CN110500996A - 基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，属于变形监测领域。该自动实时处理方法基于GPS和控制点，采用具有尺度不变性的SIFT算子和运动恢复结构技术SFM对获取的近景拍摄的图像资料建立高精度数字地面模型(DSM)，模型通过精度检核后，对两期DSM进行差分即可获得形变，再通过三维可视化的方式可直观展示形变数据，随后将形变数据分别发送至水电站管理部门、公司主管部门、国土资源管理部门，最终实现流域库岸近景拍摄图像资料的自动实时处理。该发明可以实时自动掌握流域库岸的形变数据，有利于流域库岸的长期安全监测，有利于保障流域安全和维护国家稳定。
Description
技术领域
本发明属于变形监测领域，涉及流域库岸形变数据的处理。具体指一种基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法。
背景技术
近年来，我国现代化各项建设事业发展迅速，在国际整体经济形势不明朗的背景下，我国依旧保持着平稳增长，大批水利水电设施、能源工程、高速铁路等特大型项目持续建设。这些工程确实带给人们就业的机会和客观的经济收益，使得当地的经济和就业等行业的发展更加流畅，但是这些建设工作也伴随着很多的安全隐患。尤其在我国中西部的流域地区，海拔高、山区多的特点使得工程建设过程中会出现大量的边坡，如何确保流域库岸边坡的稳定是现实中迫切需要解决的问题。
库岸边坡失稳是指边坡在不稳定的情况下会发生大规模的位移，造成山体或土体的滑坡。边坡失稳不仅会影响到交通安全，增加建设成本，延误工期，也会导致人民群众的生命财产损失。2008年汶川大地震导致了流域库岸的多处山体滑坡，山体滑坡也形成了许多堰塞湖，这些堰塞湖随时都有决堤危险，对山脚的村庄及乡镇造成重大威胁。库岸边坡灾害的发生具有一定的突然性，但已有的研究表明，库岸失稳发生之前是预兆的，库岸在失稳之前一般已经开始有较大的形变。所以对库岸边坡展开监测，是确保库岸稳定的重要手段。
随着观测仪器和观测技术的发展，出现了大地测量法、仪表测量法、GPS测量法、近景摄影测量法等。
大地测量法主要与测量所用仪器有很大关系，它通过测点和测距来获得测量数据，常用仪器有全站仪、精密水准仪等。大地测量法具有测量范围广、可测库岸形变区间大以及可以确定库岸边坡形变的绝对值等优点；但是大地测量法也受很多因素的制约，地形条件、气象条件、操作不便以及工作量大等问题在很大程度上限制了大地测量法的应用。
仪表测量法即使用位移计、测斜仪等仪表进行测量。这种方法的测量内容包括库岸表面及内部产生的位移。仪表观测法的优点在于不仅能测得边坡表面的位移等数据，还能够测得边坡内部的位移等数据；缺点是仪表观测法属于接触式测量，测量范围小，无法全边坡覆盖，只能测得埋设地的数据，而且有量程限制，不能全程监测边坡形变，一旦边坡发生滑动破坏等大范围位移，仪器容易遭到破坏，无法连续使用。
对于流域库岸这类重点工程，库岸失稳的结果往往十分严重。上诉两种传统测量方法缺乏对形变数据进行实时自动处理的条件，无法实时获取流域库岸的变形情况，也即无法满足实时监控库岸变形情况的要求。
GPS变形监测技术和近景摄影测量均属于新型监测技术。GPS测量方法能够在任何时间、地点实现全天候定位，具有解算速度快，定位精度高，自动化程度高，作业灵活，操作便捷等优点；近景摄影测量主要通过摄影手段来确定目标信息和运动状态。近景摄影测量是一种非接触式的量测方法，在一些地形状况复杂或是条件恶劣的情况下依然能作业。它能够在一瞬间捕捉到物体大量的信息，且图像能够重复利用。
对于图像特征点的提取，目前广泛采用的有Moravec算子、Forstner算子、Harris算子。其中Moravec算子是一种基于灰度方差的角点检测算子，该算子计算图像中某个像素点沿着水平、垂直、对角线、反对角线四个方向的灰度方差，其中的最小值选为该像素点的兴趣值，再通过局部非极大值抑制来检测是否为角点。Moravec算子对图像边缘和噪声敏感，并且在方向上有局限性；Forstner算子的基本思想是：对于角点，对最佳窗口内通过每个像元的边缘直线进行加权中心化，得到角点的定位坐标。对于圆状点，对最佳窗口内通过每个像元的梯度直线进行加权中心化，得到圆心的坐标。但是Forstner算子需要确定阈值，因此受图像灰度、对比度变化的影响较大；Harris算子是Harris和Stephens在1998年提出的一种基于信号的点特征提取算子。其前身是Moravec算子。其基本思想是：在图像中设计一个局部检测窗口，当该窗口沿各个方向做微小移动时，考察窗口的平均能量变化，当该能量变化超过设定的阈值时，就将窗口的中心像素点提取为角点。但是Harris算子对尺度很敏感，不具有尺度不变性，且它提取的角点是像素级的。
此外目前流域库岸的形变数据较少采用三维可视化的形式进行展示，运动恢复结构技术SFM可以从一堆同一场景的照片中恢复场景的三维结构和照片拍摄时相机的位置。SFM以其对影像姿态要求低、匹配效果好的特点，在图像三维重建领域得到了广泛应用。2007年后，Noah等根据SFM理论，主导开发了bundler重建框架，可以利用无序的影像序列，进行场景的三维重建，但其在重建过程中提取的是影像的稀疏关键点，只能得到目标的稀疏点云模型。国内王俊等人在SFM基础上提出了基于图像匹配-点云融合的建筑物立面三维重建。沈永林等人利用无人影像对灾场进行了三维重建。
发明内容
本发明是为了解决上述不足而设计的，目的在于提供一种基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，能够自动实时处理近景摄影得到的图像资料，并输出流域库岸边坡的形变数据。
为了实现上述目的，本发明提供的基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，其特征在于：基于GPS和控制点，采用具有尺度不变性的SIFT算子和运动恢复结构技术SFM对获取的近景拍摄的图像资料建立高精度地面数字模型DSM，模型通过精度检核后，前后两期图像差分后即可以三维可视化的方式直观展示形变数据，让管理人员能够自动实时准确的掌握流域内库岸边坡的形变信息，并实现快速决策；所述精度检核是指利用事先设定的检核点GPS坐标，对高精度数字地面模型中对应位置的特征点坐标进行精度检核，精度满足要求即可进行差分获得三维形变数据。
作为优选方案，所述建立高精度地面数字模型，具体步骤如下
先采用具有尺度不变性的SIFT算子进行相片特征点的提取，拼接全景图像；再利用运动恢复结构技术SFM对全景拼接图像进行三维重构，辅以预先设定的控制点及其GPS坐标，建立高精度地面数字模型。
进一步地，所述拼接全景图像，具体步骤如下：
首先通过SIFT算子提取相邻图像的特征点，并确定特征点的特征向量；输出多组相邻两张图片的SIFT特征向量图和两张图片的匹配总图；再利用SIFT匹配和全景拼接算法，对整个流域库岸用到的所有图像进行分组拼接，得到最终的库岸边坡全景图片。
本发明的优点及有益效果如下：
(1)本发明提供了一种基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法；
(2)本发明所提供的方法可以对重点流域库岸边坡的形变数据进行全天候的自动实时处理；
(3)本发明所提供的方法可以简化处理流域库岸监测数据的流程，减少人工错误的几率，能够大幅降低后期处理数据的经费，有着巨大的经济效益和社会效益；
(4)本发明所提供的方法基于GPS和控制点，采用具有尺度不变性的SIFT算子和运动恢复结构技术SFM对获取的近景拍摄的图像资料进行实时自动处理，并以三维可视化的形式展示流域库岸的形变数据，从而达到实时自动处理、实时掌控重点流域库岸形变情况的目的。对于保障流域安全、减轻灾害损失、维护国家稳定有着重要的意义。
附图说明
图1是基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施做进一步的详细描述。
本发明是基于GPS和控制点、SIFT算子以及SFM算法的流域库岸边坡形变数据自动实时处理系统。具体实施步骤如下：
1.进行外业摄影，即采用近景摄影方法对流域库岸边坡进行多次拍摄，拍摄间隔视具体工程情况确定即可。将拍摄的相片实时传回至图1所示的数据自动实时处理系统中，同时向系统中输入近景摄影采用的各项摄影参数。
2.获得全景拼接照片。即采用SIFT算子对拍摄的多张库岸边坡照片进行特征点提取，利用多张局部照片中提取的相同特征点对照片进行拼接，输出库岸边坡全景拼接照片。
3.SFM三维重构。即根据控制点的GPS坐标，采用SFM方法从步骤2得到的库岸边坡全景拼接照片中提取三维信息，利用获取的三维信息重构出流域库岸边坡的高精度数字地面模型DSM。
4.进行精度分析。即利用事先设置的检核点及其GPS坐标校核步骤3建立的高精度数字地面模型是否满足设定的精度要求。如果满足精度要求即可对不同时刻获取的DSM进行差分并输出形变数据；如果不满足精度，系统会自动返回步骤2并重复之后的步骤，直至满足精度要求后输出形变数据。
Claims (3)
1.一种基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，其特征在于：基于GPS和控制点，采用具有尺度不变性的SIFT算子和运动恢复结构技术SFM对获取的近景拍摄的图像资料建立高精度地面数字模型DSM，模型通过精度检核后，前后两期图像差分后即可以三维可视化的方式直观展示形变数据，让管理人员能够自动实时准确的掌握流域内库岸边坡的形变信息，并实现快速决策；所述精度检核是指利用事先设定的检核点GPS坐标，对高精度数字地面模型中对应位置的特征点坐标进行精度检核，精度满足要求即可进行差分获得三维形变数据。
2.根据权利要求1所述的基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，其特征在于：所述建立高精度地面数字模型，具体步骤如下
先采用具有尺度不变性的SIFT算子进行相片特征点的提取，拼接全景图像；再利用运动恢复结构技术SFM对全景拼接图像进行三维重构，辅以预先设定的控制点及其GPS坐标，建立高精度地面数字模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于近景摄影测量的流域库岸形变数据自动实时处理方法，其特征在于：所述拼接全景图像，具体步骤如下：
首先通过SIFT算子提取相邻图像的特征点，并确定特征点的特征向量；输出多组相邻两张图片的SIFT特征向量图和两张图片的匹配总图；再利用SIFT匹配和全景拼接算法，对整个流域库岸用到的所有图像进行分组拼接，得到最终的库岸边坡全景图片。
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