CN111815772B - 高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备 - Google Patents

高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备。获取高原山地的实体要素的三维信息；将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；根据所述三维模型获取植被覆盖信息。本发明实施例提供的高原山地土地利用方法中，获取高原山地的实体要素的三维信息，将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型，根据三维模型获取植被覆盖信息，利用3DGIS系统较为简便直观的获取高原山地的植被覆盖信息，从而较为精确地获取了高原山地的土地资源利用的相关数据。

Description

高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备
【技术领域】
本发明涉及资源保护及利用领域，尤其涉及一种高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备。
【背景技术】
随着社会的发展，环境保护问题越来越成为社会关注的热点问题。近年来，山地土地资源与保护逐渐走入人们的视野，而如何在对山地土地资源保护的基础上对山地土地资源进一步利用，成为社会探讨的重要课题。
当前状态下，人们在对山地土地资源的保护和利用还处于初级阶段，获取山体土地资源利用情况难以实现，并且在不同的海拔高度，针对不同的山体种植的不同作物还处于一刀切的模式。而这种一刀切的保护模式不仅造成了资源的浪费，在对山体土地资源的保护效力上也大打折扣。因此，如何获取高原山地土地利用的数据继而精准的对山体土地利用进行规划，成为山体土地资源利用函待解决的问题。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备，用以解决现有技术中难以获取高原山地土地利用的数据，并且在对高原山地土地利用的同时没有对高原山地土地利用进行规划的问题。
一方面，本发明实施例提供了一种高原山地土地利用方法，包括：
获取高原山地的实体要素的三维信息；
将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；
根据所述三维模型获取植被覆盖信息。
可选地，所述方法还包括：
根据所述植被覆盖信息筛选出植被覆盖率较小区域；
根据所述三维模型获取所述植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息；
根据所述植物生长相关信息获取对应的植物。
可选地，所述获取植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息包括：获取所述植被覆盖率较小区域坐标值对应的光照度、温度、湿度信息。
可选地，所述获取高原山地的实体要素的三维信息包括：获取所述高原山体的坐标信息、海拔信息和所述高原山体上的树木的坐标信息。
可选地，所述根据所述三维模型获取植被覆盖信息包括：利用Python OpenCV对三维模型进行识别，根据三维模型的明暗程度对三维模型进行划分，获取植被覆盖信息。
另一方面，本发明实施例提供了一种高原山地土地利用系统，包括：
第一获取模块，用于获取高原山地的实体要素的三维信息；
建模模块，用于将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；
第二获取模块，用于根据所述三维模型获取植被覆盖信息。
可选地，所述系统还包括：
筛选模块，用于根据所述植被覆盖信息筛选出植被覆盖率较小区域；
第三获取模块，根据所述三维模型获取所述植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息；
匹配模块，用于根据所述植物生长相关信息获取对应的植物。
可选地，所述第一获取模块具体用于：获取所述高原山体的坐标信息、海拔信息和所述高原山体上的树木的坐标信息。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述高原山地土地利用方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指定的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述高原山地土地利用方法的步骤。
本发明实施例提供的高原山地土地利用方法、系统、存储介质和计算机设备的技术方案中，获取高原山地的实体要素的三维信息，将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型，根据三维模型获取植被覆盖信息，利用3DGIS系统较为简便直观的获取高原山地的植被覆盖信息，从而较为精确地获取了高原山地的土地资源利用的相关数据。并且将高原山地的植被覆盖信息进行筛选，筛选出植被覆盖率低的区域，通过三维模型获取该区域的植物生长相关信息，然后根据植物生长相关信息对可以种植的植物进行匹配，实现了对不同区域的进行个性化的规划，并且对高原山地土地资源的利用做出了具体的规划。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种高原山地土地利用方法的流程图；
图2为本发明又一实施例提供的一种高原山地土地利用方法的流程图；
图3为本发明一实施例提供的一种高原山地土地利用系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本发明一实施例提供的一种高原山地土地利用方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101、获取高原山地的实体要素的三维信息。
步骤102、将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型。
步骤103、根据所述三维模型获取植被覆盖信息。
本发明实施例提供的高原山地土地利用方法中，获取高原山地的实体要素的三维信息，将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型，根据三维模型获取植被覆盖信息，利用3DGIS系统较为简便直观的获取高原山地的植被覆盖信息，从而较为精确地获取了高原山地的土地资源利用的相关数据。
图2为本发明本发明又一实施例提供的一种高原山地土地利用方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤201、获取高原山体的坐标信息、海拔信息和高原山体上的树木的坐标信息。
作为一种可选方案，将摄像头、红外扫描感应器和激光雷达安装在多组无人机上，利用无人机对高原山地上空土地进行扫描，获取高原山体的坐标信息、海拔信息和高原山体上的树木的坐标信息。
作为一种可选方案，获取高原山地土地的遥感影像，利用ENVI软件对遥感数据进行图像预处理，然后对图像进行解析，获取高原山体的坐标信息、海拔信息和高原山体上的树木的坐标信息。
步骤202、将所述高原山体的坐标信息、海拔信息和所述高原山体上的树木的坐标信息输入3DGIS系统并构建三维模型。
步骤203、利用PythonOpenCV对三维模型进行识别，根据三维模型的明暗程度对三维模型进行划分，获取植被覆盖信息。
本发明实施例中，将获取的三维模型转化为二维图像，并通过PythonOpenCV对转化的二维图像进行识别，将二维图像按照明暗程度的不同进行划分，二维图像中的明暗程度代表着植被覆盖程度，二维图像中越亮的区域代表植被的覆盖率越低，二维图像中越暗的区域代表植被覆盖程度越高。
步骤204、根据所述植被覆盖信息筛选出植被覆盖率较小区域。
作为一种可选方案，获取上述步骤划分的区域将区域中每个像素点的强度求和并处以区域的面积，得出明暗数值，若数值大于一定阈值则判定植被覆盖率较小。
作为一种可选方案，按照二维图像的明暗程度对植被覆盖率较小区域直接选取。
步骤205、根据三维模型获取植被覆盖率较小区域坐标值对应的光照度、温度、湿度信息。
本发明实施例中，将二维图像与三维模型相对应，获取三维模型中植被覆盖率较小的区域的坐标值，将获得的坐标值输入三维模型，获取坐标值对应的光照度、温度、和湿度信息。
步骤206、根据光照度、温度、湿度信息获取对应的植物。
本发明实施例中，通过获取的坐标值对应的光照度、温度、和湿度信息，对适宜这个坐标区域的光照度、温度、和湿度的植物进行筛选。
本发明实施例提供的高原山地土地利用方法中，获取高原山地的实体要素的三维信息，将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型，根据三维模型获取植被覆盖信息，利用3DGIS系统较为简便直观的获取高原山地的植被覆盖信息，从而较为精确地获取了高原山地的土地资源利用的相关数据。并且将高原山地的植被覆盖信息进行筛选，筛选出植被覆盖率低的区域，通过三维模型获取该区域的植物生长相关信息，然后根据植物生长相关信息对可以种植的植物进行匹配，实现了对不同区域的进行个性化的规划，并且对高原山地土地资源的利用做出了具体的规划。
本发明一实施例提供了一种高原山地土地利用系统，系统应用于计算机设备，图3为本发明一实施例提供的一种高原山地土地利用系统的结构示意图，如图3所示，该系统包括：第一获取模块11、建模模块12、第二获取模块13、筛选模块14、第三获取模块15、匹配模块16。
第一获取模块11用于获取高原山地的实体要素的三维信息；建模模块12用于将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；第二获取模块13用于根据三维模型获取植被覆盖信息。
本发明实施例中，系统还包括：筛选模块11用于筛选出植被覆盖率较小区域；第三获取模块12根据三维模型获取植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息；匹配模块13用于根据植物生长相关信息获取对应的植物。
本发明实施例中，第一获取模块11具体用于获取高原山体的坐标信息、海拔信息和高原山体上的树木的坐标信息。
本实施例提供的高原山地土地利用系统可用于实现上述图1或图2中的高原山地土地利用方法，具体描述可参见上述高原山地土地利用系统的实施例，此处不再重复描述。
本发明实施例提供的技术方案中，获取高原山地的实体要素的三维信息，将三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型，根据三维模型获取植被覆盖信息，利用3DGIS系统较为简便直观的获取高原山地的植被覆盖信息，从而较为精确地获取了高原山地的土地资源利用的相关数据。并且将高原山地的植被覆盖信息进行筛选，筛选出植被覆盖率低的区域，通过三维模型获取该区域的植物生长相关信息，然后根据植物生长相关信息对可以种植的植物进行匹配，实现了对不同区域的进行个性化的规划，并且对高原山地土地资源的利用做出了具体的规划。
本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述电池性能公式的拟合方法的实施例的各步骤，具体描述可案件上述电池性能公式的拟合方法的实施例。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述电池性能公式的拟合方法的实施例的各步骤，具体描述可案件上述电池性能公式的拟合方法的实施例。
图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备20包括：处理器21、存储器22以及存储在存储22中并可在处理器21上运行的计算机程序23，该计算机程序23被处理器21执行时实现实施例中的应用于高原山地土地利用方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器21执行时实现实施例中应用于高原山地土地利用系统中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
计算机设备20包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，5仅仅是计算机设备20的示例，并不构成对计算机设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器22可以是计算机设备20的内部存储单元，例如计算机设备20的硬盘或内存。存储器22也可以是计算机设备20的外部存储设备，例如计算机设备20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器22还可以既包括计算机设备20的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器22用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器22还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种高原山地土地利用方法，其特征在于，包括：
获取高原山地的实体要素的三维信息，所述三维信息包括：高原山体的坐标信息、海拔信息和所述高原山体上的树木的坐标信息；
将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；
根据所述三维模型获取植被覆盖信息，其中，将获取的三维模型转化为二维图像，并通过PythonOpenCV对转化的二维图像进行识别，将二维图像按照明暗程度的不同进行划分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述植被覆盖信息筛选出植被覆盖率较小区域；
根据所述三维模型获取所述植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息；
根据植物生长相关信息对可以种植的植物进行匹配以获取对应的植物。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息包括：获取所述植被覆盖率较小区域坐标值对应的光照度、温度、湿度信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维模型获取植被覆盖信息包括：利用PythonOpenCV对三维模型进行识别，根据三维模型的明暗程度对三维模型进行划分，获取植被覆盖信息。
5.一种高原山地土地利用系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取高原山地的实体要素的三维信息，所述三维信息包括：高原山体的坐标信息、海拔信息和所述高原山体上的树木的坐标信息；
建模模块，用于将所述三维信息输入3DGIS系统并构建三维模型；
第二获取模块，用于根据所述三维模型获取植被覆盖信息，其中，将获取的三维模型转化为二维图像，并通过PythonOpenCV对转化的二维图像进行识别，将二维图像按照明暗程度的不同进行划分。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
筛选模块，用于根据所述植被覆盖信息筛选出植被覆盖率较小区域；
第三获取模块，根据所述三维模型获取所述植被覆盖率较小区域的植物生长相关信息；
匹配模块，用于根据植物生长相关信息对可以种植的植物进行匹配以获取对应的植物。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至4中任意一项所述的高原山地土地利用方法。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指定的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至4任意一项所述的高原山地土地利用方法的步骤。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105137431A (zh) * 2015-08-06 2015-12-09 中国测绘科学研究院 一种sar立体模型构建与量测方法
CN106778640A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 航天星图科技（北京）有限公司 一种三维可视化环境下地表植被覆盖模型的生成方法
CN107844802A (zh) * 2017-10-19 2018-03-27 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 基于无人机低空遥感和面向对象分类的水土保持监测方法
CN108388566A (zh) * 2017-06-15 2018-08-10 中国科学院地理科学与资源研究所 一种植物物种丰富度分布的空间模拟方法
CN108932506A (zh) * 2018-07-26 2018-12-04 吉林省林业科学研究院 基于图像分析获取积雪覆盖程度和植被返青程度的方法
CN109859315A (zh) * 2018-12-20 2019-06-07 浙江省第二测绘院 一种三维影像的地表植被分离方法
CN111260187A (zh) * 2020-01-08 2020-06-09 长春工程学院 一种智能矿山地质环境信息评价系统及评价方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4832596B2 (ja) * 2008-08-29 2011-12-07 三菱電機株式会社 俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105137431A (zh) * 2015-08-06 2015-12-09 中国测绘科学研究院 一种sar立体模型构建与量测方法
CN106778640A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 航天星图科技（北京）有限公司 一种三维可视化环境下地表植被覆盖模型的生成方法
CN108388566A (zh) * 2017-06-15 2018-08-10 中国科学院地理科学与资源研究所 一种植物物种丰富度分布的空间模拟方法
CN107844802A (zh) * 2017-10-19 2018-03-27 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 基于无人机低空遥感和面向对象分类的水土保持监测方法
CN108932506A (zh) * 2018-07-26 2018-12-04 吉林省林业科学研究院 基于图像分析获取积雪覆盖程度和植被返青程度的方法
CN109859315A (zh) * 2018-12-20 2019-06-07 浙江省第二测绘院 一种三维影像的地表植被分离方法
CN111260187A (zh) * 2020-01-08 2020-06-09 长春工程学院 一种智能矿山地质环境信息评价系统及评价方法

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