基于无人机遥感的松材线虫病识别定位与视频会商系统开发研究

为实现松材线虫病Bursaphelenchusxylophilus的有效识别和定位,开发了基于Java、C++和HTML编程语言,结合OpenCV开源库、CloudRoomSDK、GeoTools工具和MySql数据库的具有松材线虫病识别定位和视频会商两个模块的系统。该系统利用OpenCV算法对感病松树Pinus sp.进行识别和标绘,利用HTTP从数据库/服务器查询到的DEM数据,结合影像空间位置和姿态信息,实现无人机平台的单木水平松材线虫病的识别定位,感病松树定位水平偏移最小值为0.09 m,最大值1.77 m,平均误差为0.64 m,均方根误差为0.492 8 m;并基于视频编解码原理和Cloudroom SDK,开发了视频会商系统,实现了无人机实时视频流的网络传输和视频会商指挥通信功能。本系统对实现松材线虫病的精准识别与实施监测提供了方法借鉴。