CN113536836A - 一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，包括以下步骤：S1、采集两次不同时期航拍的原始遥感影像；S2、将两次采集的原始遥感影像分别进行拼接、校准处理，获取河湖水域全景正射影像；S3、将采集的原始遥感影像进行分割处理，建立训练集、测试集、验证集；S4、构建神经网络模型，将训练集输入构建的神经网络模型中进行训练，获取二值化掩模图像；S5、对两次获得的河湖水域同一位置、不同时期轮廓的二值化掩模图像进行图像差值计算，判定河湖水域是否发生变化。本发明监测方法具有全面、高效、精确等优点，实现了对河湖水域的动态监测，以做到对以各种名义侵占河湖水域的行为及时发现、及时制止。
Description
技术领域
本发明涉及河湖水域监测技术领域，尤其涉及一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法。
背景技术
江河湖泊具有重要的资源功能和生态功能，是洪水的通道、水资源的载体、生态环境的重要组成部分。河湖管理涉及水域、岸线、采砂、排污口设置、涉河建设项目等方面，当前，侵占河湖水域的现象十分严重，归纳起来主要有以下几种典型形态：一是在河湖管理范围内，包括河岸、河床、湖心岛等，违章搭建各种建筑物；二是向河湖内、河坡上倾倒垃圾和杂物，甚至倾倒建筑垃圾；三是在河湖坡面、河内滩涂等地垦种农作物，甚至围湖造田、填湖造岛等；四是擅自在河湖管理范围内挖坑、埋葬、建墓、弃土，堵塞河湖；五是在引排河湖内设置影响行水和航运的码头，弃置沉船等；上述非法侵占河湖水域的行为会造成下述影响：违法侵占河湖水域将会降低河湖在洪水宜泄和调蓄上的能力，从而对防洪安全产生不利影响；违法侵占河湖水域，会降低河湖的储水、蓄水能力；违法侵占河湖水域可能会影响整个水系的生态环境；违法侵占河湖水域将会对航运安全产生不利影响。
而我国目前河湖水域管理主要以人工巡查为主，但随着经济的快速发展，涉水开发侵占现象日益增多，使得人工巡查方法存在的弊端日益明显，突出表现在：对于水域范围广的区域监管工作量大，而相关水利管理单位人手有限，人工巡查手段监管不全面、不及时，出现一些违法占用不能及时上报的情况。
无人机使用无线电智能操控不载人飞机并完成监测任务，可以通过计算机智能操控，对空间的要求较低，操作方便，成本低，不会受到环境的影响，适应能力非常强，适合危险系数高的任务。遥感技术作为一种新兴的探测技术，在电磁波理论的支撑下，能够远距离对物体的情况进行观察，并搜集被监测对象的紫外线活动，并对数据进行整合，从而完成对监控对象的识别。通过遥感技术能够对高分辨率的影响资料进行快速查询，对搜集到的信息进行整合和传送，与无人机相结合，将其应用在河湖水域的监测中，能够更好地实现对河湖水域的监管保护。
发明内容
本发明的目的是为了解决了现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法。
一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，包括以下步骤：
S1、根据河湖水域的地形地貌、范围、位置和地面分辨率预设无人机飞行航线，控制无人机按照预设的飞行航线进行飞行，并采集两次不同时期航拍的原始遥感影像；
S2、将两次采集的原始遥感影像分别进行拼接、校准处理，获取河湖水域全景正射影像，通过所述河湖水域全景正射影像对初始语义分割算法进行河湖水域特征训练，获取河湖水域轮廓识别模型，然后提取河湖水域轮廓像素；
S3、将采集的原始遥感影像进行分割处理，得到若干个带有中心点坐标的子图片，且各子图片允许重叠，并将子图片信息存在数据库中，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定阈值，建立训练集、测试集、验证集；
S4、根据Mask-RCNN理论模型，构建神经网络模型，将训练集输入构建的神经网络模型中进行训练，获取二值化掩模图像；
S5、对两次获得的河湖水域同一位置、不同时期轮廓的二值化掩模图像进行图像差值计算，通过将计算结果与阈值进行比较，判定河湖水域是否发生变化；
S6、根据计算结果调整无人机航线信息，控制无人机进行再一次飞行，获取变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息；
S7、根据变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息，获取变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
进一步的，步骤S2中，所述拼接、校准处理，包括辐射校正、几何校正和图像镶嵌。
进一步的，步骤S3中，将第一次采集的原始正射遥感影像按256m×256m为单元进行分割处理，分辨率处理为1像素/m，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定河湖水域轮廓像素的全部像素的1/1000为阈值。
进一步的，步骤S5中，通过将二值化掩模图像转换为TXT格式图片信息，将两次相同区域的图像信息提取至二维数组，对此两组的二维数据做差值计算，获取新二维数组数据，再遍历该新二维数组对非0数值做加t运算，最后判定t的值是否大于阈值，若t大于阈值，则判定河湖水域发生了变化，若t小于阈值，则河湖水域未发生变化。
进一步的，步骤S7中，采用目视解译方法对变化水域的遥感影像进行目视解译，获取所述变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
与现有技术相比，本发明有益效果如下：
本发明利用正射影像建立训练集，再对Mask RCNN网络模型进行训练，获取二值化掩模图像，最后根据河湖水域同一位置、不同时期轮廓的二值化掩模图像做图像差值计算，并与阈值进行对比，从而判定河湖水域动态变化情况。本发明监测方法具有全面、高效、精确等优点，能够在很大程度上解决了人工现场监测、巡查等存在的问题和不足，实现了对河湖水域的动态监测，以做到对以各种名义侵占河湖水域的行为及时发现、及时制止，从而更好地实现对河湖水域的监管保护。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，包括以下步骤：
S1、根据河湖水域的地形地貌、范围、位置和地面分辨率预设无人机飞行航线，控制无人机按照预设的飞行航线进行飞行，并采集两次不同时期航拍的原始遥感影像；
S2、将两次采集的原始遥感影像分别进行拼接、校准处理，获取河湖水域全景正射影像，通过所述河湖水域全景正射影像对初始语义分割算法进行河湖水域特征训练，获取河湖水域轮廓识别模型，然后提取河湖水域轮廓像素；
S3、将采集的原始遥感影像进行分割处理，得到若干个带有中心点坐标的子图片，且各子图片允许重叠，并将子图片信息存在数据库中，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定阈值，建立训练集、测试集、验证集；
S4、根据Mask-RCNN理论模型，构建神经网络模型，将训练集输入构建的神经网络模型中进行训练，获取二值化掩模图像；
S5、对两次获得的河湖水域同一位置、不同时期轮廓的二值化掩模图像进行图像差值计算，通过将计算结果与阈值进行比较，判定河湖水域是否发生变化；
S6、根据计算结果调整无人机航线信息，控制无人机进行再一次飞行，获取变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息；
S7、根据变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息，获取变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
步骤S2中，所述拼接、校准处理，包括辐射校正、几何校正和图像镶嵌。
步骤S3中，将第一次采集的原始正射遥感影像按256m×256m为单元进行分割处理，分辨率处理为1像素/m，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定河湖水域轮廓像素的全部像素的1/1000为阈值。
步骤S5中，通过将二值化掩模图像转换为TXT格式图片信息，将两次相同区域的图像信息提取至二维数组，对此两组的二维数据做差值计算，获取新二维数组数据，再遍历该新二维数组对非0数值做加t运算，最后判定t的值是否大于阈值，若t大于阈值，则判定河湖水域发生了变化，若t小于阈值，则河湖水域未发生变化。
步骤S7中，采用目视解译方法对变化水域的遥感影像进行目视解译，获取所述变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，其特征在于，包括以下步骤：
一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，包括以下步骤：
S1、根据河湖水域的地形地貌、范围、位置和地面分辨率预设无人机飞行航线，控制无人机按照预设的飞行航线进行飞行，并采集两次不同时期航拍的原始遥感影像；
S2、将两次采集的原始遥感影像分别进行拼接、校准处理，获取河湖水域全景正射影像，通过所述河湖水域全景正射影像对初始语义分割算法进行河湖水域特征训练，获取河湖水域轮廓识别模型，然后提取河湖水域轮廓像素；
S3、将采集的原始遥感影像进行分割处理，得到若干个带有中心点坐标的子图片，且各子图片允许重叠，并将子图片信息存在数据库中，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定阈值，建立训练集、测试集、验证集；
S4、根据Mask-RCNN理论模型，构建神经网络模型，将训练集输入构建的神经网络模型中进行训练，获取二值化掩模图像；
S5、对两次获得的河湖水域同一位置、不同时期轮廓的二值化掩模图像进行图像差值计算，通过将计算结果与阈值进行比较，判定河湖水域是否发生变化；
S6、根据计算结果调整无人机航线信息，控制无人机进行再一次飞行，获取变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息；
S7、根据变化水域的遥感影像、无人机的空间位置和飞行姿态信息，获取变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，其特征在于，步骤S2中，所述拼接、校准处理，包括辐射校正、几何校正和图像镶嵌。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，其特征在于，步骤S3中，将第一次采集的原始正射遥感影像按256m×256m为单元进行分割处理，分辨率处理为1像素/m，再对得到的子图片进行二值化处理，同时设定河湖水域轮廓像素的全部像素的1/1000为阈值。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，其特征在于，步骤S5中，通过将二值化掩模图像转换为TXT格式图片信息，将两次相同区域的图像信息提取至二维数组，对此两组的二维数据做差值计算，获取新二维数组数据，再遍历该新二维数组对非0数值做加t运算，最后判定t的值是否大于阈值，若t大于阈值，则判定河湖水域发生了变化，若t小于阈值，则河湖水域未发生变化。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法，其特征在于，步骤S7中，采用目视解译方法对变化水域的遥感影像进行目视解译，获取所述变化水域的空间分布信息和变化水域的侵占信息。
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