本发明属于无人机遥感，特别是涉及一种利用无人机获取树冠生物学性状的方法。
背景技术：
1、常绿阔叶林是能够稳定全球碳循环的十分重要的植被类型，具有丰富的生物多样性，可以帮助维持区域生态环境的平衡。华南地区因其独特的地形情况和季风气候，具有世界上分布最广、面积最大且类型也最为多样的常绿阔叶林，对全球碳循环的平衡具有重要的稳定作用。在健全的亚热带常绿阔叶林群落中，冠层的大乔木作为森林群落的建群种，往往是群落中生物量占比以及资源利用占比最高的植物群，且对群落结构和功能具有主导作用，在森林生态系统的物质循环方面也发挥着极其重要的作用。森林冠层是由森林大乔木最上层的枝与叶部分组成的，是森林捕获太阳能的主要的光合系统，能将土壤中的水向上拉以与大气进行交换，为森林生态系统提供可持续的生态过程与服务功能。森林冠层是地球90％的陆地生物量与大气之间的相互作用界面，调控着区域和全球尺度上温度、降水和气流的梯度。森林冠层同时具有丰富的栖息地和资源多样性，有着复杂的微生物、附生植物和动物群落。森林冠层对阳光、降雨等都具有一定的截留作用，且这种截留作用受到季节、物候、森林冠层形态结构、物种组成等因素影响。
2、科学技术的发展日新月异，无人机技术渐趋成熟，为森林冠层的相关研究提供了技术途径。由于具有稳定、机动性强、图像分辨率高、成本低等特点，无人机技术逐渐被运用于包括植被冠层在内的生态学相关研究中。如现有技术中公开的申请公布号为cn113592882 a，名称为一种基于无人机多源遥感的树冠提取方法的文件中，主要公开了以无人机可见光正射影像和激光雷达点云为数据源，采用分水岭分割与面向对象多尺度分割相结合的方法提取不同郁闭度下单木树冠信息，但是，其难以快速准确地得到冠层植被指数。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述问题，提供一种利用无人机获取树冠生物学性状的方法，能够快速准确地得到冠层植被指数。
2、利用无人机获取树冠生物学性状的方法，包括：
3、获取研究区域内的冠层可见光影像，结合所述冠层可见光影像和地面调查数据，在研究区域内确定至少一优势树种；
4、获取所述优势树种的树冠正射影像和在不同波长下的多个树冠反射光谱；
5、根据所述冠层可见光影像提取各个优势树种的树冠冠幅、各个优势树种的树冠面积以及各个林窗的林窗面积，根据所有的树冠冠幅、树冠面积和林窗面积计算得到树冠结构指标；
6、根据预设方位在各个所述树冠正射影像上选取目标区域，提取所述目标区域内的开花面积，根据所述目标区域和对应的开花面积计算得到对应的开花覆盖度；
7、根据所述树冠反射光谱计算冠层植被指数。
8、在其中一些实施例中，所述不同波长包括：550纳米的第一波长、705纳米的第二波长、700纳米的第三波长和750纳米的第四波长；所述获取所述优势树种在不同波长下的多个树冠反射光谱，包括：
9、获取所述优势树种在第一波长下的第一树冠反射光谱；
10、获取所述优势树种在第二波长下的第二树冠反射光谱；
11、获取所述优势树种在第三波长下的第三树冠反射光谱；
12、获取所述优势树种在第四波长下的第四树冠反射光谱。
13、在其中一些实施例中，所述根据所述树冠反射光谱计算冠层植被指数，包括：
14、采用叶绿素植被指数计算公式计算叶绿素植被指数，其中，所述叶绿素植被指数计算公式为：
15、
16、其中，所述chl ndi表示叶绿素植被指数，所述r750表示树冠对第四波长的光的反射值，所述r705表示树冠对第二波长的光的反射值。
17、在其中一些实施例中，所述根据所述树冠反射光谱计算冠层植被指数，包括：
18、采用花色素苷植被指数计算公式计算花色素苷植被指数，其中，所述花色素苷指数计算公式为：
19、
20、其中，所述ari表示花色素苷植被指数，所述r550表示树冠对第一波长的光的反射值，所述r700表示树冠对第三波长的光的反射值。
21、在其中一些实施例中，所述根据预设方位在各个所述树冠正射影像上选取目标区域，提取所述目标区域内的开花面积，根据所述目标区域和对应的开花面积计算得到对应的开花覆盖度，包括：
22、根据东、南、西、北、中在所述树冠正射影像的树冠内选取对应的东目标区域、南目标区域、西目标区域、北目标区域和中目标区域；
23、提取所述东目标区域、南目标区域、西目标区域、北目标区域和中目标区域中的开花面积；
24、将所述东目标区域的面积、南目标区域的面积、西目标区域的面积、北目标区域的面积和中目标区域的面积除对应的开花面积得到对应的开花覆盖度。
25、在其中一些实施例中，还包括：
26、根据所述优势树种的树冠和相邻植株的相对高度及采光情况，对目标区域的优势情况进行分类。
27、在其中一些实施例中，所述根据所述优势树种的树冠和相邻植株的相对高度及采光情况，对目标区域的优势情况进行分类，包括：
28、若所述目标区域中的树冠位置比相邻植株高于预设高度，能接收不小于预设光照值的侧向光照，则将该目标区域对应的树冠定为优势树冠；
29、若所述目标区域中的树冠位置没有比相邻植株高预设高度，且不低于相邻植株，能接收小于预设光照值的侧向光照，则将该目标区域对应的树冠定为伴优树冠；
30、若所述目标区域中的树冠位置低于相邻植株，无法接收侧向光照，则将该目标区域对应的树冠定为压制树冠。
31、在其中一些实施例中，所述根据所有的树冠冠幅、树冠面积和林窗面积计算得到树冠结构指标，包括：
32、根据所有的树冠冠幅得到所述研究区域的冠幅离散度；
33、根据所有的树冠面积和林窗面积得到所述研究区域的树冠面积离散度。
34、在其中一些实施例中，所述根据所述冠层可见光影像提取各个林窗的林窗面积，包括：
35、根据所述冠层可见光影像提取出研究区域内的所有林间间隙及其对应的面积；
36、将面积在4-1000m2的林间间隙作为林窗，将林窗对应的林间间隙的面积作为林窗面积。
37、在其中一些实施例中，包括：
38、所述研究区域为亚热带季风常绿阔叶林，所述优势树种包括：锥栗、木荷、黄杞、粘木和中华杜英中的至少一种。
39、本发明具有如下有益效果：通过不同波长的树冠反射光谱计算冠层植被指数，可以在一定程度上削弱背景等因素对植被光谱特征的干扰，反映森林植被冠层的生物学属性，以快速准确地得到冠层植被指数，采用开花面积占比来衡量开花数量并表征物候期，省时省力，可以大面积应用。
1.利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述不同波长包括：550纳米的第一波长、705纳米的第二波长、700纳米的第三波长和750纳米的第四波长；所述获取所述优势树种在不同波长下的多个树冠反射光谱，包括：
3.如权利要求2所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据所述树冠反射光谱计算冠层植被指数，包括：
4.如权利要求2所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据所述树冠反射光谱计算冠层植被指数，包括：
5.如权利要求1所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据预设方位在各个所述树冠正射影像上选取目标区域，提取所述目标区域内的开花面积，根据所述目标区域和对应的开花面积计算得到对应的开花覆盖度，包括：
6.如权利要求1所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求6所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据所述优势树种的树冠和相邻植株的相对高度及采光情况，对目标区域的优势情况进行分类，包括：
8.如权利要求1-7任一项所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据所有的树冠冠幅、树冠面积和林窗面积计算得到树冠结构指标，包括：
9.如权利要求1-7任一项所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，所述根据所述冠层可见光影像提取各个林窗的林窗面积，包括：
10.如权利要求1-7任一项所述的利用无人机获取树冠生物学性状的方法，其特征在于，包括：
