CN110986876A - 一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，包括：确定监测淤泥质潮沟的区域范围和时间范围；在该潮沟的露滩区域内分别布置圆盘控制点，使用定位系统测量控制点的三维坐标数据；在该潮沟区域内进行无人机作业，采集该潮沟区域的航摄图像数据；基于该潮沟区域的航摄图像数据和控制点的三维坐标数据，使用三维建模软件建立该潮沟区域的三维模型；基于该潮沟区域的三维模型，提取该潮沟横断面高程信息；根据该潮沟横断面，预测补全该潮沟横断面水下缺失地形；基于补全该潮沟横断面插值重建该潮沟的三维模型，获得该潮沟的水下地形。本发明解决了淤泥质潮沟水下地形难以测量的问题。
Description
技术领域
本发明涉及潮滩-潮沟系统的地貌演变试验的技术领域，具体是一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法。
背景技术
潮沟是潮滩系统的基本地貌单元，海陆相互作用极为活跃，是沿海区域的重要自然载体，对潮滩地貌塑造起着关键控制作用。高精度的地形信息是定量计算潮沟形态参数的基础，是探明潮沟发育演变特征的前提。然而潮滩自然环境极为错综复杂，淤泥、砂、粉砂等在潮沟上广泛分布，在强劲潮汐作用冲刷下易起动落淤，潮沟地形特别是常年处于淹水区的潮沟地形测量尤为困难。
现场观测，是指使用水准仪和全站仪等仪器，对潮沟地形进行测量。这种方法需要人工按照规划的点位进行跑滩测量，获取数据的精度高，但受制于困难的自然环境，需要大量的人力物力，耗费时间长。
机载激光雷达对测量大面积的潮滩潮沟地形具备很大的优势，然而其成本较高，垂直分辨率较低，且分米波容易在水面处发生散射，很难应用在潮沟水下地形的测量工作上。
卫星遥感技术便捷迅速、能够同步监测大范围区域，数据采集技术成熟，数据获取具有周期性，在对潮沟的动态演变研究等方面，显现出了巨大优势和潜力。但是，卫星遥感受天气因素，特别是云层的限制较大。密集的云层会使图像模糊，甚至遮挡整个研究区域，此时数据的精确性和可靠性都有待商榷。同时，遥感技术适用于宏观尺度、长周期、平面形态的研究，对于微观尺度脊上潮沟的研究则存在诸多限制。
因为技术条件的限制，对潮沟水下地形的测量尚未有较好的方法，只能通过使用船只搭载测试仪来进行。然而潮沟水深较浅，滩面泥泞，水位变化频繁，往往满足不了船只航行的吃水深度，测量工作难以进行，大面积的潮沟水下地形缺少实测资料。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，以解决现有技术中淤泥质潮沟水下地形难以测量的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供了一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，包括如下步骤：
确定监测淤泥质潮沟的区域范围和时间范围；
在监测淤泥质潮沟的露滩区域内分别布置圆盘控制点，使用定位系统测量控制点的三维坐标数据，并在一段时间后复测，确保控制点短期内不发生位移及沉降；
在监测淤泥质潮沟区域内进行无人机作业，采集监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据；
基于监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据和控制点的三维坐标数据，使用三维建模软件建立监测淤泥质潮沟区域的三维模型；
基于监测淤泥质潮沟区域的三维模型，提取监测淤泥质潮沟横断面高程信息；
根据监测淤泥质潮沟横断面，预测补全监测淤泥质潮沟横断面水下缺失地形；
基于补全监测淤泥质潮沟横断面插值重建监测淤泥质潮沟的三维模型，获得监测淤泥质潮沟的水下地形。
进一步的，时间范围选择退潮时，使得监测淤泥质潮沟的露滩区域尽可能大。
进一步的，圆盘控制点布置在监测淤泥质潮沟的沿岸，远离水面线，并加载负重，以防潮流、波浪、风的作用影响。
进一步的，无人机作业的方法包括：无人机从四个不同方向分别倾斜45°角各飞行一次，且飞行方向两两相互垂直，同时需要注意太阳的方位，避免因太阳照射在潮滩而形成的太阳耀斑对图像数据的影响。
进一步的，监测淤泥质潮沟区域的三维模型需要掩膜掉因水面波动和水体浑浊而使建模误差较大的水面以下部分，保留监测淤泥质潮沟的露滩区域。
进一步的，该方法还包括：在提取监测淤泥质潮沟横断面高程信息的同时，需要对数据进行预处理，剔除数据中的离散数据点和无效数据点，以提高预测的精度。
进一步的，预测补全监测淤泥质潮沟横断面水下缺失地形的方法包括最小二乘法和傅里叶函数。
进一步的，定位系统采用Z-Max型双频GPS-RTK定位系统。
目前，无人机技术的发展壮大为短周期内微型地形的监测带来了新的可能。无人机具有精度高、成本低、获取便利和可重复性高等优点，可搭载多种电磁波段的传感器，更加灵活多样的获取地形图像数据。无人机可以设定飞行高度，在获取图像数据的准确度上具有更多的优势。同时，计算机技术的发展和图像建模算法（如运动恢复结构技术，SfM）的成熟，为无人机实现低成本下快速获取高时空分辨率的地形数据奠定了坚实的基础。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，集成现代无人机低空摄影测量技术、图像建模算法和预测插值数学方法，将二维遥感影像数据转化为三维潮沟地形信息，可获得厘米级的潮沟水下地形高程信息，并对地形数据进行预测补全，插值重建潮沟的水下地形，解决了淤泥质潮沟水下地形难以测量的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的以江苏沿海川东港区域淤泥质潮沟为例的具体实施流程图；
图3是本发明实施例提供的以江苏沿海川东港区域淤泥质潮沟为例的潮沟插值重建三维模型曲面图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1是本发明实施例提供的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，包括如下步骤：
步骤1：确定监测淤泥质潮沟的区域范围和时间范围；时间范围选择退潮时，使得监测淤泥质潮沟的露滩区域尽可能大；
步骤2：在监测淤泥质潮沟的露滩区域内分别布置圆盘控制点，使用Z-Max型双频GPS-RTK定位系统测量控制点的三维坐标数据，并在一段时间后复测，确保控制点短期内不发生位移及沉降；圆盘控制点布置在监测淤泥质潮沟的沿岸，远离水面线，并加载负重，以防潮流、波浪、风的作用影响；
步骤3：在监测淤泥质潮沟区域内进行无人机作业，采集监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据；无人机作业的方法包括：无人机从四个不同方向分别倾斜45°角各飞行一次，且飞行方向两两相互垂直，同时需要注意太阳的方位，避免因太阳照射在潮滩而形成的太阳耀斑对图像数据的影响；
步骤4：基于监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据和控制点的三维坐标数据，使用三维建模软件建立监测淤泥质潮沟区域的三维模型；监测淤泥质潮沟区域的三维模型需要掩膜掉因水面波动和水体浑浊而使建模误差较大的水面以下部分，保留监测淤泥质潮沟的露滩区域；
步骤5：基于监测淤泥质潮沟区域的三维模型，垂直监测淤泥质潮沟中轴线提取监测淤泥质潮沟横断面高程信息，并对数据进行预处理，剔除数据中的离散数据点和无效数据点，以提高预测的精度；
步骤6：根据监测淤泥质潮沟横断面使用数学方法，数学方法包括最小二乘法和傅里叶函数，预测补全监测淤泥质潮沟横断面水下缺失地形；
步骤7：基于补全监测淤泥质潮沟横断面插值重建监测淤泥质潮沟的三维模型，获得监测淤泥质潮沟的水下地形。
如图2所示，以江苏沿海川东港区域淤泥质潮沟为例，对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
步骤1：确定监测淤泥质潮沟的区域范围为江苏沿海川东港区域淤泥质潮沟，监测时间为2018年7月；
步骤2：在该监测淤泥质潮沟区域内西侧露滩滩面上均匀布置5个彩色圆盘作为无人机控制点，圆盘直径大于50cm，使用Z-Max型双频GPS-RTK定位系统测量控制点的三维坐标数据；
步骤3：在监测淤泥质潮沟区域内规划设定无人机飞行航线，作业飞行高度设定为80m，从四个不同方向分别倾斜45°角各飞行一次，飞行方向两两相互垂直，每个方向的图像重叠率均大于80%；
步骤4：在监测淤泥质潮沟区域内进行无人机作业，采集航摄图像数据，尽量选择弱光环境，如阴天、清晨或者傍晚时分，以避免照片中出现由水面反光形成的太阳耀斑；
步骤5：基于监测淤泥质潮沟区域内采集的无人机航摄图像数据和控制点的三维坐标数据，使用三维建模软件PhotoScan®建立监测淤泥质潮沟的三维模型，使用软件Arcmap®掩膜掉不精确的潮沟水下地形部分；
步骤6：使用软件Arcmap®垂直监测淤泥质潮沟中轴线提取16个监测淤泥质潮沟横断面高程信息，并对监测淤泥质潮沟横断面数据进行预处理，删除离群数据点、无效数据点等；
步骤7：根据监测淤泥质潮沟横断面潮沟形态特征，使用最小二乘法、傅里叶函数等数学方法，预测补全监测淤泥质潮沟水下地形部分；
步骤8：基于补全监测淤泥质潮沟横断面高程信息，使用软件Matlab®中4格点样条函数内插函数，插值重建监测淤泥质潮沟三维地形，即可获得监测淤泥质潮沟的水下地形，如图3所示。
本发明提供的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，集成现代无人机低空摄影测量技术、图像建模算法和预测插值数学方法，将二维遥感影像数据转化为三维潮沟地形信息，可获得厘米级的潮沟水下地形高程信息，并对地形数据进行预测补全，插值重建潮沟的水下地形，解决了淤泥质潮沟水下地形难以测量的问题。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (8)
1.一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于，包括如下步骤：
确定监测淤泥质潮沟的区域范围和时间范围；
在所述监测淤泥质潮沟的露滩区域内分别布置圆盘控制点，使用定位系统测量所述控制点的三维坐标数据；
在所述监测淤泥质潮沟区域内进行无人机作业，采集所述监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据；
基于所述监测淤泥质潮沟区域的航摄图像数据和控制点的三维坐标数据，使用三维建模软件建立所述监测淤泥质潮沟区域的三维模型；
基于所述监测淤泥质潮沟区域的三维模型，提取所述监测淤泥质潮沟横断面高程信息；
根据所述监测淤泥质潮沟横断面，预测补全所述监测淤泥质潮沟横断面水下缺失地形；
基于补全所述监测淤泥质潮沟横断面插值重建所述监测淤泥质潮沟的三维模型，获得监测淤泥质潮沟的水下地形。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：所述时间范围选择退潮时。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：所述圆盘控制点布置在所述监测淤泥质潮沟的沿岸，远离水面线，并加载负重。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：所述无人机作业的方法包括：无人机从四个不同方向分别倾斜45°角各飞行一次，且飞行方向两两相互垂直。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：所述监测淤泥质潮沟区域的三维模型需要掩膜掉所述监测淤泥质潮沟的水面以下部分，保留所述监测淤泥质潮沟的露滩区域。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于，还包括：在提取所述监测淤泥质潮沟横断面高程信息的同时，需要对数据进行预处理，剔除数据中的离散数据点和无效数据点。
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：预测补全所述监测淤泥质潮沟横断面水下缺失地形的方法包括最小二乘法和傅里叶函数。
8.根据权利要求1所述的一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法，其特征在于：所述定位系统采用Z-Max型双频GPS-RTK定位系统。
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