CN111062351A - 一种星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,包括步骤1根据高分遥感影像选择飞行场地及飞行目标规划;步骤2.规划无人机飞行航线和高度;步骤3.选择起飞点以及控制飞行过程;步骤4.无人机航拍数据存储、转移与分析;步骤5.矿区地面资源分类评估。本发明方法,通过高分遥感影像与低空无人机数据的相互配合,依据矿区工业场地特征,对煤矿工业场地进行航拍展点绘图分析,实现对煤矿区场地特征的识别、分类与资源评估,提高测量评估效率,具有较强的适应性和推广性。

Description

一种星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法
技术领域
本发明涉及无人机摄影测量领域,具体涉及一种一种星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法。
背景技术
随着煤炭资源的大量开采,资源枯竭型矿井大幅增加,形成大量的矿区场地。矿区场地不仅对自然环境有不可逆的恶劣影响,同时造成严重的资源浪费。矿区工业场地识别、分类以及工业场地资源评估,对矿区转型开发与治理具有重要意义,现有技术中对矿区场地的识别,其往往通过人员实地勘测相关信息,但由于矿区通常面积广大且地形复杂,人工作业无法有效对矿区进行全面的勘测,且必须花费较大的人力、物力,因此提出一种高效的煤矿区场地特征识别方法,对煤矿区场地研究具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于,克服现有技术存在的缺陷,提出了一种星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法,实现了高效、准确、快速的煤矿区场地特征的识别。
本发明根据如下技术方案解决:
一种星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法,包括如下步骤:
1)获取目标矿区高分遥感影像,根据高分遥感影像获取矿区工业广场地表地物分布,初步了解工业场地大致位置;然后根据煤矿工业场地周围村落、道路以及重要建筑物分布位置,具体规划飞行目标区域;
2)将无人机航拍时航向重叠率设置为75%,旁向重叠率为65%,使用网络RTK模式测量读取航拍范围。无人机飞行高度设置时,盆地及平原矿区设置安全飞行高度为[60,90)m,丘陵矿区设置安全飞行高度为[90,120)m,山地及高原矿区设置安全飞行高度为[120,150)m,然后将无人机飞行速度设置为[7,9]m/s。
3)选择在与矿区井架、水塔、强磁干扰地、树木等的安全距离至少为50m以上的空旷地带进行起飞,保证无人机飞行过程中网络RTK信号正常。
4)每次飞行完毕将航拍数据转移至电脑,对目标区域循环飞行3次,选取3次航拍中最优影像,根据航拍影像中建筑物、植被等位置,借助数字化测图方法测量其相对坐标,进行展点、绘图,得到工业广场地物分布特征。
5)对航拍的煤矿区场地进行分类评估:
当以工业广场范围为界,分为煤矿工业广场区域场地和煤矿工业广场外部区域场地;煤矿工业广场区域场地分为生产区、办公区、生活区以及辅助生产区,煤矿工业广场外部区域场地分为农业用地、林草用地、荒漠用地、居民建筑、水域、裸地区域。
当以煤矿区场地所处位置划分为城市型矿区场地、农村型矿区场地以及荒野型矿区场地。城市型矿区场地又分为建筑用地、公共服务设施用地、道路用地、绿化用地、水域;农村型矿区又分为建筑用地、农业用地、林草用地、道路用地、水域;荒野型矿区又分为建筑用地、道路用地、绿化用地、林草用地、水域。
基于工业广场地物分布特征对矿区地面场地面积、建筑空间容积、地面场地污染程度进行评估,同时借助光谱仪对疑似污染场地评估结果进行验证。
本发明的有益效果是:方法高效、准确、快速的进行了煤矿区场地特征识别,更加方便快捷的对煤矿区场地进行了分类及资源评估。克服了人工全面的勘测时的难题,通过天空地一体化技术,保证了识别结果的可靠性,使人员不在现场作业,满足现代化快速测量的要求,广泛用于煤矿,冶金矿山等行业。
附图说明
图1是本发明星/机载影像数据融合识别煤矿区场地特征的方法流程图。
图2是工业广场局部建筑无人机航拍图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明方法进行详细说明。
实施例:某煤矿位于山地区域,矿区工业广场处于两山之间,采用星/机载融合方法根据图1技术流程对矿区工业场地进行识别。
1)获取本矿区高分遥感影像,根据高分遥感影像了解矿区工业广场地表地物等分布,初步掌握本矿工业场地大致位置;通过高分影像得知本矿工业场地北正北有村落A、西边有村落B,道路C处于工业广场南边外围,东边为农田区域,因此在无人机遥控显示屏上以村落A、村落B以及道路C外边线为边界点,东边以距工业场地20m左右农田区域为边界规划飞行目标区域。
2)将无人机航拍时设置航向重叠率为75%,旁向重叠率为65%,使用网络RTK模式测量读取航拍范围。将无人机飞行高度设置为150m,无人机飞行速度设置为9m/s。
3)将无人机起飞点选择在工业场地中心空旷地带进行起飞,在飞行过程中保证无人机飞行过程中网络RTK信号正常。
4)每次飞行完毕将航拍数据转移至电脑,对本矿区工业广场循环飞行3次,选取3次航拍中最优影像,根据航拍影像中建筑物、植被等位置,如图2,借助sketchup、CASS软件数字化测图方法测量其相对坐标,进行展点、绘图,得到工业广场地物分布特征。
5)根据工业场地分布特征,以工业广场范围为界,航拍区域分为煤矿工业广场区域场地和煤矿工业广场外部区域场地;煤矿工业广场区域场地又可分为生产区、办公区、生活区以及辅助生产区,煤矿工业广场外部区域场地又分为农业用地、林草用地、荒漠用地、居民建筑、水域、裸地区域。该区域属于农村型矿区,又可将其分为建筑用地、农业用地、林草用地、道路用地、水域;同时基于航拍数据估算得矿区建筑空间容积达1.1×105 m3,通过航拍数据发现水域植被长势较差,矸石山周围裸露,选择水域、矸石山进行污染程度评估,同时借助光谱仪对矸石山、水域土壤重金属含量进行了测试,发现矸石山周围铅离子超标,水域铬离子超标,验证了评估结果的准确性。

Claims (6)

1.一种星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,包括如下步骤:
步骤1. 根据高分遥感影像选择飞行场地及飞行目标规划;
步骤2. 规划无人机飞行航线和高度;
步骤3. 选择起飞点以及控制飞行过程;
步骤4. 无人机航拍数据存储、转移与分析;
步骤5. 矿区地面资源分类评估。
2.根据权利要求1所述的星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,其特征是:
步骤1所述的根据高分遥感影像选择飞行场地及飞行目标规划,步骤如下:
步骤1.1. 根据高分遥感影像获取矿区工业广场地表地物分布,初步了解工业场地位置及范围;
步骤1.2. 基于步骤1.1识别的煤矿工业场地范围,根据煤矿工业场地周围村落、道路以及建筑物分布位置,具体规划飞行目标区域。
3.根据权利要求1所述的星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,其特征是:
所述步骤2规划无人机飞行航线和高度,具体是
规划无人机飞行航线:无人机航拍时设置航向重叠率为75%,旁向重叠率为65%,使用网络RTK模式测量读取航拍范围;
无人机飞行高度设置:盆地及平原矿区设置安全飞行高度为[60,90)m,丘陵矿区设置安全飞行高度为[90,120)m,山地及高原矿区设置安全飞行高度为[120,150)m,无人机飞行速度设置为[7,9]m/s。
4.根据权利要求1所述的星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,其特征是:
步骤3所述的起飞点选择在与矿区井架、水塔、强磁干扰地、树木的安全距离至少为50m以上的空旷地带,保证无人机飞行过程中网络RTK信号正常。
5.根据权利要求1所述的星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,其特征是:
步骤4所述的数据存储,选择数据内存卡容量至少8G,根据航拍影像中建筑物、植被位置,借助数字化测图方法测量其相对坐标,进行展点、绘图,得到工业广场地物分布特征。
6.根据权利要求1所述的星/机载影像融合识别煤矿区场地特征的方法,其特征是:
步骤5所述矿区地面资源分类评估:
步骤5.1 以工业广场范围为界,分为煤矿工业广场区域场地和煤矿工业广场外部区域场地;煤矿工业广场区域场地分为生产区、办公区、生活区以及辅助生产区,煤矿工业广场外部区域场地为农业用地、林草用地、荒漠用地、居民建筑、水域、裸地区域;
步骤5.2 以煤矿区场地所处位置划分为城市型矿区场地、农村型矿区场地以及荒野型矿区场地;
城市型矿区场地分为建筑用地、公共服务设施用地、道路用地、绿化用地、水域;
农村型矿区分为建筑用地、农业用地、林草用地、道路用地、水域;
荒野型矿区分为建筑用地、道路用地、绿化用地、林草用地、水域;
步骤5.3 根据矿区场地特征,对矿区地面场地面积、建筑空间容积、地面场地污染程度进行评估,同时借助光谱仪对疑似污染场地评估结果进行验证。
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