CN102589528B - 一种多时相影像的海岛岸线量测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多时相影像的海岛岸线量测方法，涉及大地测量与测量工程技术领域。所述方法包括步骤：收集和处理海岛的影像数据，形成水边线影像数据库；收集和处理海岛的水位观测数据；根据所述水边线影像数据库和水位观测数据，计算海岛的水边线的正常高；根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型，根据所述水位观测数据、被选中的水边线的正常高和滩涂数字高程模型，获得海岛岸线的平面位置。所述方法，通过海岛的多源影像数据建立水边线影像数据库，结合海岛的水位观测数据，计算水边线的正常高，进而获得海岛岸线的平面位置。相比传统方法，所述方法有效提高了海岛岸线的提取效率和提取精度。

Description

一种多时相影像的海岛岸线量测方法

技术领域

本发明涉及大地测量与测量工程技术领域，特别涉及一种多时相影像的海岛岸线量测方法。

背景技术

海岛岸线量测成果可反映海岛海岸线的实际情况，更新和完善海洋基础地理信息数据，有利于加强海岛管理、规划、开发利用和海岛资源的保护，对加快数字海洋建设进程、促进海洋经济的可持续发展，具有重要的意义。

目前，海岛遥感调查中影像的海岛岸线提取存在工作量大、解译速度慢、自动化程度低、几何纠正精度低等问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何提供一种多时相影像的海岛岸线量测方法，以提高海岛岸线的提取效率和提取精度。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供一种多时相影像的海岛岸线量测方法，其包括步骤：

A：收集和处理海岛的影像数据，形成水边线影像数据库；

B：收集和处理海岛的水位观测数据；

C：根据所述水边线影像数据库和水位观测数据，计算海岛的水边线的正常高；

D：根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型，根据所述水位观测数据、被选中的水边线的正常高和滩涂数字高程模型，获得海岛岸线的平面位置。

优选地，所述步骤A具体包括步骤：

A1：收集海岛的多时相、高分辨率的多源影像数据；

A2：收集所述多源影像数据拍摄时刻的海况数据；

A3：对所述多源影像数据进行匹配和多种分辨率联合平差处理；

A4：从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线和地物地形要素的平面位置；

A5：将所述处理后的多源影像数据、水边线、拍摄时间和拍摄时刻的海况数据一一对应，形成水边线影像数据库。

优选地，所述多源影像数据包括：航空影像数据、航天影像数据、光学影像数据和雷达影像数据中的至少两种。

优选地，所述步骤A4中，按照影像的最高分辨率，逐像素从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线。

优选地，所述步骤B具体包括步骤：

B1：收集所述影像数据拍摄时刻前后一天或者两天时间范围内，海岛周边100公里范围内的多种水位观测数据，作为海岛的水位观测数据；

B2：对所述多种水位观测数据进行检查，剔除不完整的数据；

B3：对所述多种水位观测数据进行粗差探测，剔除粗差数据。

优选地，所述多种水位观测数据包括：通过长期验潮站、短期验潮站、临时验潮站、GPS浮标和海洋卫星测量得到的水位观测数据。

优选地，所述GPS浮标为设置有双频GPS接收机并且连续观测不少于12小时的海上浮体。

优选地，所述步骤C具体包括步骤：

C1：根据所述水边线影像数据库得到海岛的水边线的高程初值；

C2：根据所述水边线的高程初值，计算所述水边线的高程均值；

C3：根据所述水位观测数据得到初深度转换参数，根据所述水边线的高程均值和所述初深度转换参数进行高程深度基准转换，计算得到所述水边线的正常高。

优选地，所述步骤D具体包括步骤：

D1：根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型；

D2：根据所述被选中的水边线的正常高和所述水位观测数据，计算得到海岛的平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高；

D3：根据所述平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高，得到对应平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高，进而得到所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差；

D4：分别以不同的所述水边线为起算点，根据所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差计算所述被选中的水边线的坐标增量，根据所述坐标增量通过加权平均法确定岸线点的平面坐标；

D5：根据所述滩涂数字高程模型和岸线点的平面坐标，沿滩涂走向逐点计算所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线上点的平面坐标，获得海岛岸线的平面位置。

优选地，所述步骤D1具体包括步骤：

D11：根据所述水边线影像数据库中影像数据的分辨率，预测所述水边线的高程初值的精度；

D12：选取高程初值的精度不低于0.5m的水边线作为数据源，以0.3m精度作为单位权中误差，根据被选中的水边线的高程初值的精度对被选中的水边线进行配权，进而采用加权空间插值法生成海岛的滩涂数字高程模型。

(三)有益效果

本发明的多时相影像的海岛岸线量测方法，通过海岛的多源影像数据建立水边线影像数据库，结合海岛的水位观测数据，计算水边线的正常高，进而获得海岛岸线的平面位置。相比传统方法，所述方法有效提高了海岛岸线的提取效率和提取精度。

附图说明

图1是本发明的多时相影像的海岛岸线量测方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1是本发明的多时相影像的海岛岸线量测方法流程图。如图1所示，所述方法包括：

步骤A：收集和处理海岛的影像数据，形成水边线影像数据库。所述步骤A具体包括：

步骤A1：收集海岛的多时相、高分辨率的多源影像数据。所述多源影像数据包括：航空影像数据、航天影像数据、光学影像数据和雷达影像数据中的至少两种。本实施例中，所述高分辨率是指分辨率小于等于2m。

步骤A2：收集所述多源影像数据拍摄时刻的海况数据，所述海况数据包括风力、风向等数据。

步骤A3：对所述多源影像数据进行匹配和多种分辨率联合平差处理。通过对所述多源影像数据进行匹配，可以实现多源影像数据的几何纠正，这里的匹配包括同源但不同拍摄时刻的影像(比如前后两天的两份航空影像数据)之间的匹配，以及不同源影像(比如航空影像数据和航天影像数据)之间的匹配。通过对所述多源影像数据进行多种分辨率联合平差处理，可以控制误差传递，并实现多源影像数据的定位、连接和融合。在执行所述步骤A3时，必要时可以布设至少两个像控点。

步骤A4：从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线和地物地形要素的平面位置。所述步骤A4中，按照影像的最高分辨率，逐像素从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线。

步骤A5：将所述处理后的多源影像数据、水边线、拍摄时间和拍摄时刻的海况数据一一对应，形成水边线影像数据库。

B：收集和处理海岛的水位观测数据。所述步骤B具体包括：

步骤B1：收集所述影像数据拍摄时刻前后一天或者两天时间范围内，海岛周边100公里范围内的多种水位观测数据，作为海岛的水位观测数据。所述多种水位观测数据包括：通过长期验潮站、短期验潮站、临时验潮站、GPS(Global Positioning System，全球定位系统)浮标和海洋卫星测量得到的水位观测数据。所述GPS浮标为设置有双频GPS接收机并且连续观测不少于12小时的海上浮体，比如船只、锚固标志。如果要求水位推算精度不低于0.3m，应该进一步限定：长期验潮站距离海岛100公里之内，短期验潮站距离海岛50公里之内，临时验潮站和GPS浮标距离海岛15公里之内。

步骤B2：对所述多种水位观测数据进行检查，剔除不完整的数据。

步骤B3：对所述多种水位观测数据进行粗差探测，剔除粗差数据。

步骤C：根据所述水边线影像数据库和水位观测数据，计算海岛的水边线的正常高。所述步骤C具体包括：

步骤C1：根据所述水边线影像数据库得到海岛的水边线的高程初值；

步骤C2：根据所述水边线的高程初值，计算所述水边线的高程均值，其计算公式如下：

$H=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i/M;$

其中，H_i是第i时刻的水边线的高程初值；M是水边线的高程初值总数；H是计算得到的水边线的高程均值；i、M均为非零自然数。

步骤C3：根据所述水位观测数据得到初深度转换参数，根据所述水边线的高程均值和所述初深度转换参数进行高程深度基准转换，计算得到所述水边线的正常高。所述水边线的正常高H_N的计算公式如下：

H_N＝H+L；

其中，H表示所述水边线的高程均值，L表示初深度转换参数。

D：根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型，根据所述水位观测数据、被选中的水边线的正常高和滩涂数字高程模型，获得海岛岸线的平面位置。所述步骤D具体包括：

步骤D1：根据所述水边线影像数据库，选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型；所述步骤D1具体包括步骤：

步骤D11：根据所述水边线影像数据库中影像数据的分辨率，预测所述水边线的高程初值的精度，比如所述水边线影像数据库中影像数据的分辨率为1米，可以据此预测水边线的高程初值的精度为1米。

步骤D12：选取高程初值的精度不低于0.5m的水边线作为数据源，以0.3m精度作为单位权中误差，根据被选中的水边线的高程均值的精度对被选中的水边线进行配权，进而采用加权空间插值法生成海岛的滩涂数字高程模型。

步骤D2：根据所述被选中的水边线的正常高和所述水位观测数据，计算得到海岛的平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高；

其中，平均大潮高潮面的正常高H₁＝L₁+H′_N，L₁表示对应平均大潮高潮面的深度转换参数；平均海面的正常高H₂＝L₂+H′_N，L₂表示对应平均海面的深度转换参数；深度基准面的正常高H₃＝L₃+H′_N，L₃表示对应深度基准面的深度转换参数；L₁、L₂和L₃均可以通过现有技术根据所述水位观测数据获得；H′_N为被选中的水边线的正常高，上述步骤C3中已经计算获得。

步骤D3：根据所述平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高，对应得到平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高，进而对应得到所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差；

步骤D4：分别以不同的所述被选中的水边线为起算点，根据所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差计算所述被选中的水边线的坐标增量，根据所述坐标增量通过加权平均法确定岸线点的平面坐标。

简单起见，以平均大潮高潮线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差为例，说明其计算过程如下：

首先，将平均大潮高潮线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差Δh等分成n段小的高差，第i段高差的坐标增量为

${\mathrm{\Δx}}_i=\frac{\mathrm{\Δh}}{n}{k}_x^{i-1},$ ${\mathrm{\Δy}}_i=\frac{\mathrm{\Δh}}{n}{k}_y^{i-1};$

其中

为起算点i-1的坡度向量；Δx_i、Δy_i为第i段的坐标增量；n的取值与地形坡度大小以及水边线到平均大潮高潮线的水平距离有关；i和n均为非零自然数。

然后，得到所述被选中的水边线的坐标增量为

$\mathrm{\Δx}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{\Δh}}{n}{k}_x^{i-1},$ $\mathrm{\Δy}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{\Δh}}{n}{k}_y^{i-1}.$

最后，根据所述被选中的水边线的坐标增量通过加权平均法确定岸线点的平面坐标。其中，对应被选中的各不同水边线的权值计算公式如下：

$P_i=\frac{{0.3}^2}{{\mathrm{\σ}}_i^2{S}_i};$

其中p_i表示对应第i条被选中的水边线的权值，S_i表示第i条被选中的水边线上的起算点到岸线点的距离，σ_i为第i条被选中的水边线的高程初值的估计误差(单位m)，i为非零自然数。

步骤D5：根据所述滩涂数字高程模型和岸线点的平面坐标，沿滩涂走向逐点计算所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线上点的平面坐标，获得海岛岸线的平面位置。

本发明实施例所述多时相影像的海岛岸线量测方法，通过海岛的多源影像数据建立水边线影像数据库，结合海岛的水位观测数据，计算水边线的正常高，进而获得海岛岸线的平面位置。相比传统方法，所述方法有效提高了海岛岸线的提取效率和提取精度。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (6)

1.一种多时相影像的海岛岸线量测方法，其特征在于，包括步骤：

A：收集和处理海岛的影像数据，形成水边线影像数据库；

B：收集和处理海岛的水位观测数据；

C：根据所述水边线影像数据库和水位观测数据，计算海岛的水边线的正常高；

D：根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型，根据所述水位观测数据、被选中的水边线的正常高和滩涂数字高程模型，获得海岛岸线的平面位置；

所述步骤A具体包括步骤：

A1：收集海岛的多时相、高分辨率的多源影像数据；

A2：收集所述多源影像数据拍摄时刻的海况数据；

A3：对所述多源影像数据进行匹配和多种分辨率联合平差处理；

A4：从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线和地物地形要素的平面位置；

A5：将所述处理后的多源影像数据、水边线、拍摄时间和拍摄时刻的海况数据一一对应，形成水边线影像数据库；

所述步骤B具体包括步骤：

B1：收集所述影像数据拍摄时刻前后一天或者两天时间范围内，海岛周边100公里范围内的多种水位观测数据，作为海岛的水位观测数据；

B2：对所述多种水位观测数据进行检查，剔除不完整的数据；

B3：对所述多种水位观测数据进行粗差探测，剔除粗差数据；

所述多种水位观测数据包括：通过长期验潮站、短期验潮站、临时验潮站、GPS浮标和海洋卫星测量得到的水位观测数据；

所述步骤C具体包括步骤：

C1：根据所述水边线影像数据库得到海岛的水边线的高程初值；

C2：根据所述水边线的高程初值，计算所述水边线的高程均值；

C3：根据所述水位观测数据得到初深度转换参数，根据所述水边线的高程均值和所述初深度转换参数进行高程深度基准转换，计算得到所述水边线的正常高。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源影像数据包括：航空影像数据、航天影像数据、光学影像数据和雷达影像数据中的至少两种。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A4中，按照影像的最高分辨率，逐像素从处理后的多源影像数据中提取海岛的水边线。

4.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GPS浮标为设置有双频GPS接收机并且连续观测不少于12小时的海上浮体。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D具体包括步骤：

D1：根据所述水边线影像数据库选取部分水边线并且建立海岛的滩涂数字高程模型；

D2：根据所述被选中的水边线的正常高和所述水位观测数据，计算得到海岛的平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高；

D3：根据所述平均大潮高潮面、平均海面或者深度基准面的正常高，得到对应平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高，进而得到所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差；

D4：分别以不同的所述水边线为起算点，根据所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线的正常高与所述被选中的水边线的正常高的高差计算所述被选中的水边线的坐标增量，根据所述坐标增量通过加权平均法确定岸线点的平面坐标；

D5：根据所述滩涂数字高程模型和岸线点的平面坐标，沿滩涂走向逐点计算所述平均大潮高潮线、平均水位线或者零米等深线上点的平面坐标，获得海岛岸线的平面位置。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤D1具体包括步骤：

D11：根据所述水边线影像数据库中影像数据的分辨率，预测所述水边线的高程初值的精度；

D12：选取高程初值的精度不低于0.5m的水边线作为数据源，以0.3m精度作为单位权中误差，根据被选中的水边线的高程初值的精度对被选中的水边线进行配权，进而采用加权空间插值法生成海岛的滩涂数字高程模型。

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