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
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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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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