[發明專利]一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法

在審

• 申請號: 201711074644.5
• 申請日: 2017-11-06
• 公開（公告）號: CN107862280A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 陳博嘉;林偉斌;湯禮清;蔡建統;單森華
• 申請（專利權）人: 福建四創軟件有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/246;G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：利用無人機獲取漁排養殖區的災前漁排遙感影像圖和災后漁排遙感影像圖；

S2：根據災前漁排遙感影像圖獲取漁排檢測指數閾值，基于漁排檢測指數閾值采用直方圖雙峰法由災前漁排遙感影像圖獲取災前漁排面積S₁；

同時，采用最近鄰圖像匹配方法，將災后漁排遙感影像圖與災前漁排遙感影像圖進行匹配，獲取災后漁排面積S₂；

S3：獲取受災前后漁排面積變化值ΔS，滿足以下公式：ΔS＝S₁-S₂；

S4：獲取漁排面積損失率L_損失，滿足以下公式：L_損失＝ΔS/S₁；

S5：根據本次風暴潮的風暴增水等級選取預設的漁排損毀率L_損毀，獲取損失率和損毀率的比例L，滿足以下公式：L＝L_損毀/L_損失；

S6：獲取漁排受災損毀面積S_損毀，滿足以下公式：S_損毀＝L×ΔS，該漁排受災損毀面積S_損毀作為風暴潮災害評估結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法，其特征在于，所述獲取災后漁排面積S₂的步驟具體為：

首先，將災前漁排遙感影像圖作為訓練樣本，按照8×8的像素大小對訓練樣本的圖像進行分割，并對訓練樣本中漁排區域和背景水體區域進行特征訓練，提取出漁排區域和背景水體區域對應的特征及災前漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果并存儲；

然后，基于漁排區域和背景水體區域對應的特征獲取災后漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果，采用最近鄰圖像匹配方法，將災后漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果的特征點與災前漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果的特征點進行匹配，刪除災后漁排遙感影像圖中與災前漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果的特征點不匹配的漁排區域判斷結果的特征點；

最后，根據篩選出的災后漁排遙感影像圖的漁排區域判斷結果的特征點獲取災后漁排面積S₂。

3.根據權利要求1所述的一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法，其特征在于，所述漁排損毀率L_損毀通過風暴潮的風暴增水等級劃分和歷史災害情況中漁排受損區域統計獲取，并反映出漁排受損區域占漁排受災前區域的面積比例。

4.根據權利要求3所述的一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法，其特征在于，所述漁排損毀率L_損毀的取值準則具體為：

若風暴潮前后増水高度H∈(30，50]cm，則L_損毀＝0；

若風暴潮前后増水高度H∈(50，100]cm，則L_損毀＝0.1；

若風暴潮前后増水高度H∈(100，150]cm，則L_損毀＝0.5；

若風暴潮前后増水高度H∈(150，200]cm，則L_損毀＝0.69；

若風暴潮前后増水高度H∈(200，300]cm，則L_損毀＝0.85；

若風暴潮前后増水高度H＞300cm，則L_損毀＝1。

5.根據權利要求1所述的一種基于無人機遙感影像的風暴潮災害評估方法，其特征在于，所述漁排檢測指數閾值Q滿足以下公式：式中，為樣本區的漁排檢測指數的平均值，σ為樣本區的漁排檢測指數的方差。