王东亮
- 作品数：26 被引量：104H指数：6
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学航空宇航科学技术更多>>
- 基于无人机视频流的草原放牧家畜在线检测和体重估算被引量：7
- 2021年
- 精确实时的家畜数据对发展现代畜牧业、保障畜产品有效供给和草原生态系统平衡,促进草原可持续发展至关重要。目前这些数据主要通过地面调查和基层上报方式获取,成本高、实时性差。本文在构建家畜深度学习识别模型和体重估算模型基础上,建立了基于浏览器/服务器(B/S)架构的家畜实时监控系统(http://218.202.104.82:5806/vid),利用无人机视频流,实现了家畜的在线识别、计数和体重估算。家畜识别模型训练使用了13803张无人机影像块和视频图像帧,牛的检出率为90.51%,错检率为11.64%,漏检率为9.49%,羊的检出率为91.47%,错检率为7.04%,漏检率为8.53%。体重估算模型构建采用了在青海和内蒙等地实测的头体长和牛体重数据,对牛和羊体重的估算精度分别为90.28%和90.00%。该系统将无人机和深度学习等技术应用于家畜监控领域,对禁牧、休牧等草原放牧家畜监管,以及帮助牧民远程监控家畜有重要意义。
- 王东亮廖小罕张扬建丛楠叶虎平邵全琴辛晓平
- 杨梅树识别深度学习模型实验数据集被引量：3
- 2019年
- 杨梅树(Myrica rubra(Lour.)S.et Zucc)是一种常绿乔木,树高5–15 m,胸径可达60cm,树冠可达5 m以上。杨梅树广泛分布在我国江南地区,生长于海拔1,500 m以下酸性红壤、山坡向阳的地理环境中。杨梅果是具有江南地理特色的水果。发展杨梅树无人机影像智能识别模型,对提取杨梅树的位置和树冠信息,进而实现无人机精准喷农药和估产有重要意义。作者于2019年1月23–24日在浙江省永嘉县大洋山森林公园采用大疆Phantom4无人机进行航拍,并对杨梅树进行了多边形标记,即采用Mask RCNN(Region Convolutional Neural Networks)深度学习模型对杨梅树进行自动识别,对识别结果运用目视解译方法验证。结果表明,Mask RCNN在杨梅树识别方面有较高精度,总体检出率达90.08%(其中错检率为9.62%),漏检率为9.92%。杨梅树识别深度学习模型实验数据集包括:(1)无人机拍摄的浙江省永嘉县大洋山森林公园影像3,108张,影像尺寸为5,472×3,648像素;(2)杨梅树树冠样本标记数据(284张影像块);(3)杨梅树深度学习模型识别结果数据(14张影像块)。该数据集以.jpg、.JSON格式存储,有3,690个数据文件组成,数据量为25.6 GB(压缩为71个文件,25.5 GB)。
- 王东亮罗巍
- 关键词：无人机影像MASK
- 无人机遥感的大型野生食草动物种群数量及分布规律研究被引量：42
- 2018年
- 以黄河源玛多县为研究区,利用无人机分别于2017年冬春季开展了航拍调查,航拍有效面积达326.6 km2,获取影像23784张,建立了藏野驴、藏原羚、岩羊等野生动物,以及牦牛、藏羊和马等家畜的无人机图像解译标志库。通过人机交互方式解译,获取调查样带内的种群数量:藏野驴的样带密度为1.15只/km2,藏原羚为0.61只/km2,岩羊为0.62只/km2,家养牦牛为4.12只/km2,家养藏羊为7.34只/km2,马为0.06只/km2。利用冷暖季草场的估算方法,通过地面同步调查验证、统计数据验证,估算出玛多县藏野驴、藏原羚和岩羊,以及家牦牛、藏羊和马的种群数量为:藏野驴17109头,藏原羚15961只,岩羊9324只,牦牛70846头,藏羊102194只,马1156匹。大型野生食草动物藏野驴、藏原羚和岩羊总计8.57万羊单位;家畜藏羊、牦牛和马总计38.90万羊单位;大型野生食草动物和家畜总计47.5万羊单位。大型野生食草动物羊单位数量与家畜羊单位数量之比为1∶4.5。并分析了野生动物分布密度与栖息地生境因子的关系:藏野驴偏好选择高程4200—4400 m,坡度为2°—5°,离农村居民点距离1—2 km和4—5 km,离水源距离小于1 km,离公路距离2—3 km和4—5 km的范围内,草地盖度60—80%。藏原羚偏好选择高程4100—4200 m和4400—4500 m,坡度为大于5°,草地盖度80%以上,离农村居民点距离2—3 km,离水源距离小于1—2 km,离公路距离小于1—2 km和4—5 km的范围内。岩羊偏好选择高程4100—4200 m,坡度为大于5°,草地盖度较低,离农村居民点距离小于1 km,离水源距离小于1—2 km,离公路距离大于5 km的范围内。与传统的地面调查方法相比,基于无人机遥感的大型野生食草动物种群数量调查,具有快速、经济、可靠等优点,为今后野生动物调查提供了一种有效、可靠的技术途径。
- 邵全琴郭兴健李愈哲李愈哲汪阳春王东亮刘纪远樊江文
- 关键词：无人机遥感黄河源区种群数量
- 一种基于无人机LIDAR航测技术的非生长季草畜平衡评估方法
- 本发明提供一种基于无人机LIDAR航测技术的非生长季草畜平衡评估方法，可有效克服传统卫星遥感不能监测干枯植被和食草动物信息的缺点，面向枯草期草原开展草畜平衡监测，包括以下步骤：基于坡度‑角度‑距离限制的地形提取法，对无人...
- 王东亮
- 文献传递
- 基于无人机影像的呼伦贝尔市陈巴尔虎旗牲畜抽样调查研究
- 2023年
- 牲畜种群数量调查是卫生防疫、禁牧、休牧、草畜平衡核定等草原管理工作的重要内容,关系到畜牧业现代转型升级和草原的可持续发展。2023年7月,利用无人机对呼伦贝尔市陈巴尔虎旗进行了抽样调查,飞行了48个架次共获取45,254影像,然后,拼接这些无人机影像,共获得83条航带,使用目视解译法对其中的牲畜进行标记。最后,根据航带中的牲畜种群密度估算了整个陈巴尔虎旗的羊、牛和马的种群规模。该数据集包括:(1)研究区域范围数据;(2)无人机调查样带分布;(3)牲畜的分布位置;(4)估算的陈巴尔虎旗牲畜数量。数据集存储为.shp和.tif格式,由49个数据文件组成,数据量为12.5 MB(压缩为1个文件,4.19 MB)。
- 王东亮谌文博张奥冲
- 关键词：抽样调查无人机影像牲畜目视解译
- 基于无人机-LANDSAT-MODIS逐级升尺度的裸岩率提取方法
- 本发明提出一种基于无人机‑LANDSAT‑MODIS逐级验证的石漠化地区裸岩率提取方法。根据无人机影像，对LANDSAT以及MODIS进行逐级的校正，也就是利用无人机影像所提取的裸岩率与LANDSAT的7个波段建立非线性...
- 王东亮隋翔宇
- 基于空天地多源数据的大型食草动物调查与种群密度估算研究进展
- 2025年
- 精确实时的大型野生食草动物和家畜调查数据是开展野生动物保护、发展现代畜牧业和草原生态文明建设的基础。研究通过文献方式总结和归纳了目前主要的大型野生食草动物和家畜调查方法,包括地面调查法、卫星调查法、有人机调查法和无人机调查法涉及的设备、数据类型、分辨率、覆盖范围、调查物种;分析了现有大型食草动物智能识别算法、区域种群数量估算方法的优势和缺点;探讨了大型野生食草动物和家畜调查所涉及的不同调查平台、智能识别算法、区域种群密度估算方法等方面研究存在的问题,并对未来研究方向进行了展望。研究认为融合多平台、多传感器数据对构建大尺度、长时序动物数据集至关重要。未来有必要针对食草动物分布密集、目标小的问题研发高精度识别模型,发展基于机器学习的区域种群密度估算方法,揭示区域种群密度与气象、地形等环境因子之间的复杂关联关系。
- 王东亮
- 关键词：家畜
- 基于无人机的动物三维参数提取方法、系统及电子设备
- 本发明涉及一种基于无人机的动物三维参数提取方法、系统及电子设备；首先，通过图像动物识别模型对图像进行识别，得到每头/只动物的种类和每头/只动物的轮廓所对应的掩膜多边形，根据激光雷达点云得到动物点；然后，通过获取每个掩膜多...
- 王东亮岳焕印彭金榜廖小罕叶虎平谭翔
- 文献传递
- 一种基于无人机航拍的大型野生动物种群数量调查方法
- 本发明提供了一种基于无人机航拍的大型野生动物种群数量调查方法，其特征在于，包括以下步骤：1)依据国家林业局出版的《全国陆生野生动物资源调查与监测技术规程》，确定抽样强度，并规划无人机飞行路线进行航拍；2)对无人机航拍影像...
- 邵全琴王东亮曹巍李愈哲樊江文
- 文献传递
- 基于无人机的动物三维参数提取方法、系统及电子设备
- 本发明涉及一种基于无人机的动物三维参数提取方法、系统及电子设备；首先，通过图像动物识别模型对图像进行识别，得到每头/只动物的种类和每头/只动物的轮廓所对应的掩膜多边形，根据激光雷达点云得到动物点；然后，通过获取每个掩膜多...
- 王东亮岳焕印彭金榜廖小罕叶虎平谭翔
