JP2022522563A

JP2022522563A - 炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星／空中画像データ融合の方法

Info

Publication number: JP2022522563A
Application number: JP2021516588A
Authority: JP
Inventors: ▲霽▼▲紅▼ 董; ▲亞▼超郭; ▲華▼ ▲張▼; ▲艷▼利黄; ▲劍▼波 ▲鄒▼; 建▲選▼ 尚; ▲蘇▼健王; ▲鵬▼ 王
Original assignee: China University of Mining and Technology CUMT
Current assignee: China University of Mining and Technology CUMT
Priority date: 2019-12-24
Filing date: 2020-05-09
Publication date: 2022-04-20
Also published as: CN111062351B; WO2021128696A1; CN111062351A; AU2020343997A1; AU2020104492A4

Abstract

本発明は、炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法を提示し、高解像度のリモートセンシング画像に基づいて、飛行場所を選択し、飛行目標を計画するステップを選択するステップ１と、ドローンの飛行ルートと高度を計画するステップ2と、離陸地点を選択し、飛行プロセスを制御するステップ３と、ドローン航空写真データを保存、転送、分析するステップ４と、鉱区の地上資源を分類と評価するステップ5とを含む。本発明の方法では、高解像度のリモートセンシング画像と低高度ドローンデータとの連携により、鉱区内の工業サイトの特性に基づいて、炭鉱工業サイトの航空写真展示ポイントの描画分析を行い、炭鉱地域のサイト特性に対する識別、分類、資源評価を達成し、測定と評価の効率を向上させ、強い適応性と拡張性を有する。

Description

本発明は、ドローン写真測量の分野に属し、特に、炭鉱地域におけるサイトの特性を識別するための衛星／空中画像データの融合方法に関連する。

石炭資源の大規模な採掘により、資源を使い果たした鉱坑は大幅に増加し、多数の鉱区サイトを形成している。鉱区サイトは自然環境に不可逆的な悪影響を与えるだけでなく、深刻な資源の浪費を引き起こす。鉱区の工業サイトの識別、分類、および工業サイトの資源評価は、鉱区の変革、開発、およびガバナンスにとって非常に重要であり、従来の技術では、鉱区サイトに対する識別は、関連情報を現地調査する人員によって行われることが多いが、鉱区は通常面積が広く、地形が複雑であるため、手作業では鉱区の総合的な調査を効果的に行うことができず、多くの人的資源と材料リソースが必要である。したがって、炭鉱地域のサイト特性を識別するための効率的な方法の提供は、炭鉱地域のサイト研究にとって非常に重要である。

本発明は、従来技術の欠点を克服し、衛星／空中画像データを融合して炭鉱地域のサイト特性を識別する方法を提供することを目的とし、これにより、炭鉱地域のサイト特性の効率的、正確かつ迅速に識別することが達成できる。

本発明は、以下の技術的解決手段に従って問題を解決する：

炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像データ融合の方法であり、
対象となる鉱区の高解像度リモートセンシング画像を取得し、高解像度リモートセンシング画像に基づき鉱区の工業広場の表面特徴の分布を取得し、工業サイトのおおよその場所を初歩的に把握し、次に、炭鉱工業サイト周辺の村、道路、重要な建物の分布位置に基づいて、具体的な飛行目標地域を計画するステップ1）と、

ドローンの航空写真撮影において、ヘディングオーバーラップ率を75％に設定し、サイドオーバーラップ率を65％に設定し、ネットワークRTKモードで航空写真の範囲の測定と読取りを行い、ドローンの飛行高度を設定する際に、盆地と平野の鉱区の安全な飛行高度を[60、90）m、丘陵の鉱区の安全な飛行高度を[90、120）m、山と高原の鉱区の安全な飛行高度を[120、150）mに設定し、次にドローンの飛行速度を[7、9]m/sに設定するステップ2）と、

ドローン飛行中にネットワークRTK信号が正常であることを保証するために、鉱区デリック、給水塔、強磁気干渉地、および樹木から少なくとも50m安全距離のあるオープンエリアで選択するステップ3）と、

毎回飛行後に、航空写真データをコンピューターに転送し、対象地域を3回循環飛行し、航空画像内の建物と植生の位置に基づいて、デジタルマッピング方法を用いて建物と植生の相対座標を測定し、ポイントを表示、描画して工業サイトの分布特性を取得するために、3枚の航空写真からの最適な画像を選択するステップ4）と、

炭鉱サイトの航空写真撮影に対する分類と評価について、
工業広場の範囲を境界として、炭鉱工業広場の地域サイトと炭鉱工業広場の外部地域サイトに分けられ、炭鉱工業広場の地域サイトは、生産エリア、オフィスエリア、居住エリア、補助生産エリアに分けられ、炭鉱工業広場の外部地域サイトを、農地、森林と草地、砂漠の土地、住宅の建物、水域、および裸地に分け、
炭鉱サイトの場所により、都市鉱区サイト、農村鉱区サイト及び荒野鉱区サイトに分け、都市鉱区サイトはさらに、建設用地、公共施設用地、道路用地、緑化用地、水域に分けられ、農村鉱区サイトはさらに、建設用地、農用地、森林と草地、道路用地、水域に分けられ、荒野鉱区サイトはさらに、建設用地、道路用地、緑化用地、森林と草地、水域に分けられ、
工業広場の特徴分布特性に基づいて、鉱区の地上サイト面積、建物空間面積、および地上サイトの汚染度を評価し、同時に分光計を使用して汚染の疑いのあるサイトの評価結果を検証するステップ5）を含む。

本発明の有益な効果は、炭鉱地域サイトの特性を効率的、正確かつ迅速に識別し、より便利かつ迅速に炭鉱地域サイトを分類し、資源を評価することである。手作業による総合的な調査の問題を克服し、衛星、ドローン、地面という空と地上の統合技術で、識別結果の信頼性を確保し、担当者は現場で作業せず、現代の迅速測定の要件を満たし、炭鉱、冶金鉱山などで広く利用されることが可能である。

図１は、本発明における炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像データ融合の方法フローチャートである。図２は、ドローンで空中から撮影した工業広場の一部の建物の画像である。

以下で実施例と図面を参照しながら本発明の方法を詳しく説明する。

実施例：炭鉱は山岳地帯にあり、鉱区工業用広場は2つの山の間にあり、図1の技術プロセスに従って、衛星/空中融合法を使用して鉱区の工業サイトを識別した。

1）本鉱区の高解像度リモートセンシング画像を取得し、高解像度のリモートセンシング画像に基づいて、鉱区工業用広場の表面特徴分布を理解し、本鉱区の工業サイトのおおよその場所を初歩的に把握した。高解像度の画像から、本鉱区の工業サイトは真北側に村A、西側に村Bがあり、道路Cは工業広場の南側外周部にあり、農地は東側にあることがわかり、したがって、ドローンのリモコン画面では、村A、村B、道路Cの外縁を境界点とし、東側には工業用地から約20m離れた農地を境界として飛行対象地域を計画した。

2）ドローンの航空写真撮影において、ヘディングオーバーラップ率を75％に設定し、サイドオーバーラップ率を65％に設定し、ネットワークRTKモードで航空写真の範囲の測定と読取りを行い、ドローンの飛行高度を150mに設定し、ドローンの飛行速度を9mに設定した。

3）ドローンの離陸地点を工業サイトの中心にあるオープンエリアで選択して離陸し、ドローンの飛行中にネットワークRTK信号が正常であることを確認した。

4）毎回の飛行後に、航空写真データをコンピューターに転送した。本鉱区工業用広場を3回循環飛行し、航空画像内の建物と植生の位置に基づいて、図２に示すとおり、sketchup、CASSソフトウェアデジタルマッピング方法を用いて建物と植生の相対座標を測定した。ポイントを表示、描画して工業サイトの分布特性を取得するために、3枚の航空写真からの最適な画像を選択した。

5）工業サイトの分布特性に基づいて、工業広場の範囲を境界として、航空写真地域は炭鉱工業広場の地域サイトと炭鉱工業広場の外部地域サイトに分けられ、さらに炭鉱工業広場の地域サイトは、生産エリア、オフィスエリア、居住エリア、補助生産エリアに分けられ、炭鉱工業広場の外部地域サイトは、農地、森林と草地、砂漠の土地、住宅の建物、水域、および裸地に分けられた。当該地域は、農村型鉱区に属しているため、それを建設用地、農用地、森林と草地、道路用地、水域に分けることもできる。同時に、航空写真データから、鉱区の建築空間面積は1.1×105m³と推定され、航空写真のデータから、水域の植生は成長が悪く、脈石ダンプの周りに露出することがわかった。汚染評価のために水域と脈石ダンプを選択し、同時に、分光計により、脈石ダンプと水域土壌の重金属含有量をテストした結果、脈石ダンプ周辺の鉛イオンが基準を上回り、水域のクロムイオンが基準を上回っていることが判明し、評価結果の正確性が確認された。

Claims

炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法であり、
高解像度のリモートセンシング画像に基づいて、飛行場所を選択し、飛行目標を計画するステップ1と、
ドローンの飛行ルートと高度を計画するステップ2と、
離陸地点を選択し、飛行プロセスを制御するステップ3と、
ドローン航空写真データを保存、転送、分析するステップ4と、
鉱区の地上資源を分類して評価するステップ5と
を含む、方法。
前記高解像度のリモートセンシング画像に基づいて、前記飛行場所を選択し、前記飛行目標を計画する前記ステップ1は、
前記高解像度のリモートセンシング画像に基づいて、鉱区工業用広場の表面特徴分布を取得し、工業サイトの場所と範囲を初歩的に把握するステップ1.1と、
前記ステップ1.1で識別された炭鉱工業サイトの範囲をもとに、また炭鉱工業サイト周辺の村、道路、建物の分布場所に基づいて、具体的な飛行対象地域を計画するステップ1.2と
を含むことを特徴とする、請求項１に記載した炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法。
前記ドローンの前記飛行ルートと前記高度を計画する前記ステップ2は、
前記ドローンの前記飛行ルートの計画：前記ドローンの航空写真撮影において、ヘディングオーバーラップ率を75％に設定し、サイドオーバーラップ率を65％に設定し、ネットワークRTKモードで航空写真の範囲の測定と読取りを実施することと、
前記ドローンの飛行高度の設定：盆地と平野の鉱区において安全な前記飛行高度を[60、90）mに設定し、丘陵の鉱区において安全な前記飛行高度を[90、120）mに設定し、山と高原の鉱区において安全な前記飛行高度を[120、150）に設定し、前記ドローンの飛行速度を[7、9] m/sに設定することと
を特徴とする、請求項１に記載した炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法。
前記ステップ3に記載した前記離陸地点は、前記ドローンの飛行中にネットワークRTK信号が正常であることを保証するために、鉱区デリック、給水塔、強磁気干渉地、および樹木から少なくとも50mの安全距離のあるオープンエリアを選択することを特徴とする、請求項１に記載した炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法。
前記ステップ4で説明したデータ保存とは、8G以上の容量のデータメモリカードを選択し、航空画像内の建物と植生の位置に基づいて、デジタルマッピング方法を用いて建物と植生の相対座標を測定し、ポイントを表示、描画して工業サイトの分布特性を取得することであることを特徴とする、請求項１に記載した炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法。
前記ステップ5で説明した前記鉱区の地上資源の分類と評価は、
工業広場の範囲を境界として、炭鉱工業広場の地域サイトと前記炭鉱工業広場の外部地域サイトに分け、前記炭鉱工業広場の地域サイトは、生産エリア、オフィスエリア、居住エリア、補助生産エリアに分けられ、前記炭鉱工業広場の外部地域サイトは、農地、森林と草地、砂漠の土地、住宅の建物、水域、および裸地に分けられたステップ5.1と、
炭鉱サイトの場所により、都市鉱区サイト、農村鉱区サイト、荒野鉱区サイトを分けて、
都市鉱区サイトは、建設用地、公共サービス施設用地、道路用地、緑化用地、水域に分けられ、
農村鉱区は、建設用地、農用地、森林と草地、道路用地、水域に分けられ、
荒野鉱区は、建設用地、道路用地、緑化用地、森林と草地、水域に分けられたステップ5.2と、
鉱区サイト特性に応じて、前記鉱区の地上サイトの面積、建物の空間面積、および前記地上サイトの汚染度を評価し、同時に、分光計を使用して、汚染が疑われるサイトの評価結果を確認するステップ5.3と
を含むことを特徴とする、請求項１に記載した炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像融合の方法。