CN108956392A - 一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，选取潮滩无植被覆盖滩面区域为研究区，在研究区内选取多个采样点，采集各个采样点的沉积物样品；测定每个沉积物样品的中值粒径；在监测区域内规划无人机飞行航线，从四个不同方向相机镜头分别倾斜45度角各飞行一次，飞行方向两两相互垂直；将研究区域内采集的无人机航摄相片导入三维建模软件建立该区域的三维模型，即可得到该区域的三维点云数据；计算三维点云粗糙度，利用统计回归分析沉积物样品中值粒径数据与点云粗糙度数据，构建中值粒径反演模型。本发明的有益效果是具有定时、定点、高精度获取研究区域遥感影像的独特优势。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，涉及一种利用SFM算法重建三维点云，计算点云粗糙度，分析粗糙度与中值粒径关系，从而获取沉积物中值粒径的方法。
背景技术
潮滩是一种重要的低平海岸地貌，在我国及其他沿海国家有着广阔的分布。潮滩沉积物特征研究对海岸工程建设和海岸湿地保护等工作有直接而关键的影响，具有重要的研究价值。潮滩泥沙输运受颗粒粒径、形状和密度等多种特性的影响，其中以粒径的影响最为重要。因此，粒度分析作为一种沉积学研究方法被广泛应用于沉积环境、沉积作用及物质运动方式研究。研究潮滩表层沉积物粒度参数及其空间分布规律对于认识潮滩的地貌演化、沉积特征、水动力作用过程、水沙关系以及颗粒态物质运动特性等具有重要意义，是研究潮滩动态变化的基础数据。
关于粒度参数中的粒径的研究，韩国的专家Joo-Hyung Ryu在此方面有很大的建树。他曾经撰写了一篇论文，专门探讨极限粒径的问题，所谓的极限粒径系指常规卫星影像所能识别的最小的粒径，一旦监测对象小于该粒径，在遥感反演其含量时就显得力所不及，模型上直接表现为极地的相关性。为保证光谱和粒径之间较高的相关性，Ryu甚至提出极限粒径的值应该更高，应定为250μm，若使用62.5μm作为极限粒径，在反演沉积物含量时需要引入其他参数。这篇文章发表于2004年，该观点在10年之前毫无问题，但是遥感学科在数据采集技术方向的发展已是日新月异，不仅亚米级的卫星数据越来越多，甚至近几年出现了以小型无人机为代表的厘米级遥感数据，高精数据的普及为突破极限粒径的限制提供了可能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，本发明解决了人工跑滩测量和卫星遥感测量效率低、不准确的问题。
本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
(1)土壤样品采集：选取潮滩无植被覆盖滩面区域为研究区，在研究区内选取多个采样点，采集各个采样点的沉积物样品；
(2)颗粒分析：测定每个沉积物样品的中值粒径；
(3)无人机采集数据：在监测区域内规划无人机飞行航线，从四个不同方向相机镜头分别倾斜45度角各飞行一次，飞行方向两两相互垂直；
(4)三维点云建立：将研究区域内采集的无人机航摄相片导入三维建模软件建立该区域的三维模型，即可得到该区域的三维点云数据；
(5)三维点云粗糙度计算：计算三维点云粗糙度，计算核半径为0.27m左右；
(6)利用统计回归分析沉积物样品中值粒径数据与点云粗糙度数据，构建中值粒径反演模型。
进一步，步骤(1)中采样点不少于40处。
进一步，步骤(2)中利用Mastersizer 3000激光粒度分析仪进行颗粒分析。
进一步，步骤(5)中利用Cloudcompare软件计算三维点云粗糙度。
进一步，步骤(6)中反演模型：通过Cloud Compare对三维点云的计算，得到度量粗糙度的三个参数：粗糙度高度，给定地区海拔标准差的两倍，均方根高度，分析粗糙度度量参数与样品粒径之间的线性关系，选取线性关系最强的粗糙度度量参数，建立反演模型。
进一步，反演模型的校准方法：使用潮滩沉积物粗糙度数据的平均值和标准偏差，建立3000个粗糙度值的对数正态概率分布,以rh(粗糙度高度)为粗糙度参数,随后，将rh与D50(中值粒径)相关的回归模型应用于随机粗糙度分布的每个rh值，然后得出3000WolmanD50的匹配分布,在这些模拟的D50样本中引入与回归模型的残差标准误差相等的高斯随机误差,随后随机抽取成对的rh-D50数据，然后重复运行回归，以了解回归方程的斜率系数如何随着样本数的变化而变化,该模拟重复1000次,分析图像得出所需的校正点数。
本发明的有益效果是通过无人机系统获取点云数据，集成现代低空遥感和摄影测量技术，具有定时、定点、高精度获取研究区域遥感影像的独特优势。
附图说明
图1是本发明潮滩沉积物类型的无人机识别方法流程示意图；
图2是本发明在实际应用中的分精度级处理结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明潮滩沉积物类型的无人机识别方法流程如图1所示，包括以下步骤：
(1)土壤样品采集：选取潮滩无植被覆盖滩面区域为研究区，在研究区内选取多个采样点，采集各个采样点的沉积物样品；其中采样点不少于40处。
(2)颗粒分析：利用Mastersizer 3000激光粒度分析仪测定每个沉积物样品的中值粒径；
(3)无人机采集数据：在监测区域内规划无人机飞行航线，从四个不同方向相机镜头分别倾斜45度角各飞行一次，飞行方向两两相互垂直；
(4)三维点云建立：将研究区域内采集的无人机航摄相片导入三维建模软件建立该区域的三维模型，即可得到该区域的三维点云数据；
(5)三维点云粗糙度计算：计算三维点云粗糙度，计算核半径为0.27m左右；利用Cloudcompare软件计算三维点云粗糙度。
(6)利用统计回归分析沉积物样品中值粒径数据与点云粗糙度数据，构建中值粒径反演模型：中值粒径数据：将采集的土壤样品放入采样袋内带入实验室，利用Mastersizer 3000激光粒度分析仪测定每个样品的中值粒径；
粗糙度数据：使用Agisoft PhotoScan工作流及其自定义算法，生成SfM点云，使用Cloud Compare对每个UAS-SfM点云进行过滤，使之平滑。并利用其提供的SOR(统计异常值移除)和噪声滤波器来消除错误点：前者从3D点云中删除异常值，后者是低通滤波器，重新移动远离拟合的点，并利用Cloudcompare软件计算点云粗糙度相关参数(粗糙高度，两倍标准差，高度的均方根)，计算核半径为0.27m；
反演模型：通过Cloud Compare对三维点云的计算，得到度量粗糙度的三个参数：粗糙度高度，给定地区海拔标准差(2σz)的两倍，均方根高度(RMSH)。分析粗糙度度量参数与样品粒径之间的线性关系，选取线性关系最强的粗糙度度量参数，建立粗糙度粒径反演模型。
反演模型的校准：使用潮滩沉积物粗糙度数据的平均值和标准偏差，建立3000个粗糙度值的对数正态概率分布(以rh为粗糙度参数)。随后，将rh与D50相关的回归模型应用于随机粗糙度分布的每个rh值，然后得出3000Wolman D50的匹配分布。考虑到粗糙度D50拟合的不确定性的影响，在这些模拟的D50样本中引入与回归模型的残差标准误差相等的高斯随机误差。随后随机抽取成对的rh-D50数据，然后重复运行回归，以了解回归方程的斜率系数如何随着样本数的变化而变化。该模拟重复1000次。分析图像得出所需的校正点数。图2是本发明在实际应用中的分精度级处理结果图。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于按照以下步骤进行：
(1)土壤样品采集：选取潮滩无植被覆盖滩面区域为研究区，在研究区内选取多个采样点，采集各个采样点的沉积物样品；
(2)颗粒分析：测定每个沉积物样品的中值粒径；
(3)无人机采集数据：在监测区域内规划无人机飞行航线，从四个不同方向相机镜头分别倾斜45度角各飞行一次，飞行方向两两相互垂直；
(4)三维点云建立：将研究区域内采集的无人机航摄相片导入三维建模软件建立该区域的三维模型，即可得到该区域的三维点云数据；
(5)三维点云粗糙度计算：计算三维点云粗糙度，计算核半径为0.27m左右；
(6)利用统计回归分析沉积物样品中值粒径数据与点云粗糙度数据，构建中值粒径反演模型。
2.按照权利要求1所述一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中采样点不少于40处。
3.按照权利要求1所述一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中利用Mastersizer 3000激光粒度分析仪进行颗粒分析。
4.按照权利要求1所述一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于：所述步骤(5)中利用Cloudcompare软件计算三维点云粗糙度。
5.按照权利要求1所述一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于：所述步骤(6)中反演模型：通过Cloud Compare对三维点云的计算，得到度量粗糙度的三个参数：粗糙度高度，给定地区海拔标准差的两倍，均方根高度，分析粗糙度度量参数与样品粒径之间的线性关系，选取线性关系最强的粗糙度度量参数，建立反演模型。
6.按照权利要求1所述一种潮滩沉积物类型的无人机识别方法，其特征在于：所述反演模型的校准方法：使用潮滩沉积物粗糙度数据的平均值和标准偏差，建立3000个粗糙度值的对数正态概率分布,以rh为粗糙度参数,随后，将rh与D50相关的回归模型应用于随机粗糙度分布的每个rh值，然后得出3000Wolman D50的匹配分布,在这些模拟的D50样本中引入与回归模型的残差标准误差相等的高斯随机误差,随后随机抽取成对的rh-D50数据，然后重复运行回归，以了解回归方程的斜率系数如何随着样本数的变化而变化,该模拟重复1000次,分析图像得出所需的校正点数。
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