CN115619712A - 一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,包括:根据被监测水域的区域特点规划无人机航拍方案;在不同时期分别对被监测水域通过无人机进行航拍,获得不同时期的航拍影像;将当前评估时期的航拍影像与当前评估时期之前的一个时期的航拍影像进行分析对比,标记变化区域,生成变化图斑;进行现场调查,确定变化图斑相应水域的变化性质和被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积;对被监测水域进行水域面积变化的评估。本申请将将无人机航拍技术引入河湖水域面积管理中,提供了新的河湖面积管理模式,弥补当前人工巡查监管和遥感监测等手段存在的巡查不全面、不及时、成本高、受云层影响等缺陷,实现了水域的灵活监测评估。
Description
技术领域
本申请涉及水利工程技术领域,特别是涉及一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展,水域人为侵占频发,水域面积呈现萎缩趋势,防洪和供水等各项功能受到较大影响。
目前水域人工巡查受地形、经费限制,巡查的频次较少并且路线固定,因此巡查不全面;而基于卫星影像的遥感监测数据少、周期长,往往水域占用发现不及时,处置成本高和难度较大,并且容易受到云层影响,不利于水域实时动态监管。
无人机技术不断成熟发展,以其灵活机动、高现势性、高清晰度的特点,逐步在航测、水利等各个行业得到应用,发展前景广阔。发明人认识到,针对目前水域监管手段的不足,引入无人机航拍技术进行水域面积的动态监测评估很有必要。
发明内容
基于此,针对上述技术问题,提供一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,以解决现有技术存在的水域人工巡查不全面,水域遥感监测不及时、成本高、易受云层影响的问题。
为了实现上述目的,本申请提供如下技术方案:
一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,包括:
S1,对被监测水域进行相关水利空间数据的收集,确定被监测水域的监测对象和范围,并根据被监测水域的区域特点规划无人机航拍方案;
S2,根据所述无人机航拍方案,在不同时期分别对被监测水域通过无人机进行航拍,获得不同时期的航拍影像;所述不同时期包括当前评估时期和当前评估时期之前的多个不同时期;
S3,将当前评估时期的航拍影像与当前评估时期之前的一个时期的航拍影像进行分析对比,标记变化区域,生成变化图斑,并获得所述变化图斑的相关数据;
S4,对所述变化图斑进行现场调查,确定所述变化图斑相应水域的变化性质和被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积;
S5,定期根据被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积,对被监测水域进行水域面积变化的评估。
可选地,所述水利空间数据包括水域管理范围、现状开发利用资料、历史遥感影像和行政区划数据。
可选地,所述无人机航拍方案包括无人机航线、飞行高度、起飞点、降落点、航向重叠度和旁向重叠度。
可选地,获得的所述航拍影像的分辨率大于或等于0.3m。
可选地,所述变化图斑的相关数据包括经纬度信息、位置信息和面积信息。
进一步可选地,在获得所述变化图斑的相关数据时,叠加所述被监测水域的相应行政区划数据。
可选地,所述变化性质包括水域面积增加和水域面积减少;所述水域面积增加包括新开挖和局部增加,所述水域面积减少包括全部填埋和局部占用。
可选地,步骤S4还包括:
根据地形地貌剔除由于影像纹理、阴影、水位变化导致的伪变化;
填写预先设计好的水域面积变化现场调查表。
可选地,现场调查的内容还包括项目名称、实施主体、水行政审批情况和情况说明。
可选地,步骤S5包括:
计算水域面积变化率,水域面积变化率的计算公式为:
其中,Mrm为水域面积变化率;Mr1为被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积,单位为km2;Mr0为被监测水域的多年平均水域面积,单位为 km2;
根据被监测水域的类型和计算得到的水域面积变化率,依照预先制定的水域面积变化分级对照表,对被监测水域在当前评估时期的水域面积变化情况进行评分。
本申请至少具有以下有益效果:
本申请将将无人机航拍技术引入河湖水域面积管理中,提供了新的河湖面积管理模式,弥补当前人工巡查监管和遥感监测等手段存在的巡查不全面、不及时、成本高、受云层影响等一系列的缺陷,实现了河湖水域的灵活、快速、全面、动态的监测和客观评估,是水域面积管理和保护的一项有效的技术方法;本申请将无人机技术与河湖管理与保护需求相结合,充分发挥了无人机航拍技术的灵活机动、快速客观、成本低、不受云层影响的特点,结合现场调查信息,为河湖管理与保护提供了较好的技术支撑,提升了水域面积管理的信息化与现代化管理水平,促进了水域资源的保护与合理开发。
本申请通过水域面积变化分级对照表来对水域面积变化进行评估,使得对水域变化面积的评估更加客观,避免了人为主观情感对评估的影响。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法的另一种简略流程示意图;
图3为本申请实施例中航线规划示意图;
图4为本申请实施例中2019和2020年河道水域局部增加性质的变化图斑示意图;
图5为本申请实施例中2019和2020年湖泊水域新开挖水域性质的变化图斑示意图;
图6为本申请实施例中2020和2021年河道水域全部填埋水域性质的变化图斑示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在本申请实施例中,如图1所示,提供了一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,包括以下步骤:
S1,对被监测水域进行相关水利空间数据的收集,确定被监测水域的监测对象和范围,并根据被监测水域的区域特点规划无人机航拍方案,为完成航拍和进行后续的数据处理作好基础工作。
其中,确定被监测水域的监测对象和范围,也就是确定对被监测水域的全部区域还是部分区域进行监测;可以对整个被监测水域进行监测,也可以只对监测水域的部分区域进行监测。
相关水利空间数据包括但不限于水域管理范围、现状开发利用资料、历史遥感影像和行政区划数据。无人机航拍方案包括无人机航线、飞行高度、起飞点、降落点、航向重叠度和旁向重叠度等。
S2,根据规划的无人机航拍方案,在不同时期分别对被监测水域通过无人机进行航拍,获得不同时期的航拍影像;不同时期包括当前评估时期和当前评估时期之前的多个不同时期。
举例来说,当前评估时期可以是2020年5月,可以从2019至当前评估时期这段时间,通过无人机对被监测水域定期拍摄影像。进行航拍时,拍摄的航拍影像的分辨率应不低于0.3m,从而保证后续计算的准确性。
S3,将当前评估时期的航拍影像与当前评估时期之前的一个时期的航拍影像进行分析对比,标记变化区域,生成变化图斑,并获得变化图斑的相关数据,对水域变化性质进行初步判断。
其中,变化图斑的相关数据包括经纬度信息、位置信息和面积信息等进行外业调查必需的数据。在获得变化图斑的相关数据时,叠加被监测水域的相应行政区划数据。
另外,可以利用地理信息软件来对不同时期的航拍影像进行对比分析,可以用的地理信息软件包括但不限于有ArcGIS、MapGIS、SuperGIS等。
S4,对变化图斑进行现场调查,确定变化图斑相应水域的变化性质和被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积。
其中,变化性质包括水域面积增加和水域面积减少两种情况;水域面积增加包括新开挖和局部增加的两种情况,水域面积减少包括全部填埋和局部占用的两种情况。现场调查的内容除了变化性质和当前评估时期的实际占用水域面积,还包括项目名称、实施主体、水行政审批情况和情况说明。
进一步地,基于变化图斑信息,进行该处变化的现场调查时,还要剔除由于影像纹理、阴影、水位变化导致的伪变化。同时,在完成现场调查后,还需要填写预先设计好的水域面积变化现场调查表,水域面积变化现场调查表的样式可参见表1。
表1水域面积变化现场调查表
S5,定期根据被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积,对被监测水域进行水域面积变化的评估。
具体来说,步骤S5包括:
(1)根据水域空间完整性、违规占用数量、面积占比进行水域面积综合评估,计算水域面积变化率,水域面积变化率的计算公式为:
其中,Mrm为水域面积变化率;Mr1为被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积,单位为km2;Mr0为被监测水域的多年平均水域面积,单位为 km2;水域面积变化率能够反映水域面积变化情况,水域面积变化率为评价当前评估时期的水域面积较多年平均水位下水域面积的变化百分比;
(2)根据被监测水域的类型和计算得到的水域面积变化率,依照预先制定的水域面积变化分级对照表,对被监测水域在当前评估时期的水域面积变化情况进行评分,水域面积变化分级对照表的样式可参照表2。
表2水域面积变化分级对照表
在水域面积变化分级对照表中,对应监测的河道、湖泊或者水库的规模与等级,划分5个水域面积变化率等级,采用线性插值赋分,不同的水域面积变化率等级对应不同的评分,以此来根据水域面积变化率计算分值。通过水域面积变化分级对照表来对水域面积变化进行评估,使得对水域变化面积的评估更加客观,避免了人为主观情感对评估的影响。
该基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法的另一种流程图如图2 所示。
进一步地,骆马湖是沂沭泗流域下游重要的防洪调蓄湖泊。其是淮河流域的第三大淡水湖,江苏省的第四大淡水湖泊,正常蓄水位22.83米,蓄水面积287平方千米、管理范围290平方千米。分属于江苏省徐州市和宿迁市,具有防洪除涝、水资源供给、生态保护,航运、渔业养殖、旅游等功能。
近几年来,随着当地经济的持续快速发展,沿湖人们对湖泊的开发力度进一步加大,圈圩养殖、项目建设、非法采砂等,侵占了大量湖泊水域,造成湖泊水域面积萎缩、水质水环境呈现恶化趋势,对周边地区防洪安全水质安全构成一定的威胁。因此,保障骆马湖水域面积不减少、行洪通道畅通、水域岸线开发合理有序,对于保障区域防洪安全和用水安全意义十分重要。
鉴于此,发明人利用无人机航拍技术对2020-2021年骆马湖管理范围内水域面积定期航拍,进行水域动态变化的监测分析,标记变化图斑进行现场信息调查,对水域变化性质进行分类,计算水域面积变化率,进行骆马湖水域面积评估。
根据骆马湖管理范围、堤防等空间数据,确定无人机航拍范围,根据飞行作业要求,设计好合适的航线;依照实地勘察的飞行环境,选择符合飞行安全规范的飞行高度,以及起飞点和降落点;对飞行器的状况做好评估,做好航线规划设计,确定无人机航拍方案,骆马湖无人机航线规划如图3所示,进而根据航拍方案完成航拍和数据处理。
其中,航线规划情况如下:
航线沿河流方向敷设,航向覆盖超出作业边界线不少于两条基线,旁向覆盖超出作业边界线不少于像幅的50%;
(1)航迹控制精度的偏航距<±5m,航高差<5m;
(2)航向重叠度为70%;
(3)旁向重叠度为55%;
(4)飞行航线高度350米;
(5)测区面积为290平方公里;
(6)飞行架次为95架次;
(7)标记水域面积变化图斑。
进一步,本实施例还提供了几种不同性质的变化图斑的示意图:图4为 2019和2020年河道水域局部增加性质的变化图斑示意图,图4中,图(A) 为2019年3月拍摄得到的滁河影像,图(B)为2020年3月拍摄得到的滁河影像;图5为2019和2020年湖泊水域新开挖水域性质的变化图斑示意图,图 5中,图(A)为2019年3月拍摄得到的大纵湖影像,图(B)为2020年4 月拍摄得到的大纵湖影像;图6为2020和2021年河道水域全部填埋水域性质的变化图斑示意图,图6中,图(A)为2020年2月拍摄得到的影像,图(B) 为2021年5月拍摄得到的影像。
本申请将将无人机航拍技术引入河湖水域面积管理中,弥补当前人工巡查监管和遥感监测等手段存在的巡查不全面、不及时、成本高、受云层影响等一系列的缺陷,实现了河湖水域的灵活、快速、全面、动态的监测和客观评估,是水域面积管理和保护的一项有效的技术方法。
本申请将无人机航拍技术与河湖水域的巡查、监管、执法结合,提供了新的河湖面积管理模式,克服了常规人工管理受范围、地形、经费等限制的不足,将无人机技术与河湖管理与保护需求相结合,充分发挥了无人机航拍技术的灵活机动、快速客观、成本低、不受云层影响的特点,结合现场调查信息,为河湖管理与保护提供了较好的技术支撑,提升了水域面积管理的信息化与现代化管理水平,促进了水域资源的保护与合理开发。
应该理解的是,虽然图1-2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1-2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,涉及上述实施例方法中的全部或部分流程。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,涉及上述实施例方法中的全部或部分流程。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM 可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory, SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM) 等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,包括:
S1,对被监测水域进行相关水利空间数据的收集,确定被监测水域的监测对象和范围,并根据被监测水域的区域特点规划无人机航拍方案;
S2,根据所述无人机航拍方案,在不同时期分别对被监测水域通过无人机进行航拍,获得不同时期的航拍影像;所述不同时期包括当前评估时期和当前评估时期之前的多个不同时期;
S3,将当前评估时期的航拍影像与当前评估时期之前的一个时期的航拍影像进行分析对比,标记变化区域,生成变化图斑,并获得所述变化图斑的相关数据;
S4,对所述变化图斑进行现场调查,确定所述变化图斑相应水域的变化性质和被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积;
S5,定期根据被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积,对被监测水域进行水域面积变化的评估。
2.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,其特征在于,所述水利空间数据包括水域管理范围、现状开发利用资料、历史遥感影像和行政区划数据。
3.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,所述无人机航拍方案包括无人机航线、飞行高度、起飞点、降落点、航向重叠度和旁向重叠度。
4.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,获得的所述航拍影像的分辨率大于或等于0.3m。
5.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,所述变化图斑的相关数据包括经纬度信息、位置信息和面积信息。
6.根据权利要求2所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,在获得所述变化图斑的相关数据时,叠加所述被监测水域的相应行政区划数据。
7.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,所述变化性质包括水域面积增加和水域面积减少;所述水域面积增加包括新开挖和局部增加,所述水域面积减少包括全部填埋和局部占用。
8.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,步骤S4还包括:
根据地形地貌剔除由于影像纹理、阴影、水位变化导致的伪变化;
填写预先设计好的水域面积变化现场调查表。
9.根据权利要求1所述的基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法,其特征在于,现场调查的内容还包括项目名称、实施主体、水行政审批情况和情况说明。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117495632A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-02-02 | 中国自然资源航空物探遥感中心 | 一种闭流流域尾闾湖泊的萎缩预测方法及系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1808480A (zh) * | 2005-12-19 | 2006-07-26 | 江苏省农业科学院 | 一种生态系统服务功能的最优评估方法 |
CN107146227A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-08 | 江苏省水利科学研究院 | 一种利用高分遥感技术监测水域岸线变化的方法 |
CN108052876A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-18 | 广东数相智能科技有限公司 | 基于图像识别的区域发展评估方法及装置 |
CN109583695A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-04-05 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种湿地生态退化的评价方法及评价系统 |
CN110544046A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-06 | 中国科学院大学 | 湿地生态系统稳定性评估方法和系统 |
CN111429039A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-07-17 | 国家海洋环境监测中心 | 一种海岛生态脆弱性评估方法 |
CN111754132A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 四川省国土整治中心 | 一种生态用地占补平衡计算与应用方法 |
CN113435698A (zh) * | 2021-05-22 | 2021-09-24 | 江西省科学院微生物研究所 | 一种浅水湖泊型湿地的环境健康评价方法 |
CN113536836A (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-22 | 宁波弘泰水利信息科技有限公司 | 一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法 |
-
2022
- 2022-09-06 CN CN202211084313.0A patent/CN115619712A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1808480A (zh) * | 2005-12-19 | 2006-07-26 | 江苏省农业科学院 | 一种生态系统服务功能的最优评估方法 |
CN107146227A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-08 | 江苏省水利科学研究院 | 一种利用高分遥感技术监测水域岸线变化的方法 |
CN108052876A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-18 | 广东数相智能科技有限公司 | 基于图像识别的区域发展评估方法及装置 |
CN109583695A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-04-05 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种湿地生态退化的评价方法及评价系统 |
CN110544046A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-06 | 中国科学院大学 | 湿地生态系统稳定性评估方法和系统 |
CN113536836A (zh) * | 2020-04-15 | 2021-10-22 | 宁波弘泰水利信息科技有限公司 | 一种基于无人机遥感技术监测河湖水域侵占方法 |
CN111429039A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-07-17 | 国家海洋环境监测中心 | 一种海岛生态脆弱性评估方法 |
CN111754132A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 四川省国土整治中心 | 一种生态用地占补平衡计算与应用方法 |
CN113435698A (zh) * | 2021-05-22 | 2021-09-24 | 江西省科学院微生物研究所 | 一种浅水湖泊型湿地的环境健康评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
朱科: "沈乌灌域天然湖泊水生态时空变化与驱动分析", pages 25 - 28 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117495632A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-02-02 | 中国自然资源航空物探遥感中心 | 一种闭流流域尾闾湖泊的萎缩预测方法及系统 |
CN117495632B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-04-26 | 中国自然资源航空物探遥感中心 | 一种闭流流域尾闾湖泊的萎缩预测方法及系统 |
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