[发明专利]基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法在审
申请号: | 202210657065.8 | 申请日: | 2022-06-10 |
公开(公告)号: | CN115060231A | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 孟超;张绍良;梁洁;侯湖平;高峰;米家鑫;王友凤 | 申请(专利权)人: | 中国矿业大学;内蒙古自治区国土空间规划院 |
主分类号: | G01C7/02 | 分类号: | G01C7/02;G01B11/22;G01C11/02;G01C11/36;B64C39/02 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 李悦声 |
地址: | 221116 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 无人机 影像 土壤侵蚀 深度 测算 方法 | ||
1.一种基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法,其特征在于:首先利用无人机获取监测区的影像并进行预处理,并实时记录无人机飞行时间;对无人机影像进行面向对象分类,识别土壤侵蚀沟边界与侵蚀沟内阴影区域,将影像中土壤侵蚀沟边界的所有像素点作为目标点,然后根据研究区所在位置及无人机影像采集时间计算太阳高度角和太阳方位角,确定各个目标点阴影投射方向;根据阴影方向测算侵蚀沟边缘投射的阴影长度;依次计算所有目标点距投射阴影起点的相对高度,并测算目标点处的坡度,最终计算出目标点区域的土壤侵蚀沟深度;
具体步骤如下:
步骤1,确定监测区所处地理位置的环境信息,根据监测区的环境信息设置无人机的飞行参数,利用无人机对监测区进行拍摄获得监测区的正射影像,并在拍摄影像的同时记录拍摄时间,对获取的无人机影像并进行预处理,包括影像拼接、影像校正以及影像裁剪;
步骤2,对预处理后的正射影像采用面向对象的分类的方法进行分割,采用多尺度分割算法将正射影像中的土壤侵蚀沟的边界识别出来,多尺度分割算法的分割参数则通过多次改变无人机影像的变形状因子和紧致度因子参数进行比较试验,选出最优的分割参数,然后在土壤侵蚀沟边界识别结果范围内进行二次分类识别从而识别出侵蚀沟内阴影区域;
步骤3,将影像中土壤侵蚀沟边界的所有像素点作为目标点,分别利用公式(1)和公式(2)计算太阳高度角和太阳方位角,确定各个目标点在太阳下的阴影投射方向:
sinα=sinΦsinδ+cosΦcosδcosω (1)
其中,Φ为地理纬度;δ为太阳赤纬;ω为太阳时角;α为太阳高度角;γ为太阳方位角;
步骤4,确定各个目标点阴影投射方向后,计算目标点与在侵蚀沟内部投影点的图上距离,以像素数表示。进而计算目标点与在侵蚀沟内部投影点的实际距离x,通过实际距离等于图上距离乘以图像分辨率计算获得;
步骤5,将目标点在影像上的垂直投影点作为投射阴影起点,根据公式(3)计算目标点距投射阴影起点的相对高度h’:
其中,h'为目标点距投射阴影起点的相对高度;α为太阳高度角;x为目标点与在侵蚀沟内部投影点的实际距离;
步骤6,利用公式(4)计算各目标点处的土壤侵蚀沟深度h:
其中,x为目标点与在侵蚀沟内部投影点的实际距离;α为太阳高度角;β为坡度。
2.根据权利要求1所述基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法,其特征在于:所述步骤3中,太阳赤纬与太阳时角计算方法如下:
太阳赤纬值日变化很小,一年内任何一天的赤纬角δ利用公式(5)计算:
式中N为日数,自每年1月1日开始计算,δ单位为弧度;
利用公式(6)计算太阳时角ω:
ω=15°×(ST-12) (6)
其中ST为真太阳时,以24小时计。
3.根据权利要求1所述基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法,其特征在于:所述步骤4中,无人机影像分辨率与无人机采集数据时的飞行高度有关,无人机的飞行高度是对于起飞点高程而言的,因此在无人机影像中标注的任一目标点的分辨率利用公式(7)计算:
其中,a为分辨率,单位cm/pixel;H为飞行器从起飞点起算的飞行高度,单位m;H起飞点为起飞点高程,单位m;H目标点为目标点高程,单位m。
4.根据权利要求1所述基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法,其特征在于:步骤1无人机影像采集时选取晴朗且光线充足的天气,同时采集时间避免太阳高度角过高或过低时刻。
5.根据权利要求1所述基于无人机影像的土壤侵蚀沟深度测算方法,其特征在于:步骤2不宜选择宽度过窄的侵蚀沟作为测算目标。
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