使用相机时，通过为每个像素计算Fisher向量来比较像素间的相似度，并通过类和像素的Fisher向量做点积进行像素分类。这种方法虽能区分绿色与非绿色，还可区分表面，但只能区分植被和非植被区域，且需要复杂的相机硬件设置。

（一）系统需求与实现

为了更有效地计算区域的绿色程度，提出了一种基于卫星图像的解决方案。该系统具有以下软件和技术要求：
1. 输入灵活性 ：可根据任务输入一张或两张图像。
2. 颜色识别 ：采用HSV颜色空间进行颜色识别，减少光线对结果的影响。
3. 功能多样性 ：能计算给定区域的绿色百分比，或给定区域在一段时间内绿色程度的百分比变化。
4. 输出形式 ：以结果图像的形式输出，包含绿色变化百分比或仅包含绿色区域的图像。

具体实现过程如下：
首先，为给定图像生成掩码。然后，利用HSV的上下界，通过形态学变换将生成图像的掩码转换为仅包含绿色像素的图像，消除其他颜色。系统包含两个功能相似但不同的模块：
- 模块1：计算图像中的绿色百分比
- 输入 ：一张图像。
- 功能 ：计算并显示图像中绿色像素的百分比。
- 流程图 ：