CN109737921B - 一种利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,步骤包括:S1、无人机在一次赶潮期间多次追踪水边线压线飞行,得到M条与追踪时段的水边线一致航迹;S2、与此同时沿海岸线的一端或两端,测量一条或两条垂直于海岸线的剖线的高程;S3、确定每条航迹与剖线之间的交点并提取交点处的时间、经、纬度位置和高程信息;S4、将每条航迹以间间隔等分为N段,计算出N+1个节点的高程hx;S5、基于全部节点,利用空间插值算法生成栅格地形图,提取地形等高线;该滩涂地形测量方法利用水边线是天然等高线的事实对滩涂地形的测量,克服了潮汐干扰且简单、安全,满足小区域、大比例尺的滩涂地形测量需要,测量结果精确度高。
Description
技术领域
本发明涉及滩涂地形测量技术领域,特别涉及一种利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法。
背景技术
传统的地形测量手段大致可以分为两大类,一类是陆地地形测量手段,多采用基于无线电波的全站仪、RTK、激光扫描仪、量测相机等,搭载在飞机或者车辆上并结合先进的定位和惯导传感器,还可以实现快速的移动测量。另一类是水下地形测量手段,多采用基于声波原理的声纳技术,搭载在船上并结合先进的定位和惯导传感器,还可以实现快速的走航测量。潮间带是水陆交界带,一半时间是陆地、一半时间是海洋的。在低潮时可徒步测高或者乘坐气垫船测高,或者在高潮时乘船测深。但是,无论哪种方式,潮汐是一个外在的干扰因素,导致测量工作十分被动,现场工作时间破碎化严重,效率低下。尤其是地势相对平坦,动辄数公里宽的滩涂。不仅仅是效率低下的问题,还存在徒步测高或者乘坐气垫船侧高可能会遭遇的滩陷、沟槽、通行困难的安全风险,乘船侧深可能会遭遇的吃水不足搁浅的安全风险。
目前,基于水边线的滩涂地形测量方法的研究成果颇丰,其原理是将水边线作为天然的等高线,利用卫星影像识别水边线,并结合已知的、实时的潮高数据,勾绘出大面积滩涂的小比例尺地形图,能够满足海洋水动力模拟等对地形精度要求不高的应用场合的需求。但是,这种基于卫星影像的水边线追踪方法无法满足小区域、大比例尺的滩涂地形测量需要,主要原因是卫星影像的分辨率不足,而且卫星影像存在重访周期长以及云雾遮挡等问题。随着无人机航拍技术的成熟和普及,无人机机动灵活的优势弥补了卫星的缺陷,可以随时随地追踪水边线,满足小区域、大比例尺的滩涂地形测量需要。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够实现小区域、大比例尺的滩涂地形快速测量需要的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法。
为此,本发明技术方案如下:
一种利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,步骤如下:
S1、在一次涨潮或者退潮的时间段内,无人机多次追踪水边线压线飞行,得到M条与追踪时段的水边线一致航迹;
S2、在实施步骤S1的同时,如图2所示,在所测量的滩涂区域沿海岸线的一端或两端,测量一条或两条垂直于海岸线的剖线的高程;
S3、如图3所示,确定每条航迹与剖线之间的两个交点A和交点B;根据步骤S1得到的航迹数据提取交点A的时间及经、纬度位置信息(ta、longa、lata)和交点B的时间及经、纬度位置信息(tb、longb、latb),进而根据步骤S2得到的高程信息提取交点A和交点B处的高程ha和hb,将交点A和交点B扩充为包含有时间、经、纬度位置和高程的三维化信息点,即交点A(ta、longa、lata、ha)和交点B(tb、longb、latb、hb);
S4、将每条航迹按照相同时间间隔等分为N段,并通过高程计算公式:hx=((tx-ta)×hb+(tb-tx)×ha)/(tb-ta),计算该条航迹上的N+1个节点的高程hx;其中,tx为无人机经过该条航迹上的N+1个节点的时间;
S5、基于M条航迹上已知的M×N个节点,利用空间插值算法,如kriging插值算法,生成栅格地形图,进而从栅格地形图中提取出地形等高线,得到整个滩涂区域的地形情况。
在该步骤中,无人机应根据风力预报和潮汐预报,优先选择无风天气和大潮时期开展测量工作,其中,对于无人机来说,风力越小越好,适宜风力小于4级;另外,由于本申请的特点是利用水边线是天然等高线的事实进行测量,因此水边线覆盖所测滩涂越全面越好,适宜在每月两次的大潮期间测量。
无人机选择微型无人机,其应具备:1)悬停功能,即确保能够在地形变化较突兀区域实现低速、大角度转弯飞行;2)三轴云台,即能够保持相机稳定,并确保飞行过程中能够保持镜头垂直向下,不因外界风力变化和无人机自身的抖动而改变;3)实时图传功能,即能够为无人机操控手提供无人机相机中的实时影像,确保操控手能够操控无人机沿着水边线飞行。
在步骤S2中,虽然水边线是天然的等高线,但是在无人机追踪水边线飞行的时间内,由于潮汐的存在,水边线始终处于稳定、缓慢的变化中,因此无人机飞行航迹并不直接是一条等高线。航迹的起点和终点的高程差等于飞行时间内潮水涨落的高差;因此,进一步地,通过步骤S3得到航迹上特定两个交底处的水边线的高程,以推算出航迹上任意其它点位的高程信息,进而整理得到三维的航迹数据,即M条三维的水边线
优选,在步骤S1中,所述无人机的飞行高度在5~20m之间,低于5m则存在撞机风险,高于20m则影像的覆盖范围过大,导致压线飞行的精准度降低、难度加大。
优选,在步骤S1中,确保无人机追踪水边线压线飞行的方法为:无人机飞手操控无人机使水边线始终位于实时回传的画面中;更优选,无人机操控手通过控制无人机使水边线始终处于镜头中心的位置上。
优选,在步骤S1中,相邻两次飞行的间隔时间不宜过长,取决于特定比例尺的等高距要求;具体地,相邻两次飞行的间隔时间t≤l/v;其中,l为预设的滩涂地形测量结果应满足的等高距,cm;v为测量时段涨潮或退潮的速度,cm/h,其可以通过公式:v=(h2-h1)/(t2-t1)计算得到。
优选,步骤S2的具体测量方法为:在涨潮或退潮期间,由两组地面测量人员分别自海岸线的两端沿垂直于海岸线的方向自以相同的间隔距离L选取测量点,实时测量测量点处水边线的高程,同时得到两条垂直于海岸线的剖线的高程;或,由一组地面测量人员分别在涨潮和退潮期间,自海岸线的两端沿垂直于海岸线的方向以相同的间隔距离L选取测量点,实时测量测量点处水边线的高程,依次得到两条垂直于海岸线的剖线的高程。
如图2所示为步骤S2的测量过程的示意图,其中,1为潮滩面,2为潮位面,3为水边线,点H1~点H4之间的连线以及点H2~点H3之间的连线为经过步骤S2测量得到的两条垂直于海岸线的剖线,根据航迹与剖线之间交点处的高程,确定与航迹一致的水边线上特定位置点处的实际高程。
其中,高程具体采用传统的陆地测量方法进行测量,如全站仪测量法、RTK测量法等。剖线上密集的测量点有助于为无人机航迹与剖线的交点提供准确的高程值,其中之所以选择剖线垂直于海岸线,是因为垂直的距离最短;当存在易陷的河口泥滩或者礁石时,剖线可选择绕行或者斜线布设,不影响最终的测量结果。
优选,相邻两个测量点之间的间隔距离L≤l/i,其中,l为预设的滩涂地形测量结果应满足的等高距,i为坡度,其为坡面的垂直高度与水平方向的距离的比值。更优选,相邻两个测量点之间的间隔距离L在10m~50m之间,以进一步更精确的计算得到航迹与剖线交点处的高程信息。
该利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法利用水边线是天然等高线的事实实现对滩涂地形的测量,解决了潮汐对传统测量方法的干扰和测量过程中的安全风险,满足小区域、大比例尺的滩涂地形测量需要,且测量方法简单,测量结果精确度高,具有很好的应用推广前景。
附图说明
图1为本发明的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法的流程图;
图2本发明的水边线示意图;
图3本发明的无人机航迹上任意位置的高程的计算公式和原理示意图;
图4本实施例的无人机航迹与实地量测剖线及两者交点的高程值;
图5本实施例的无人机航迹上的插值点位置及最终测得的地形等高线。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步的说明,但下述实施例绝非对本发明有任何限制。
本实施例以天津市某段岸线的滩涂地形测量工作为例对该利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法的实施过程进行具体的说明。
如图1所示,该利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,具体步骤如下:
作业当天天气预报风力小于3级,到达现场时正处于大潮的退潮完成时,作业期间正处于涨潮的整个过程,直至淹没整个滩涂。
本次作业采用的无人机是DJI Phantom 4pro四旋翼电动无人机,其配备有稳定的三轴云台,并同时具备悬停功能和实时图传功能,以满足远程遥控跟踪水边线飞行的要求;整个作业期间的飞行高度10m,连续飞行3个架次,由于在本次地形测试前预设的滩涂地形测量结果应满足的等高距为10cm,测量时段的涨潮速度v为20cm/h,因此相邻两个架次之间的飞行间隔时间t=10cm/20cm/h=0.5h。
无人机的飞行速度控制在3~4m/s之,飞行时控制前后左右移动的摇杆始终控制无人机稳定速度向前飞行,控制上下和旋转的遥感始终保持上下不变、方向微调,尽量让水边线始终位于镜头中心位置处;
操控无人机在涨潮期间追踪水边线压线飞行3次,得到如图4所示的航迹I、航迹II和航迹III共计三条V形的与追踪时段的水边线一致航迹;无人机的停靠降落点位于图中的P点处。
由于测区比较小,无人机来回飞行,只需要量测一条剖线,就可以和航迹有两个交点供航线内其它点的插值计算,且相邻两个交点之间的间隔距离均小于50m,因此为了简化后续的数据处理过程,因此在飞行前,地面量测人员从渔码头下到滩涂并走向水边线,利用RTK赶潮测量,实时测量水边线的高程,当无人机飞过测量人员的头顶时,记录该测量点,即测量人员所在位置的高程和时间,以便于后续利用时间找到无人机航迹与实测剖线的交点,进而将相应的高程信息匹配至相应的交点信息中;
经过测量,第一条航迹,即航迹I与剖线的交点高程为-2.1和-1.7米;第二条航迹,即航迹II与剖线的交点高程为1.4和-1.0米;第三条航迹,即航迹III与剖线的交点高程为-0.7和-0.3米。
利用ArcGIS软件,将三条航迹线中的每一个节点,即航迹与剖线的两个交点的时间信息、经、纬度位置信息和高程信息依次提取出来;然后将每条航迹按照相同时间间隔:10s,等分为40段,得到41个节点,通过高程计算公式:hx=((tx-ta)×hb+(tb-tx)×ha)/(tb-ta),计算出每条航迹上的41个节点的高程hx;其中,tx为无人机经过该条航迹上的N+1个节点的航迹上点X处的时间;
基于上述123个节点,利用ArcGIS软件的Raster Interpolation工具,通过kriging插值算法生成栅格地形图,使得栅格地形图中任意一个像素的高程值都是周边节点加权平均后的插值结果;继而利用ArcGIS软件的Raster Surface工具,基于栅格地形图自动提取出高程值在-2m~-0.4m之间的地形等高线,得到如图5所示的等高距满足设定的0.1m要求的滩涂地形图。
Claims (7)
1.一种利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,步骤如下:
S1、在一次涨潮或者退潮的时间段内,无人机多次追踪水边线压线飞行,得到M条与追踪时段的水边线一致航迹;
S2、在实施步骤S1的同时,在所测量的滩涂区域沿海岸线的一端或两端,测量一条或两条垂直于海岸线的剖线的高程;
S3、确定每条航迹与剖线之间的两个交点A和交点B;根据步骤S1得到的航迹数据提取交点A的时间及经、纬度位置信息(ta、longa、lata)和交点B的时间及经、纬度位置信息(tb、longb、latb),进而根据步骤S2得到的高程信息提取交点A和交点B处的高程ha和hb,将交点A和交点B扩充为包含有时间、经、纬度位置和高程的三维化信息点,即交点A(ta、longa、lata、ha)和交点B(tb、longb、latb、hb);
S4、将每条航迹按照相同时间间隔等分为N段,并通过高程计算公式:hx=((tx-ta)×hb+(tb-tx)×ha)/(tb-ta),计算该条航迹上的N+1个节点的高程hx;其中,tx为无人机经过该条航迹上的N+1个节点的时间;
S5、基于M条航迹上已知的M×N个节点,利用空间插值算法生成栅格地形图,进而从栅格地形图中提取出地形等高线,得到整个滩涂区域的地形情况。
2.根据权利要求1所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,在步骤S1中,所述无人机的飞行高度为5~20m。
3.根据权利要求2所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,在步骤S1中,确保无人机追踪水边线压线飞行的方法为:无人机飞手操控无人机使水边线始终位于实时回传的画面中。
4.根据权利要求1所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,在步骤S1中,相邻两次飞行的间隔时间t≤l/v;其中,l为预设的滩涂地形测量结果应满足的等高距,cm;v为测量时段涨潮或退潮的速度,cm/h,其通过公式:v=(h2-h1)/(t2-t1)。
5.根据权利要求1所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,步骤S2的具体测量方法为:在涨潮或退潮期间,由两组地面测量人员分别自海岸线的两端沿垂直于海岸线的方向自以相同的间隔距离L选取测量点,实时测量测量点处水边线的高程,同时得到两条垂直于海岸线的剖线的高程;或,由一组地面测量人员分别在涨潮和退潮期间,自海岸线的两端沿垂直于海岸线的方向以相同的间隔距离L选取测量点,实时测量测量点处水边线的高程,依次得到两条垂直于海岸线的剖线的高程。
6.根据权利要求5所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,相邻两个测量点之间的间隔距离L≤l/i,其中,l为预设的滩涂地形测量结果应满足的等高距,i为坡度,其为坡面的垂直高度与水平方向的距离的比值。
7.根据权利要求6所述的利用无人机追踪水边线的滩涂地形测量方法,其特征在于,相邻两个测量点之间的间隔距离L为10m≤L≤50m。
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Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110986876A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-04-10 | 河海大学 | 一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法 |
CN111524228A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-08-11 | 中钢集团武汉安全环保研究院有限公司 | 基于填埋场运营管理的无人机遥感四维建模分析方法 |
CN113063445A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-02 | 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) | 验证滩涂资源监测误差的方法 |
CN114739369B (zh) * | 2022-03-09 | 2023-05-23 | 中铁大桥勘测设计院集团有限公司 | 基于无人机航测与测深仪水下测量的滩涂测图方法及设备 |
CN116310915B (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-18 | 山东科技大学 | 基于uav与深度学习的尾矿干滩指标识别方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004102473A2 (en) * | 2003-01-17 | 2004-11-25 | The Insitu Group | Compensation for overflight velocity when stabilizing an airborne camera |
CN1800779A (zh) * | 2005-12-27 | 2006-07-12 | 厦门大学 | 滩涂高程测量仪及其测量方法 |
CN101236665A (zh) * | 2008-02-29 | 2008-08-06 | 重庆交通大学 | 一种基于数字高程模型dem的越岭线设计方法 |
WO2010033833A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | Raytheon Company | Methods and apparatus for marine deployment |
CN102589528A (zh) * | 2012-01-19 | 2012-07-18 | 中国测绘科学研究院 | 一种多时相影像的海岛岸线量测方法 |
CN103791890A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-05-14 | 河海大学 | 一种滩涂湿地地形快速测量的遥感遥测方法 |
CN104075717A (zh) * | 2014-01-21 | 2014-10-01 | 武汉吉嘉伟业科技发展有限公司 | 一种基于改进a*算法的无人机航线规划算法 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004102473A2 (en) * | 2003-01-17 | 2004-11-25 | The Insitu Group | Compensation for overflight velocity when stabilizing an airborne camera |
CN1800779A (zh) * | 2005-12-27 | 2006-07-12 | 厦门大学 | 滩涂高程测量仪及其测量方法 |
CN101236665A (zh) * | 2008-02-29 | 2008-08-06 | 重庆交通大学 | 一种基于数字高程模型dem的越岭线设计方法 |
WO2010033833A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | Raytheon Company | Methods and apparatus for marine deployment |
CN102589528A (zh) * | 2012-01-19 | 2012-07-18 | 中国测绘科学研究院 | 一种多时相影像的海岛岸线量测方法 |
CN104075717A (zh) * | 2014-01-21 | 2014-10-01 | 武汉吉嘉伟业科技发展有限公司 | 一种基于改进a*算法的无人机航线规划算法 |
CN103791890A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-05-14 | 河海大学 | 一种滩涂湿地地形快速测量的遥感遥测方法 |
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