[發明專利]一種基于無人機影像匹配點云的高原梯田提取方法

在審

• 申請號: 202011605424.2
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112613464A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 那嘉明;丁滸;張狄
• 申請（專利權）人: 南京紋圖信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京盛凡佳華專利代理事務所(普通合伙) 11947
• 代理人: 孫瑞峰

本發明公開了一種基于無人機影像匹配點云的高原梯田提取方法，涉及水土保持和國土資源監測領域，基于原始無人機影像匹配點云，結合圖像處理和數字地形分析的自動化梯田提取技術。本發明基于遙感影像和DEM數據，通過點云數據中梯田所在區域的色彩和形態特征特征，提出了基于形態學和區域生長法的梯田自動提取方法；無人機攝影測量是水土保持監測和人工地貌提取的重要技術手段，使用無人機影像匹配點云設計有效的自動化梯田提取方法提高了提取效率、減少人工工作量，對于高原地區的土地利用調查分析、水土保持工作評價、土壤侵蝕調查等具有重要的意義；為水土保持監測和土地利用調查提供基礎數據和決策支持。

技術領域

本發明涉及水土保持和國土資源監測領域，具體為一種基于無人機影像匹配點云的高原梯田提取方法。

背景技術

梯田是一種典型的人工地貌，是順山坡沿等高線修筑的階梯狀農田，在中國有很長一段歷史。梯田是高原地區重要的水土保持措施。梯田改變了土地利用類型和土壤侵蝕方式，具有保水、蓄水、增產作用。近年來，國家加大了高原水土流失綜合治理力度，實施了大量“坡改梯”等水保工程，梯田的面積不斷增加。實時提取梯田范圍對水土保持措施相關的科學研究、政策制定都具有重要意義。

基于遙感影像提取梯田，使用灰度共生矩陣和傅里葉變換的技術提取的梯田效果并不理想，識別精度也無法保證，不能較大范圍的使用。面向對象技術是最近幾年發展起來的，通過分析影像對象的光譜特征、紋理特征和空間特征實現了梯田的自動提取，但是梯田上的植被會影響梯田提取的精度，其分類結果不具有普適性，在實驗過程中很容易形成破碎圖斑。基于高精度數字高程模型DEM的提取方法精度較高，但高精度DEM的生成需要經過無人機影像匹配的點云進行植被去除，地形特征線生成等步驟，需要大量人工介入，生產費時費力。因此，如何不失一般性地精準自動提取梯田是亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中存在的不足，提出一種基于原始無人機影像匹配點云，結合圖像處理和數字地形分析的自動化梯田提取技術，為水土保持監測和土地利用調查提供基礎數據和決策支持。

一種基于無人機影像匹配點云的高原梯田提取方法，依次包括以下步驟：

(1)對原始圖像進行預處理，計算原始點云各個點法向量、綠葉指數(GLI)GLI＝(2·G-R-B)/(2·G+R+B)；在原始點云數據中進行簡單采樣，利用統計方法，初步選擇可以區分梯田和非梯田區域的參數；

(2)選擇多個小樣區，對步驟(1)中選擇的參數進行驗證，確定梯田提取的參數及其閾值；

(3)根據步驟(2)得到的參數及其閾值，提取正地形梯田候選區；

(4)采用區域生長法對點云進行正地形區域的提取；

(5)通過對步驟(4)得到的梯田候選區和步驟(5)得到的正地形取交集得到位于正地形區域上的梯田區域；

(6)對步驟(5)得到的位于正地形區域上的梯田區域進行形態學邊緣檢測、重采樣的得到二值化圖像；最后利用破碎圖斑去除和邊界平滑圖像處理等操作得到最終精細化的梯田范圍及梯田田坎線。

優選的，所述步驟(1)中，所述預處理包括：計算原始點云的法向量及xyz軸分量和GLI。

優選的，所述步驟(2)中確定梯田提取的參數及其閾值具體步驟包括：

(21)隨機選取區域內各主要地物類型小樣區；

(22)計算并比較步驟(1)中初步選擇的參數在各地物小樣區的值的大小；

(23)若找到合適的參數閾值將梯田和非梯田區域分離開，則使用該參數提取梯田，否則，不使用該參數。

優選的，所述步驟(4)中提取方法的步驟為：先選擇合適的生長點，再確定生長準則，最后判斷生長停止條件。