CN116994012A - 一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法，涉及数据处理技术领域，一种基于生态修复的图斑匹配系统，图像采集装置内置虚拟地球模型，虚拟地球模型采用微分经纬度网格；图像采集装置采用数码拍摄方式，拍摄地球表面的图像数据，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑。提高图像匹配的准确性。一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，步骤一、将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元；步骤二、标注图像数据变化的变量区域；步骤三、图像数据变化的变量区域的矢量拼接。只对变化图像部分进行更新，减少整体矢量图的处理时间和资源消耗。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法。
背景技术
图斑是图像中的一块小区域，在生态修复项目中，需要进行图斑匹配，图斑边界的精确性对于自动匹配至关重要，图斑的边界存在精确度不够；由于不同数据源和时间采集导致的尺度差异，图斑的大小和形状发生变化，图斑的尺度存在差异；生态修复项目中的图斑是在不同的时间采集的，存在时间不一致的问题；图斑之间存在类别相似性，导致图斑匹配错误。
发明内容
针对以上问题，至少解决其中一个问题，本发明的目的在于通过将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元，并对经纬度进行校准，标注图像数据变化的变量区域，对图像数据变化的变量区域进行矢量拼接，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑，提供一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种基于生态修复的图斑匹配系统，包括：处理器、图像采集装置、软件、无人机或者卫星，其中，软件包括虚拟地球3D模型和神经网络，图像采集装置内置虚拟地球3D模型，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格，在微分经纬度网格内加载一一对应的地球纹理图像；图像采集装置采用数码拍摄方式，拍摄地球表面的图像数据，采用神经网络抓取图像数据的图片特征，并与虚拟地球3D模型的图像对比，确定图像数据的第一次经纬度；图像采集装置设置在无人机或者卫星上，无人机或者卫星内置定位系统，通过无人机或者卫星方位角度和运动状态，确定图像采集装置拍摄地球表面的图像数据的第二次的经纬度，对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准，获得图像数据的校准的经纬度，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，形成图像数据单元和经纬度区间单元，将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内；对比虚拟地球3D模型，对图像数据的变量区域和变化时间进行标注，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑；需要说明的是，地球纹理图像通常是由多个来源的图像融合而成，以获得更高的分辨率和更真实的效果；微分经纬度网格，为了实现精确的纹理映射，对虚拟地球3D模型进行经纬度网格微分，微分经纬度网格是一种将地球表面划分成小的单元格的方法，每个单元格对应一个纹理图像，使用地理信息系统（GIS）技术来实现这种网格的生成和管理；图像采集装置设置在无人机或者卫星上，无人机或者卫星内置定位系统，通过无人机或者卫星方位角度和运动状态，确定图像采集装置拍摄地球表面的图像数据的第二次的经纬度；确定无人机或卫星的初次经纬度：通过GPS或北斗定位系统获取无人机或卫星的初始位置经纬度信息；通过惯性导航系统（INS）确定无人机或卫星的方位角度和运动状态：惯性导航系统（INS）是一种能够测量和跟踪物体的位置、速度和方向的技术，对于无人机或卫星来说，INS通过以下方法确定其方位角度和运动状态；加速度计测量：INS中的加速度计测量物体的加速度，并通过积分计算得出速度和位移，通过将加速度计测量值进行双积分，获得物体的位置信息，加速度计的测量帮助确定物体的方向；陀螺仪测量：INS中的陀螺仪测量物体的角速度，进而计算物体的方向变化，通过对陀螺仪测量值进行积分，获得物体的方位角度，陀螺仪的测量帮助确定物体的旋转运动状态；磁力计测量：INS中的磁力计测量地球的磁场，从而提供物体相对于地球的方向信息。通过结合陀螺仪和加速度计的测量值，使用磁力计来校正方位角度的漂移；GPS测量：INS结合GPS进行定位，GPS提供准确的位置信息，而INS提供连续的位置和方向变化信息，将两者结合更准确地确定物体的方位角度和运动状态；上述方法中，INS通过综合加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS等多种传感器的测量数据，使用数据融合算法来计算物体的方位角度和运动状态，这样的方法能够在没有信号或GPS信号不准确的情况下，仍能提供可靠的方向和运动信息；对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准，获得图像数据的校准的经纬度，图像数据的经纬度校准是通过将图像数据与已知经纬度坐标的参考数据进行比对和匹配来实现的，一般的方法包括以下几个步骤：收集参考数据：收集一系列已知经纬度坐标的参考图像数据，这些参考图像数据来自于地图、卫星图像、GPS数据等；特征提取：对于每张图像数据，利用图像处理算法提取关键的特征点，例如角点、边缘等，以便进行匹配；特征匹配：将待校准的图像数据与参考图像数据进行特征匹配，找出相似的特征点对；内外参数估计：利用特征点的匹配结果，通过求解摄像机的内外参数，即相机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等，从而得到校准的经纬度坐标信息；校准结果验证：根据估计的内外参数，将校准后的图像数据的像素坐标转换为地理坐标，通过与已知的地理坐标进行对比和验证，评估校准的准确性和精度；需要注意的是，图像数据的经纬度校准是一个复杂的过程，需要考虑多个因素，例如摄像机的镜头畸变、相机姿态的变化等，因此，根据具体的需求和应用场景，需要采用不同的校准方法和算法；将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，形成图像数据单元和经纬度区间单元，将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，采用地理信息系统（GIS）软件或编程语言中的相关函数来实现，网格化采用等距网格或者自适应网格，根据需求选择合适的网格分辨率；形成图像数据单元和经纬度区间单元，即将每个网格的图像数据和对应的经纬度区间信息组合生成一个数据单元，数据单元用结构体、字典或数组等数据结构来表示；将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，创建一个数组，每个元素表示一个数据单元，其中包含图像数据、经纬度区间和拍摄时间等信息；对于多个图像数据和经纬度进行网格化微分的情况，将每个图像的数据单元依次添加到数组中；总结：以上方法实现了将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，并将图像数据单元、经纬度区间单元和拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，根据实际需求对这些数据进行进一步处理和分析；对比虚拟地球3D模型，对图像数据的变量区域和变化时间进行标注，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑；虚拟地球3D模型上含有全面且是原有的图像数据，图像数据是现有的且是局部的，通过数据对比的方法，标注出变量区域和变化时间；将变量区域加载到虚拟地球3D模型，将标注好的变量区域数据转换为3D坐标，并将其加载到虚拟地球3D模型中的对应位置，使用虚拟地球3D模型软件的应用程序编程接口（ApplicationProgramming Interface，简称API）或插件进行开发和加载；形成新的生态修复的图斑：根据加载好的变量区域数据，在虚拟地球3D模型上形成新的生态修复图斑，使用不同颜色、纹理或其他可视化效果来表示不同的生态修复程度或类型；按时间顺序加载变化的图斑，根据图像数据的变化时间顺序，按照一定的时间间隔，逐步加载并更新虚拟地球3D模型上的生态修复图斑，使用定时器或动画效果实现图斑随时间的变化。
一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，实现所述方法的具体步骤如下：
步骤一、将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元；需要说明的是，时间（Time）：记录图像数据的采集时间，使用日期和时间戳来表示；经度（Longitude）：记录图像数据的采集位置的经度，使用浮点数来表示；纬度（Latitude）：记录图像数据的采集位置的纬度，使用浮点数来表示；图像数据（Image Data）：存储图像的二进制数据，使用字节数组或类似的数据结构来表示；要将时间、经纬度和图像数据微分且一一对应，使用一个二维数组来存储这些数据，数组的每个单元都包含一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元；
步骤二、标注图像数据变化的变量区域；需要说明的是，图像数据变化的变量区域包括增加的区域和减少的区域，体现在图像的像素值的变化，采用均方误差的方法标注图像数据变化的变量区域，并用结构相似性指数来验证采用均方误差的方法标注图像数据变化的变量区域；
步骤三、图像数据变化的变量区域的矢量拼接，需要说明的是，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型的具体方法如下：
步骤D1，数据准备：将图像数据转换为矢量数据，这可以通过图像处理软件或地理信息系统（GIS）软件完成，将图像转换为矢量数据可使用光栅到矢量转换工具，例如栅格到矢量（Raster to Vector）工具；
步骤D2，数据处理：对矢量数据进行处理和编辑，这包括对数据进行裁剪、合并、分割等操作，以获取所需的变量区域；
步骤D3，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型对应的经纬度区域，并匹配对应的时间；具体的是，确定图像数据的变量区域的经纬度区间，按照变量区域的经纬度一一遍历，在同一个经纬度数组单元中，将虚拟地球3D模型的图像数据单元和时间替换为图像数据的数据单元和时间；确定图像数据的经纬度范围，通过查看图像数据的元数据或属性来完成，元数据通常包含有关图像的信息，如经纬度范围、像素分辨率等，根据确定的经纬度范围，将其转换为数组索引范围，例如，如果经度范围是-180到180度，纬度范围是-90到90度，而数组索引从0到99，则可以将经纬度范围映射到数组索引范围0到99；使用嵌套循环遍历经纬度范围内的每个经纬度单元，外部循环遍历经度范围，内部循环遍历纬度范围；在每个经纬度单元中，将虚拟地球3D模型的图像数据单元和时间替换为图像数据的数据单元和时间，这可以通过访问数组中的相应索引来完成；按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑，图像数据按照时间顺序形成具有时间顺序的数组，在同一个经纬度上，建立链表，链表按照时间顺序指向不同数组中的同一经纬度上的图像数据单元，形成随时间变化的动态图；数组的每个元素代表一个时间点的图像数据，对于每个经纬度，创建一个链表节点，每个节点包含一个指针，指向数组中对应时间点的图像数据单元，将链表节点按照时间顺序连接起来，形成链表，每个节点的下一个指针指向下一个时间点的节点，当需要显示某个经纬度上随时间变化的动态图时，可以遍历链表，依次访问每个节点，并根据节点中的指针获取对应时间点的图像数据；以此类推，在一个区域内的每一个经纬度采用上述方法获得一个区域的动态图。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：
（1）、虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格具有以下好处：更精确的地球表面表示：微分经纬度网格可以细分地球表面，使得模型能够更准确地呈现地球的地形和地貌特征，这种细分网格可以提供更高的分辨率，使得模型能够精确地显示山脉、河流、湖泊等地理要素；更准确的位置定位：微分经纬度网格可以提供更精确的位置定位功能，通过细分网格，用户可以更容易地找到特定位置的经纬度坐标，并将其与实际地球上的位置相对应；更准确的测量和分析：微分经纬度网格可以提供更准确的测量和分析功能，通过将地球表面细分成小的网格单元，用户可以更准确地测量距离、面积和体积等参数；更好的可视化效果：微分经纬度网格可以提供更好的可视化效果，通过细分网格，模型可以更准确地呈现地球的形状和曲率；总的来说，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格可以提供更精确、更准确和更真实的地球表面表示；
（2）、对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准的好处是：提高地理位置精度：通过对图像数据的经纬度进行动态校准，可以减少位置误差，提高地理位置的精度；改善图像匹配和配准：在图像处理和计算机视觉领域，经纬度信息可以用于图像匹配和配准，通过对图像数据的经纬度进行校准，可以提高图像匹配的准确性和配准的精度，从而改善图像处理和计算机视觉算法的效果；
（3）、只对图像数据变化的变量区域进行矢量拼接，只对变化部分进行更新，减少整体矢量图的处理时间和资源消耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还根据这些附图获得其他的附图。
图1是一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的部分实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案相互组合。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
下面结合实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例1，一种基于生态修复的图斑匹配系统，包括：处理器、图像采集装置、软件、无人机或者卫星，其中，软件包括虚拟地球3D模型和神经网络，图像采集装置内置虚拟地球3D模型，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格，在微分经纬度网格内加载一一对应的地球纹理图像；图像采集装置采用数码拍摄方式，拍摄地球表面的图像数据，采用神经网络抓取图像数据的图片特征，并与虚拟地球3D模型的图像对比，确定图像数据的第一次经纬度；图像采集装置设置在无人机或者卫星上，无人机或者卫星内置定位系统，通过无人机或者卫星方位角度和运动状态，确定图像采集装置拍摄地球表面的图像数据的第二次的经纬度，对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准，获得图像数据的校准的经纬度，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，形成图像数据单元和经纬度区间单元，将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内；对比虚拟地球3D模型，对图像数据的变量区域和变化时间进行标注，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑；需要说明的是，生态修复的图斑是指在生态修复工程中，被选定用于进行生态修复的特定地块或区域，这些图斑通常是受到严重破坏或退化的生态系统，需要通过人工或自然手段进行修复和恢复，图斑的选择通常基于生态修复的目标和需求，包括保护生物多样性、恢复生态系统功能、提高生态价值等，生态修复的图斑是湿地、森林、草原、农田、淡水湖泊等各种生态系统类型；图像采集装置内置虚拟地球3D模型，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格，在微分经纬度网格内加载一一对应的地球纹理图像，具体为：采用现有的地球纹理图像，现有的地球纹理图像的来源包括以下几种，第一种是卫星遥感图像，卫星遥感是获取地球表面信息的重要手段，通过卫星拍摄的高分辨率图像用来制作地球纹理图像；第二种是航空摄影图像，航空摄影是利用飞机或无人机进行摄影，获取地面图像的方法，航空摄影图像也用来制作地球纹理图像；第三种是地面摄影图像，地面摄影是利用相机从地面角度拍摄地球表面的图像，如人们在旅行中拍摄的风景照片，地面摄影图像也用来制作地球纹理图像；第四种是数字艺术创作，一些艺术家和设计师使用数字工具创作出具有地球表面特征的纹理图像；第五种是图像采集装置内部不断积累和更新的地球纹理图像，需要注意的是，地球纹理图像通常是由多个来源的图像融合而成，以获得更高的分辨率和更真实的效果；微分经纬度网格，为了实现精确的纹理映射，对虚拟地球3D模型进行经纬度网格微分，微分经纬度网格是一种将地球表面划分成小的单元格的方法，每个单元格对应一个纹理图像，使用地理信息系统（GIS）技术来实现这种网格的生成和管理；图像采集装置设置在无人机或者卫星上，无人机或者卫星内置定位系统，通过无人机或者卫星方位角度和运动状态，确定图像采集装置拍摄地球表面的图像数据的第二次的经纬度；确定无人机或卫星的初次经纬度：通过GPS或北斗定位系统获取无人机或卫星的初始位置经纬度信息；通过惯性导航系统（INS）确定无人机或卫星的方位角度和运动状态：惯性导航系统（INS）是一种能够测量和跟踪物体的位置、速度和方向的技术，对于无人机或卫星来说，INS通过以下方法确定其方位角度和运动状态；加速度计测量：INS中的加速度计测量物体的加速度，并通过积分计算得出速度和位移，通过将加速度计测量值进行双积分，获得物体的位置信息，加速度计的测量帮助确定物体的方向；陀螺仪测量：INS中的陀螺仪测量物体的角速度，进而计算物体的方向变化，通过对陀螺仪测量值进行积分，获得物体的方位角度，陀螺仪的测量帮助确定物体的旋转运动状态；磁力计测量：INS中的磁力计测量地球的磁场，从而提供物体相对于地球的方向信息；通过结合陀螺仪和加速度计的测量值，使用磁力计来校正方位角度的漂移；GPS测量：INS结合GPS进行定位，GPS提供准确的位置信息，而INS提供连续的位置和方向变化信息，将两者结合更准确地确定物体的方位角度和运动状态；上述方法中，INS通过综合加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS等多种传感器的测量数据，使用数据融合算法来计算物体的方位角度和运动状态，这样的方法能够在没有信号或GPS信号不准确的情况下，仍能提供可靠的方向和运动信息；对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准，获得图像数据的校准的经纬度，图像数据的经纬度校准是通过将图像数据与已知经纬度坐标的参考数据进行比对和匹配来实现的，一般的方法包括以下几个步骤：收集参考数据：收集一系列已知经纬度坐标的参考图像数据，这些参考图像数据来自于地图、卫星图像、GPS数据等；特征提取：对于每张图像数据，利用图像处理算法提取关键的特征点，例如角点、边缘等，以便进行匹配；特征匹配：将待校准的图像数据与参考图像数据进行特征匹配，找出相似的特征点对，常用的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等；内外参数估计：利用特征点的匹配结果，通过求解摄像机的内外参数，即相机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等，从而得到校准的经纬度坐标信息；校准结果验证：根据估计的内外参数，将校准后的图像数据的像素坐标转换为地理坐标，通过与已知的地理坐标进行对比和验证，评估校准的准确性和精度；需要注意的是，图像数据的经纬度校准是一个复杂的过程，需要考虑多个因素，例如摄像机的镜头畸变、相机姿态的变化等，因此，根据具体的需求和应用场景，需要采用不同的校准方法和算法；将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，形成图像数据单元和经纬度区间单元，将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，采用地理信息系统（GIS）软件或编程语言中的相关函数来实现，网格化采用等距网格或者自适应网格，根据需求选择合适的网格分辨率；形成图像数据单元和经纬度区间单元，即将每个网格的图像数据和对应的经纬度区间信息组合生成一个数据单元，数据单元用结构体、字典或数组等数据结构来表示；将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，创建一个数组，每个元素表示一个数据单元，其中包含图像数据、经纬度区间和拍摄时间等信息；对于多个图像数据和经纬度进行网格化微分的情况，将每个图像的数据单元依次添加到数组中；总结：以上方法实现了将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，并将图像数据单元、经纬度区间单元和拍摄时间放入同一个数组的数据单元内，根据实际需求对这些数据进行进一步处理和分析；对比虚拟地球3D模型，对图像数据的变量区域和变化时间进行标注，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑；图像数据中的生态修复的图斑的变量区域包括以下几个方面：植被指数，植被指数是通过计算图像数据中植被的反射或吸收特征来评估植被覆盖程度的指标，植被指数采用归一化差异植被指数（NDVI）；归一化植被指数（Normalized Vegetation Index，NVI）是一种用于评估植被覆盖程度的指数，它是通过将原始植被指数的值进行归一化处理得到的，植被指数包括归一化差异植被指数（NormalizedDifference Vegetation Index，NDVI）、改进型归一化差异植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）；这些指数都是通过计算可见光波段和近红外波段的反射率差异来评估植被状况的，归一化植被指数的计算公式为：
NVI = (NDVI - NDVImin) / (NDVImax- NDVImin)
其中，/表示除以，NVI表示归一化植被指数，NDVI表示归一化差异植被指数，NDVImin和NDVImax分别为研究区域内NDVI的最小值和最大值，通过将NDVI的值归一化到0到1之间，更好地比较不同地区或时间的植被覆盖程度，较高的NVI值表示较好的植被覆盖，而较低的NVI值则表示较差的植被覆盖；归一化植被指数在环境监测、农业生产、生态学研究等领域具有广泛应用，帮助人们了解植被的分布、生长状况和变化趋势，为决策提供科学依据；土壤湿度，土壤湿度是指土壤中水分的含量，对于植被的生长和生态修复具有重要影响，通过分析图像数据中土壤的反射特征，推断土壤湿度的变化情况，土壤湿度与土壤中的含水量密切相关，而土壤中的含水量会影响土壤的光谱反射特征；当土壤湿度较高时，土壤中的含水量也较高，土壤表面的水分会导致光的吸收增加，反射率减小；因此，在图像数据中，土壤湿度较高的区域表现出较低的反射率；相反，当土壤湿度较低时，土壤中的含水量也较低，土壤表面的水分较少，光的吸收较少，反射率较高；因此，在图像数据中，土壤湿度较低的区域表现出较高的反射率；通过对图像数据中土壤的反射特征进行分析，观察到土壤湿度的变化情况，例如，通过监测土壤反射率的变化来推断土壤湿度的变化趋势，如果在一段时间内，土壤反射率逐渐降低，表示土壤湿度在增加；反之，如果土壤反射率逐渐增加，表示土壤湿度在减少；同时，还通过比较不同区域的反射率来推断不同区域的土壤湿度差异；需要注意的是，土壤湿度的推断仅仅通过图像数据中的反射特征是有限的，因为土壤湿度受到多个因素的影响，包括降雨量、蒸发速率、土壤类型等，因此，通过图像数据推断土壤湿度的准确性受到限制，还需要结合其他数据和实地观测来进行验证和修正；土壤质地，土壤质地是指土壤中不同粒径的颗粒的含量和所占的比例，对植被的生长和水分保持能力有重要影响；通过图像数据中土壤的颜色和纹理特征，推测土壤质地的变化情况，土壤质地是指土壤中不同粒径颗粒的含量和比例，包括沙土、壤土、黏土等，不同质地的土壤具有不同的颜色和纹理特征；颜色是土壤质地的重要指标之一，不同颜色的土壤通常对应着不同的质地，例如，沙质土壤通常呈现较浅的颜色，黏土质土壤则呈现较暗的颜色，通过分析土壤图像中的颜色分布和色调变化，推测土壤质地的变化情况；纹理特征也提供关于土壤质地的信息，土壤质地的不同会导致土壤颗粒的排列方式和形态特征不同，例如，沙质土壤颗粒较为粗大，黏土质土壤颗粒较为细小，通过分析土壤图像中的纹理特征，如颗粒的大小、形状和排列方式等，推测土壤质地的变化情况；综上所述，通过分析图像数据中土壤的颜色和纹理特征，推测土壤质地的变化情况，这对于土壤质地的研究和土壤管理具有重要的意义；土地利用类型，土地利用类型是指不同地表覆盖类型的分布情况，对于生态修复的图斑的变化具有重要意义；图像数据中不同地表覆盖类型的反射特征提供关于土地利用类型的变化情况的重要线索，不同地表覆盖类型（如森林、草地、农田、城市等）在可见光、红外和近红外波段上有不同的反射特征；通过对这些反射特征的分析，推断土地利用类型的变化情况；例如，森林在可见光波段上通常呈现较低的反射率，而在近红外波段上具有较高的反射率，这是由于植被的吸收和散射特性，相反，城市地区在可见光波段上通常具有较高的反射率，而在近红外波段上具有较低的反射率，这是由于建筑物和硬表面的反射特征；通过比较不同时间点的图像数据，观察到反射特征的变化，从而推断土地利用类型的变化情况，例如，如果一片森林区域在可见光波段上的反射率下降，而在近红外波段上的反射率上升，表明该区域正在发生森林砍伐或植被退化，同样，如果城市地区在可见光波段上的反射率上升，而在近红外波段上的反射率下降，表明该区域正在进行城市化或建筑活动；总之，通过分析图像数据中不同地表覆盖类型的反射特征，推断土地利用类型的变化情况，为国土空间管理和规划提供重要的信息；水体面积，水体面积是指图斑中水体所占的比例，对于湿地等生态系统的修复具有重要意义；通过分析图像数据中水体的反射特征，推测水体面积的变化情况，不同类型的水体（如河流、湖泊、海洋等）在不同波段的光谱反射率有所不同，通过使用遥感卫星或无人机获取的多光谱图像，测量不同波段的反射率，并根据反射率的变化推测水体的面积变化情况；例如，在可见光波段中，水体通常呈现较低的反射率，而陆地通常呈现较高的反射率，因此，如果在两次图像采集之间水体面积增加，那么在可见光波段中水体反射率的下降会提示水体面积的增加，同样，如果水体面积减少，反射率会上升；此外，不同的水体类型对不同波段的反射率也有所差异，例如，深色的水体（如湖泊或海洋）在红外波段中通常会呈现较低的反射率，而浅色的水体（如河流）在红外波段中会呈现较高的反射率，因此，通过分析不同波段的反射率变化，进一步推测水体的类型和面积变化情况；总之，通过分析图像数据中水体的反射特征，推测水体面积的变化情况，这对于水资源管理、环境监测和灾害预警等方面具有重要的应用价值；以上是图像数据的生态修复的图斑的变量区域的一些常见指标，通过对这些指标的分析和比较，评估图斑的生态修复程度和变化情况；虚拟地球3D模型上含有全面且是原有的图像数据，图像数据是现有的且是局部的，通过数据对比的方法，标注出变量区域和变化时间；将变量区域加载到虚拟地球3D模型，将标注好的变量区域数据转换为3D坐标，并将其加载到虚拟地球3D模型中的对应位置，使用虚拟地球3D模型软件的应用程序编程接口（Application ProgrammingInterface，简称API）或插件进行开发和加载；形成新的生态修复的图斑：根据加载好的变量区域数据，在虚拟地球3D模型上形成新的生态修复图斑，使用不同颜色、纹理或其他可视化效果来表示不同的生态修复程度或类型；按时间顺序加载变化的图斑，根据图像数据的变化时间顺序，按照一定的时间间隔，逐步加载并更新虚拟地球3D模型上的生态修复图斑，使用定时器或动画效果实现图斑随时间的变化；需要注意的是，具体的实施方法和工具根据所选择的虚拟地球3D模型软件、图像处理工具和数据格式等不同而有所差异，因此，在实际操作中需要根据所使用的软件和工具的文档和示例进行具体的开发和调整。
进一步地，图像采集装置是一种用于捕捉、识别和记录图像的设备，它由一个或多个感光元件、光学系统、数字转换器和相关电路组成，具体而言，图像采集装置主要包括以下部分：感光元件：通常是一个或多个光敏电子元件，例如光电二极管（Photodiode）、光电导（Photogate）或光电转换器（Phototransistor），用于将光信号转换为电信号；光学系统：光学系统通常由镜头、滤光片等组成，用于控制光线的进入和聚焦，确保图像的清晰度和准确性；数字转换器：数字转换器将模拟电信号转换为数字信号，以便后续处理和存储，常见的数字转换器包括模数转换器ADC或电荷耦合器件CCD；相关电路：相关电路用于处理和增强信号，以优化图像的质量，它包括放大器、滤波器、增益控制器等；
进一步地，图像采集装置获得高分辨率卫星影像的硬件包括：卫星、相机或遥感传感器、通信设备、控制系统、存储设备、电源系统、数据处理系统，卫星：高分辨率卫星是获得高分辨率卫星影像的关键，这些卫星搭载高分辨率相机或遥感传感器，拍摄地球表面的高清影像；相机或遥感传感器：卫星上搭载的相机或遥感传感器是捕捉地球表面影像的关键，这些相机或传感器具有高分辨率和灵敏度，能够捕捉细节丰富的影像；通信设备：卫星需要与地面站进行通信，将捕捉到的影像传输回地面，因此，卫星需要搭载通信设备，以确保数据传输的可靠性和稳定性；控制系统：卫星上的控制系统用于控制卫星的轨道、姿态和相机或传感器的操作，这些系统确保卫星能够准确地对地面进行拍摄，并保持稳定的姿态；存储设备：卫星需要具备存储设备来存储捕捉到的影像数据，以便传输回地面，这些存储设备需要具备足够的容量和快速的数据传输速度；电源系统：卫星需要搭载电源系统来为所有硬件提供电力，这些电源系统通常使用太阳能电池板作为主要的能源来源，并配备备用电池以供夜间使用；数据处理系统：卫星上的数据处理系统用于对捕捉到的影像进行处理和压缩，以便在传输回地面之前减小数据量；这些硬件组件共同工作，使得卫星能够捕捉到高分辨率的地球表面影像，并将其传输回地面；高分辨率卫星影像数据与经纬度的一体化通过以下方式实现：坐标系统转换：将卫星影像数据的坐标系统转换为经纬度坐标系统，使用的是大地坐标系（如WGS84）或投影坐标系（如UTM），这样确保卫星影像数据与地球表面的经纬度一致；地理校正：由于卫星影像数据存在姿态、轨道误差等问题，需要进行地理校正，将影像数据与地球表面的实际位置对应起来，这通过地面控制点的匹配、地形高程数据的配准等方法来实现；像元级地理定位：对于每个像素点，根据其在影像中的位置信息和地理校正的结果，确定其对应的经纬度坐标，这样就实现像元级的地理定位，将卫星影像数据与经纬度一一对应起来；元数据记录：在卫星影像数据中加入元数据，记录每个像素点的经纬度坐标信息，这样在后续的数据处理和分析过程中，直接使用经纬度进行空间分析和查询；通过以上的处理和记录，高分辨率卫星影像数据就与经纬度一体化，方便进行地理信息的提取、分析和应用。
进一步地，数码拍摄方式采集地球表面的图像数据，使用数码相机或者无人机等设备进行拍摄，将地球表面的图像数据转化为数字化的图像文件；神经网络抓取图像数据的图片特征，数据预处理：首先需要对抓取到的图像数据进行预处理，这包括调整图像的大小、裁剪、旋转和灰度化等操作。这些操作有助于减小数据的尺寸，去除不必要的信息，并提高数据的一致性和可用性；特征提取：接下来，使用神经网络来提取图像的特征，常用的方法是使用预训练的卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks, CNN），如VGG、ResNet或Inception；通过CNN，提取图像中的低级特征（如边缘、纹理）和高级特征（如物体的形状、颜色分布等）；特征编码：提取的特征通常是一个高维向量，为了降低特征的维度和去除冗余，使用特征编码方法，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）或线性判别分析（LinearDiscriminant Analysis， LDA）等；特征表示：将编码后的特征用于图像分类、目标检测或其他任务，这通过传统的机器学习算法，如支持向量机（Support VectorMachine, SVM）或随机森林（Random Forest），或者通过其他神经网络模型来完成，针对不同的任务，选择适当的模型架构和算法；总的来说，神经网络抓取图像数据的图片特征的方法主要有数据预处理、特征提取、特征编码和特征表示，这些步骤共同作用，提取图像中的有用信息，并为后续的图像处理任务提供可靠的特征输入；虚拟地球3D模型的图像对比：将采集的图像数据与虚拟地球3D模型的图像进行对比，使用图像处理技术，如图像匹配、特征点匹配等方法，将采集的图像与虚拟地球3D模型的图像进行对齐，找到它们之间的相似性；确定图像数据的第一次经纬度：通过对比分析，确定图像数据的第一次经纬度，通过计算两个图像之间的位置差异，结合已知的地理信息，如地标、地形等，将图像数据的位置与经纬度进行对应；需要注意的是，确定图像数据的经纬度需要考虑一些因素，如图像的畸变、拍摄角度、地球表面的变化等，因此，需要进行一些校准和调整，以提高定位的准确性。
实施例2，如图1所示，一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，实现所述方法的具体步骤如下：
步骤一、将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元；
步骤二、标注图像数据变化的变量区域；
步骤三、图像数据变化的变量区域的矢量拼接；
其中，步骤一、将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元；需要说明的是，时间（Time）：记录图像数据的采集时间，使用日期和时间戳来表示；经度（Longitude）：记录图像数据的采集位置的经度，使用浮点数来表示；纬度（Latitude）：记录图像数据的采集位置的纬度，使用浮点数来表示；图像数据（Image Data）：存储图像的二进制数据，使用字节数组或类似的数据结构来表示；要将时间、经纬度和图像数据微分且一一对应，使用一个二维数组来存储这些数据，数组的每个单元都包含一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元，具体实现方法如下：
步骤A1，将图像数据和经纬度一一对应微分，并加载对应的时间；需要说明的是，获取图像数据：需要获取一组图像数据，可以是通过摄像头、卫星或其他传感器采集的图像数据，这些图像数据可以是连续的图像序列，也可以是离散的单张图像；获取经纬度信息：对于每个图像数据，需要获取其对应的经纬度信息，可以使用GPS定位系统或其他定位技术来获取图像数据的经纬度信息；这些信息可以是连续的经纬度序列，也可以是离散的单个经纬度点；对经纬度进行微分：根据连续的经纬度序列，可以使用微分方法来计算每个时间点的经纬度微分值，微分可以用来表示经纬度的变化率，即速度或加速度；加载时间信息：对于每个图像数据，需要获取其对应的时间信息，可以使用系统时间、GPS时间或其他时间源来获取图像数据的时间信息，这些时间信息可以是连续的时间序列，也可以是离散的单个时间点；对时间进行微分：根据连续的时间序列，可以使用微分方法来计算每个时间点的时间微分值，微分可以用来表示时间的变化率，即速度或加速度；将图像数据、经纬度微分和时间微分进行关联：根据图像数据的时间信息，将图像数据、经纬度微分和时间微分进行关联，可以使用时间戳或其他标识符来将它们对应起来；分析和应用关联结果：根据关联结果，可以进行进一步的分析和应用，例如，可以根据经纬度微分和时间微分的变化率来判断物体的运动状态、速度或加速度；对图像数据采用点阵方式微分或者面域方式微分，并匹配对应的经纬度和时间，点阵方式微分是通过对图像中每个像素点进行微分计算，得到该点的梯度值，常用的点阵方式微分算法包括Sobel算子和Prewitt算子等；面域方式微分是通过对图像中的区域进行微分计算，得到该区域的梯度值，常用的面域方式微分算法包括Laplacian算子和Canny算子等；
步骤A2，遍历每个图像数据单元，依次获取时间、经纬度和图像数据的单元集合；需要说明的是，遍历每个图像数据单元：首先，需要获取包含图像数据的数据集，可以是一个数组、矩阵或者其他数据结构，然后，使用循环结构（如for循环或者迭代器）遍历每个图像数据单元；获取时间、经纬度和图像数据的单元集合：在遍历每个图像数据单元的过程中，可以通过访问该单元内的属性或者索引来获取时间、经纬度和图像数据的单元集合；获取时间：根据数据的结构，可以直接从图像数据单元中获取时间属性，或者通过索引获取时间信息；获取经纬度：类似获取时间，可以从图像数据单元中直接获取经纬度属性，或者通过索引获取经纬度信息；获取图像数据：根据数据的结构，可以直接从图像数据单元中获取图像数据属性，或者通过索引获取图像数据信息；
步骤A3，创建一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元，并将数组单元按照经度或者纬度排列构建数组的内部顺序；需要说明的是，要创建一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元，并按照经度或纬度进行排序，可以按照以下步骤进行：
步骤B1，定义一个数据结构：创建一个结构体或类来表示数组单元，该数据结构应包含时间、经纬度和图像数据的属性；
步骤B2，创建数组：创建一个数组来存储多个数组单元，数组的长度取决于数据集的大小；
步骤B3，填充数据：使用所需的数据填充数组，确保每个数组单元都包含时间、经纬度和图像数据；
步骤B4，按照经度或纬度排序：根据需求，选择按照经度或纬度进行排序，采用快速排序或者归并排序来对数组单元进行排序，排序算法的具体实现取决于所使用的编程语言；
步骤B5，构建数组的内部顺序：根据排序结果，重新排列数组单元的顺序，以满足按照经度或纬度的要求，可以使用数组的索引来重新排列数组单元；
进一步地，其中，在步骤一中，图像数据进行空间转换，将其从图像坐标系转换为地理坐标系；将图像数据从图像坐标系转换为地理坐标系的方法主要包括以下步骤：
步骤C1，获取图像的地理参考信息：地理参考信息包括图像的坐标投影系统、地理坐标系、像素分辨率等，可以通过查看图像的元数据或者使用专业的地理信息系统软件来获取这些信息；
步骤C2，确定图像与地理坐标系之间的转换关系：根据图像的地理参考信息，可以确定图像坐标系与地理坐标系之间的转换关系，这通常包括图像坐标系的原点、缩放因子和旋转角度等；
步骤C3，建立图像与地理坐标系之间的转换模型：根据转换关系，可以建立图像与地理坐标系之间的转换模型，常见的转换模型包括仿射变换、多项式变换和地面控制点法等，选择合适的转换模型取决于图像的几何形状和变换程度；
步骤C4，进行坐标转换：使用所选的转换模型，对图像中的每个像素进行坐标转换，将其从图像坐标系转换为地理坐标系，转换过程中，可以通过插值方法获得转换后像素的值，如最近邻插值、双线性插值或三次样条插值等；
步骤C5，验证转换结果：转换完成后，可以通过将转换后的地理坐标与已知的地理位置进行比较，来验证转换结果的准确性，可以选择一些地理控制点进行验证，计算转换前后的坐标差异，并评估转换的精度；需要注意的是，图像数据的空间转换需要考虑到图像的畸变、坐标系统不匹配、地理参考信息的准确性等因素，因此在实际操作中可能需要进行一些额外的校正和调整，同时，对于大尺度的图像转换，可能需要使用更复杂的变换模型或者进行更精细的处理；
进一步地，其中，在步骤一中，对虚拟地球3D模型进行经纬度网格微分的具体方法为：确定经纬度网格，根据地球的形状和大小，确定经度和纬度的间隔，一般情况下，经度间隔为360°/n，纬度间隔为180°/m，其中n和m是经度和纬度的划分数目，n为自然数，m为自然数；计算顶点坐标，根据经纬度网格的划分数目和间隔，计算出每个网格顶点的经纬度坐标，通过简单的算术运算来计算，例如对于等分的网格，第i个经度的坐标为i*(360°/n)，第j个纬度的坐标为j*(180°/m)，*表示乘，i为自然数，j为自然数；计算每个网格顶点的法向量，根据地球模型的几何形状，通过计算每个网格顶点的法向量来表示其法线方向，使用地球模型的表面方程或者球体的法线计算公式来计算每个网格顶点的法向量：
地球模型的表面方程表示为：
x2+ y2+ z2= R2
其中，(x, y, z)是球面上的任意一点的坐标，R是球的半径。
球体的法线计算公式如下：
给定球面上的一点P(x, y, z)，它的法线向量N通过计算点P到球心O(0, 0, 0)的向量OP，并将其归一化得到：
N = (x, y, z) / sqrt(x2+ y2+ z2)
其中，sqrt表示平方根，/表示除以，这个法线向量N的方向指向球面的外侧；计算每个网格顶点的切线和副切线向量，根据地球模型的几何形状，通过计算每个网格顶点的切线和副切线向量来表示其切线和副切线方向，使用地球模型的表面方程或者球体的切线和副切线计算公式来计算每个网格顶点的切线和副切线向量；计算每个网格顶点的微分，根据计算得到的法向量、切线向量和副切线向量，计算每个网格顶点的微分值，微分值表示地球模型在该点的曲率和变化率，用于后续的地形分析和可视化；需要注意的是，对于大规模的虚拟地球模型，由于顶点数目较多，计算微分会消耗较多的计算资源和时间，因此，在实际应用中，采用一些优化方法，如并行计算、局部计算等，来提高计算效率；虚拟地球3D模型微分的经纬度网格采用三角形表示一个区域；UV映射用于将二维纹理映射到三维模型表面，使用字母 U 和V来指示二维空间中的x轴及y轴，UV是带有多边形和细分曲面网格的顶点组件信息的二维纹理坐标，UV映射的目的是将纹理坐标映射到三维模型的表面，以便在渲染过程中正确地贴合纹理；在三维模型中，每个顶点都有一个对应的UV坐标，它表示了纹理图像上的位置，UV坐标使用二维的浮点数表示，范围在0到1之间，UV坐标定义了三维模型表面上每个点对应纹理图像上的位置；UV映射的过程包括以下几个步骤：
步骤D1，创建UV坐标，为三维模型的每个顶点分配一个对应的UV坐标，通过自动化的算法生成初始的UV坐标，然后再进行调整和优化；具体的，生成初始的UV坐标使用以下几种自动化的算法之一：
第一种生成初始的UV坐标的算法，采用等距离划分，将纹理映射的UV坐标空间划分为均匀的网格，每个网格单元对应一个顶点，通过将网格单元的中心作为顶点的UV坐标来生成初始的UV坐标；
第二种生成初始的UV坐标的算法，采用最小生成树算法，将模型的顶点作为图的节点，计算顶点之间的欧氏距离，并构建一个完全图，然后，使用最小生成树算法来生成连接所有顶点的最小生成树，最小生成树算法采用Prim算法或Kruskal算法，最后，根据最小生成树的拓扑结构来生成初始的UV坐标；
第三种生成初始的UV坐标的算法，采用最优化算法，将生成初始UV坐标的问题转化为一个最优化问题，通过最小化某个目标函数来生成UV坐标，常用的目标函数包括平滑度、保持边界的长度和角度等，使用梯度下降、遗传算法等最优化算法来求解；
第四种生成初始的UV坐标的算法，采用纹理映射算法，根据模型的几何形状和纹理图像的特征，使用纹理映射算法来生成初始的UV坐标，常见的纹理映射算法包括球形映射、柱面映射和平面映射，这些算法会根据纹理图像的特征将纹理坐标映射到模型的表面上；
步骤D2，UV映射，将纹理坐标映射到虚拟地球3D模型的顶点上，虚拟地球3D模型的顶点坐标是经度和纬度的函数，将纹理坐标与顶点坐标相对应；具体的，将纹理坐标映射到模型的顶点上时，需要将UV坐标映射到经度和纬度的范围内，通常，纹理图像的UV坐标范围为[0，1]，而经度和纬度的范围通常是[-180，180]和[-90，90]，因此，通过以下公式将UV坐标映射到经度和纬度的范围内：
longitude = (U * 360) - 180
latitude = (V * 180) - 90
其中，u和v是纹理坐标的分量，longitude表示经度，latitude表示纬度，*表示乘；在渲染过程中，将纹理图像的UV坐标应用于模型的顶点，通过在渲染管道中的顶点着色器中设置纹理坐标属性来实现；
步骤D3，调整UV坐标，根据虚拟地球3D模型的几何形状和纹理图像的大小，将纹理图像映射到虚拟地球3D模型表面上，这一步骤通常需要进行纹理坐标的缩放、旋转和平移操作，以确保纹理正确地贴在虚拟地球3D模型表面上；调整UV坐标产生以下好处：纹理映射：通过调整UV坐标，将纹理映射到模型的表面上，不同的UV坐标映射不同的纹理，从而实现模型的贴图效果；纹理重复和平铺：通过调整UV坐标的范围和比例，实现纹理的重复和平铺效果，这对于创建连续的纹理模式或者填充大面积的纹理非常有用；纹理旋转和翻转：通过调整UV坐标的旋转和翻转，改变纹理的方向和朝向；纹理动画：通过在时间上改变UV坐标，实现纹理的动画效果，这对于创建水波、火焰等动态纹理非常有用，增加模型的真实感和生动性；纹理混合：通过调整UV坐标的权重和混合方式，实现不同纹理之间的混合效果，这对于模拟不同材质的过渡和渐变非常有用，增加模型的细节和逼真度；总之，调整UV坐标帮助我们更好地利用纹理资源，并实现更多样化和逼真的渲染效果；
步骤D4，优化UV布局，减少纹理失真和无缝贴合采用以下方法：
第一种方法是保持UV布局的一致性优化UV布局，确保相邻的面片使用相似的尺寸和比例来映射纹理，这样避免纹理在模型的不同部分之间出现拉伸或压缩的问题；
第二种方法是使用无缝纹理优化UV布局，选择适合的纹理资源，以确保其在边缘处无缝连接。这通过使用无缝纹理图像或在纹理之间使用重叠区域来实现；
第三种方法是避免拉伸和压缩优化UV布局，在UV布局中避免面片的拉伸和压缩，尽量保持纹理的比例和形状与模型的实际比例和形状一致；
第四种方法是使用纹理平铺和偏移优化UV布局，通过在UV布局中使用纹理的平铺和偏移功能，在纹理之间创建无缝连接。这样使纹理在模型的不同部分之间无缝衔接；优化UV布局的好处包括：提高纹理利用率：通过优化UV布局，最大限度地利用纹理空间，避免浪费，这有助于减少纹理资源的使用量，提高渲染性能；减少纹理失真：优化UV布局减少纹理失真的出现，在原始的UV布局中，当多个三角形共享同一个纹理坐标时，会导致纹理在三角形之间拉伸或压缩，从而产生失真，通过优化UV布局，减少这种失真，提高纹理品质；提高纹理映射的精确度：优化UV布局提高纹理映射的精确度，当UV坐标分布均匀且连续时，纹理映射的结果更加准确，减少了纹理采样的误差；降低纹理渲染的计算复杂度：通过优化UV布局，减少纹理渲染时的计算复杂度，优化后的布局降低纹理采样的次数，减少对纹理内存的访问，提高渲染效率；改善模型的视觉质量：优化UV布局改善模型的视觉质量，通过合理布局UV坐标，避免纹理在模型表面的拉伸、扭曲等问题，使模型的纹理映射更加自然、真实；综上所述，优化UV布局提高纹理利用率、减少纹理失真、提高纹理映射的精确度、降低纹理渲染的计算复杂度，并改善模型的视觉质量；
步骤D5，导出UV映射，将最终的UV映射导出为纹理坐标的文件格式，供渲染引擎或其他软件使用；
为了更好的实现本发明的目的，步骤二、标注图像数据变化的变量区域；需要说明的是，图像数据变化的变量区域包括增加的区域和减少的区域，体现在图像的像素值的变化，采用均方误差的方法标注图像数据变化的变量区域，并用结构相似性指数来验证采用均方误差的方法标注图像数据变化的变量区域，具体为：
均方误差（MSE）：计算新图像数据与原图像数据之间的平均差异，该方法计算出的数值越小，表示新图像数据与原图像数据越接近，
MSE的计算公式为：
MSE = Σ((I[i, j] - I'[i, j])2) / (M * N)
其中，MSE 表示均方误差的值，Σ表示求和，*表示乘以，I[i, j]表示原图像的像素值，I'[i, j]表示新图像的像素值，M表示图像的高度，N表示图像的宽度；
结构相似性指数（SSIM）：SSIM综合考虑了亮度、对比度和结构等因素，评估新图像与原图像之间的相似度，该方法计算出的数值越接近1，表示新图像数据与原图像数据越相似，
SSIM的计算公式为：
SSIM = (2 * μ_x * μ_y + C1) * (2 * σ_xy + C2) / ((μ_x2+ μ_y2+ C1) *(σ_x2+ σ_y2+ C2))
其中，SSIM表示结构相似性指数，*表示乘以，/表示除以，μ_x和μ_y表示原图像数据和新图像数据的均值，σ_x和σ_y表示原图像数据和新图像数据的标准差，σ_xy表示原图像数据和新图像数据的协方差，C1和C2是常数，用于避免分母为0；
为了更好的实现本发明的目的，步骤三、图像数据变化的变量区域的矢量拼接，需要说明的是，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型的具体方法如下：
步骤E1，数据准备：将图像数据转换为矢量数据，这可以通过图像处理软件或地理信息系统（GIS）软件完成，将图像转换为矢量数据可使用光栅到矢量转换工具，例如栅格到矢量（Raster to Vector）工具；
步骤E2，数据处理：对矢量数据进行处理和编辑，这包括对数据进行裁剪、合并、分割等操作，以获取所需的变量区域；
步骤E3，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型对应的经纬度区域，并匹配对应的时间；具体的是，确定图像数据的变量区域的经纬度区间，按照变量区域的经纬度一一遍历，在同一个经纬度数组单元中，将虚拟地球3D模型的图像数据单元和时间替换为图像数据的数据单元和时间；确定图像数据的经纬度范围，通过查看图像数据的元数据或属性来完成，元数据通常包含有关图像的信息，如经纬度范围、像素分辨率等，根据确定的经纬度范围，将其转换为数组索引范围，例如，如果经度范围是-180到180度，纬度范围是-90到90度，而数组索引从0到99，则可以将经纬度范围映射到数组索引范围0到99；使用嵌套循环遍历经纬度范围内的每个经纬度单元，外部循环遍历经度范围，内部循环遍历纬度范围；在每个经纬度单元中，将虚拟地球3D模型的图像数据单元和时间替换为图像数据的数据单元和时间，这可以通过访问数组中的相应索引来完成；按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑，图像数据按照时间顺序形成具有时间顺序的数组，在同一个经纬度上，建立链表，链表按照时间顺序指向不同数组中的同一经纬度上的图像数据单元，形成随时间变化的动态图；数组的每个元素代表一个时间点的图像数据，对于每个经纬度，创建一个链表节点，每个节点包含一个指针，指向数组中对应时间点的图像数据单元，将链表节点按照时间顺序连接起来，形成链表，每个节点的下一个指针指向下一个时间点的节点，当需要显示某个经纬度上随时间变化的动态图时，可以遍历链表，依次访问每个节点，并根据节点中的指针获取对应时间点的图像数据；以此类推，在一个区域内的每一个经纬度采用上述方法获得一个区域的动态图。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种基于生态修复的图斑匹配系统，包括：处理器、图像采集装置、软件、无人机或者卫星，其中，软件包括虚拟地球3D模型和神经网络，其特征在于，图像采集装置内置虚拟地球3D模型，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格，在微分经纬度网格内加载一一对应的地球纹理图像；图像采集装置采用数码拍摄方式，拍摄地球表面的图像数据，采用神经网络抓取图像数据的图片特征，并与虚拟地球3D模型的图像对比，确定图像数据的第一次经纬度；图像采集装置设置在无人机或者卫星上，无人机或者卫星内置定位系统，通过无人机或者卫星方位角度和运动状态，确定图像采集装置拍摄地球表面的图像数据的第二次的经纬度，对图像数据的第一次的经纬度与第二次的经纬度进行动态校准，获得图像数据的校准的经纬度，将图像数据和一一对应的校准的经纬度进行网格化微分，形成图像数据单元和经纬度区间单元，将图像数据单元和一一对应的经纬度区间单元与拍摄时间放入同一个数组的数据单元内；对比虚拟地球3D模型，对图像数据的变量区域和变化时间进行标注，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成新的生态修复的图斑，按照时间顺序将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型，形成随时间变化的生态修复的图斑。
2.根据权利要求1所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统，其特征在于，虚拟地球3D模型采用微分经纬度网格。
3.根据权利要求2所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统，其特征在于，网格化采用等距网格或者自适应网格。
4.根据权利要求1所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统，其特征在于，图像数据的经纬度校准，通过将图像数据与已知经纬度坐标的参考数据进行比对和匹配。
5.一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，是基于权利要求1至4任意一项所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统，实现所述方法的具体步骤如下：
步骤一、将图像数据重构为具有时间、经纬度和图像数据的数据结构单元；
步骤二、标注图像数据变化的变量区域；
步骤三、图像数据变化的变量区域的矢量拼接。
6.根据权利要求5所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，其特征在于，在步骤一中，数组的每个单元都包含一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元，具体实现方法如下：
步骤A1，将图像数据和经纬度一一对应微分，并加载对应的时间；
步骤A2，遍历每个图像数据单元，依次获取时间、经纬度和图像数据的单元集合；
步骤A3，创建一个包含时间、经纬度和图像数据的数组单元，并将数组单元按照经度或者纬度排列构建数组的内部顺序。
7.根据权利要求6所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，其特征在于，在步骤一的步骤A1中，图像数据采用点阵方式微分或者面域方式微分。
8.根据权利要求5所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，其特征在于，在步骤一中，图像数据进行空间转换，将图像坐标系转换为地理坐标系。
9.根据权利要求5所述的一种基于生态修复的图斑匹配系统的匹配方法，其特征在于，在步骤三中，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型的具体方法如下：
步骤E1，数据准备；
步骤E2，数据处理：对矢量数据进行处理和编辑，包括对数据进行裁剪、合并和分割操作，以获取所需的变量区域；
步骤E3，将图像数据的变量区域加载到虚拟地球3D模型对应的经纬度区域，并匹配对应的时间。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311261389.0A CN116994012A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202311261389.0A CN116994012A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种基于生态修复的图斑匹配系统及匹配方法 |
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| CN116994012A true CN116994012A (zh) | 2023-11-03 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117496208A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 山东朝辉自动化科技有限责任公司 | 一种实时获取料场内堆料信息的方法 |
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2023
- 2023-09-27 CN CN202311261389.0A patent/CN116994012A/zh active Pending
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| CN117496208A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 山东朝辉自动化科技有限责任公司 | 一种实时获取料场内堆料信息的方法 |
| CN117496208B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-29 | 山东朝辉自动化科技有限责任公司 | 一种实时获取料场内堆料信息的方法 |
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