基于無人機(jī)航測的復(fù)雜溝谷地形沉降觀測方法
發(fā)布時間:2021-09-02 19:27
為了提高對復(fù)雜溝谷地形沉降觀測能力,提出基于無人機(jī)航測的復(fù)雜溝谷地形沉降觀測方法,采用無人機(jī)航測遙感成像方法進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形圖像采集,對采集的復(fù)雜溝谷地形沉降無人機(jī)航測遙感圖像進(jìn)行邊緣輪廓檢測,提取遙感圖像的角點(diǎn)信息特征量,結(jié)合空間邊緣結(jié)構(gòu)信息重組方法進(jìn)行遙感圖像的融合濾波處理,建立復(fù)雜溝谷地形沉降無人機(jī)航測遙感檢測統(tǒng)計信息分析模型,采用自適應(yīng)的信息跟蹤和特征優(yōu)化提取方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜溝谷地形沉降無人機(jī)航測遙感檢測,提高對復(fù)雜溝谷地形沉降的圖像監(jiān)測能力。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降觀測的特征分辨能力較好,圖像成像質(zhì)量較高,提高了復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感監(jiān)測能力。
【文章來源】:蚌埠學(xué)院學(xué)報. 2020,9(02)
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
復(fù)雜溝谷地形沉降無人機(jī)航測實(shí)現(xiàn)流程
為了驗(yàn)證所提方法在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜溝谷地形沉降觀測中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,對復(fù)雜溝谷地形沉降觀測的無人機(jī)航測掃描幀數(shù)為1200幀,在WebGIS地理信息庫中進(jìn)行原始的地形數(shù)據(jù)調(diào)度,信息采集的長度為2000,訓(xùn)練樣本集為20,對復(fù)雜溝谷地形沉降觀測的迭代次數(shù)為400,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,采用無人機(jī)進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降觀測,得到原始的地理信息采集結(jié)果如圖3所示。以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),得到重構(gòu)結(jié)果如圖4所示。以地理坐標(biāo)來表示各個礦區(qū)沉降區(qū)域內(nèi)各地面點(diǎn)的沉降量。
以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),得到重構(gòu)結(jié)果如圖4所示。以地理坐標(biāo)來表示各個礦區(qū)沉降區(qū)域內(nèi)各地面點(diǎn)的沉降量。分析圖4得知,通過本文所提方法,可以將圖3原始的信息數(shù)據(jù)二維圖像重構(gòu)成三維立體的圖像,圖像清晰明了,便于觀測,使用本文方法可以有效地實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),提高了沉降觀測能力,采用GIS分析軟件,結(jié)合設(shè)計算法,定量分析復(fù)雜溝谷地形沉降度,得到測試結(jié)果如圖5所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]溝谷地形對高填方蓋板涵受力及填土沉降特性的影響[J]. 馮忠居,董蕓秀,潘放,郝宇萌,李少杰,建鑫龍. 長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)
[2]一種機(jī)載LiDAR點(diǎn)云缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)方法[J]. 王麗英,夏玉紅,徐艷,趙元丁. 測繪通報. 2018(10)
[3]面向大數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)缺失特征填補(bǔ)仿真研究[J]. 李彥,劉軍. 計算機(jī)仿真. 2018(10)
[4]協(xié)變量數(shù)據(jù)缺失情形下的參數(shù)估計方法[J]. 于力超. 統(tǒng)計與決策. 2018(17)
[5]復(fù)雜地形電力線機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云自動提取方法[J]. 沈小軍,秦川,杜勇,于忻樂. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(07)
[6]基于BIM的建筑空間與設(shè)備拓?fù)湫畔⑻崛〖皯?yīng)用[J]. 張建平,何田豐,林佳瑞,陳星雨,張永利. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(06)
[7]ATS系統(tǒng)與三維視景仿真系統(tǒng)的結(jié)合技術(shù)研究[J]. 張代勝,蔣鵬,陳榮武,王堅強(qiáng). 大連交通大學(xué)學(xué)報. 2017(03)
[8]HCT變換與聯(lián)合稀疏模型相結(jié)合的遙感影像融合[J]. 許寧,肖新耀,尤紅建,曹銀貴. 測繪學(xué)報. 2016(04)
[9]一種基于背景先驗(yàn)的飛機(jī)目標(biāo)檢測方法[J]. 陳麗勇,閆夢龍,孫顯,王宏琦. 測繪科學(xué). 2016(03)
[10]基于透射率空間與色彩紋理相關(guān)性的圖像分割[J]. 王云燁,李勃,董蓉,陳惠娟,陳啟美. 電子測量技術(shù). 2015(01)
本文編號:3379593
【文章來源】:蚌埠學(xué)院學(xué)報. 2020,9(02)
【文章頁數(shù)】:4 頁
【部分圖文】:
復(fù)雜溝谷地形沉降無人機(jī)航測實(shí)現(xiàn)流程
為了驗(yàn)證所提方法在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜溝谷地形沉降觀測中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,對復(fù)雜溝谷地形沉降觀測的無人機(jī)航測掃描幀數(shù)為1200幀,在WebGIS地理信息庫中進(jìn)行原始的地形數(shù)據(jù)調(diào)度,信息采集的長度為2000,訓(xùn)練樣本集為20,對復(fù)雜溝谷地形沉降觀測的迭代次數(shù)為400,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,采用無人機(jī)進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降觀測,得到原始的地理信息采集結(jié)果如圖3所示。以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),得到重構(gòu)結(jié)果如圖4所示。以地理坐標(biāo)來表示各個礦區(qū)沉降區(qū)域內(nèi)各地面點(diǎn)的沉降量。
以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進(jìn)行復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),得到重構(gòu)結(jié)果如圖4所示。以地理坐標(biāo)來表示各個礦區(qū)沉降區(qū)域內(nèi)各地面點(diǎn)的沉降量。分析圖4得知,通過本文所提方法,可以將圖3原始的信息數(shù)據(jù)二維圖像重構(gòu)成三維立體的圖像,圖像清晰明了,便于觀測,使用本文方法可以有效地實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜溝谷地形沉降的遙感信息重構(gòu),提高了沉降觀測能力,采用GIS分析軟件,結(jié)合設(shè)計算法,定量分析復(fù)雜溝谷地形沉降度,得到測試結(jié)果如圖5所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]溝谷地形對高填方蓋板涵受力及填土沉降特性的影響[J]. 馮忠居,董蕓秀,潘放,郝宇萌,李少杰,建鑫龍. 長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)
[2]一種機(jī)載LiDAR點(diǎn)云缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)方法[J]. 王麗英,夏玉紅,徐艷,趙元丁. 測繪通報. 2018(10)
[3]面向大數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)缺失特征填補(bǔ)仿真研究[J]. 李彥,劉軍. 計算機(jī)仿真. 2018(10)
[4]協(xié)變量數(shù)據(jù)缺失情形下的參數(shù)估計方法[J]. 于力超. 統(tǒng)計與決策. 2018(17)
[5]復(fù)雜地形電力線機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云自動提取方法[J]. 沈小軍,秦川,杜勇,于忻樂. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(07)
[6]基于BIM的建筑空間與設(shè)備拓?fù)湫畔⑻崛〖皯?yīng)用[J]. 張建平,何田豐,林佳瑞,陳星雨,張永利. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(06)
[7]ATS系統(tǒng)與三維視景仿真系統(tǒng)的結(jié)合技術(shù)研究[J]. 張代勝,蔣鵬,陳榮武,王堅強(qiáng). 大連交通大學(xué)學(xué)報. 2017(03)
[8]HCT變換與聯(lián)合稀疏模型相結(jié)合的遙感影像融合[J]. 許寧,肖新耀,尤紅建,曹銀貴. 測繪學(xué)報. 2016(04)
[9]一種基于背景先驗(yàn)的飛機(jī)目標(biāo)檢測方法[J]. 陳麗勇,閆夢龍,孫顯,王宏琦. 測繪科學(xué). 2016(03)
[10]基于透射率空間與色彩紋理相關(guān)性的圖像分割[J]. 王云燁,李勃,董蓉,陳惠娟,陳啟美. 電子測量技術(shù). 2015(01)
本文編號:3379593
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