一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法及云采集平台与流程

1.本发明涉及测绘信息采集技术领域，涉及到一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法及云采集平台。


背景技术：

2.随着地理信息产业的蓬勃发展，无人机测绘技术作为一种新兴空间数据获取的重要手段，已在多个领域得到广泛应用。无人机测绘具有机动性能好、应急响应迅速等特点，是目前高原项目施工勘测技术领域的一个重要发展方向。
3.但是，目前现有的无人机测绘信息采集方法存在一些不足之处：
4.1、现有的无人机对高原地区进行测绘时，只能根据无人机测绘采集的图片得到高原地区面积，无法测绘高原地区内不同地形的占地面积，存在无人机测绘精度低的问题，导致不能精确分析不同地形对高原地区项目的施工难度，从而降低高原地区测绘施工难度预估的准确性和可靠性；
5.2、现有的无人机测绘信息采集技术存在测绘局限性的特点，无法全方位检测高原地区的空气含氧量和空气氧分压，存在检测误差过大导致无人机测绘信息不精准，从而影响高原地区项目施工难度分析结果，降低无人机对高原地区的测绘水平，进而无法满足高原地区项目的施工需求；
6.为了解决以上问题，现设计一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法及云采集平台。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法及云采集平台，本发明通过无人机分别对待测绘高原地区中各子区域的占地面积进行测绘，获得待测绘高原地区中各子区域的占地面积，同时获取各子区域内植被图像面积、水域图像面积和山丘图像面积，分析各子区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比，并测量各子区域内各检测位置处各相关参数数据，计算各子区域内各相关参数的平均数据，同时获取各子区域内各天的昼夜温度差值，计算待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数，并进行显示，解决了背景技术中存在的问题。
8.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
9.第一方面，本发明提供一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法，包括如下步骤：
10.s1、高原地区区域划分：将待测绘的高原地区区域划分成各子区域，并按照设定的顺序依次进行区域编号；
11.s2、区域占地面积测绘：通过无人机分别对待测绘高原地区中各子区域的占地面积进行测绘，获得待测绘高原地区中各子区域的占地面积；
12.s3、区域图像采集处理：通过无人机分别采集待测绘高原地区中各子区域的图像，
并采用图像处理技术对待测绘高原地区中各子区域的图像进行处理，得到待测绘高原地区中各子区域的处理图像；
13.s4、图像面积获取：对待测绘高原地区中各子区域的处理图像进行分割，分别得到待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积、水域图像面积和山丘图像面积，计算待测绘高原地区中各子区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比；
14.s5、相关参数数据测量：分别对待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据进行测量，得到待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据；
15.s6、相关参数数据分析：计算待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据，并统计待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据；
16.s7、昼夜温度差值获取：通过无人机检测待测绘高原地区中各子区域在各天内各小时的平均温度，对比得到待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值；
17.s8、测绘施工难度预估系数分析：提取存储数据库中存储的区域内植被面积占比、水域面积占比、山丘面积占比对应的权重影响系数和昼夜温度差值对测绘施工难度的影响系数，计算待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数，并进行显示。
18.进一步地，所述步骤s2中通过在无人机上安装gps定位仪，分别测量待测绘高原地区中各子区域的占地面积，构成待测绘高原地区中各子区域的占地面积集合s(s1,s2,...,s
i
,...,s
n
)，s
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域的占地面积。
19.进一步地，所述步骤s3中采用的图像处理技术包括几何归一化处理和增强处理，通过对待测绘高原地区中各子区域的图像进行几何归一化处理，变换为固定标准形式的各子区域图像，并强化变化后各子区域图像的高频分量，得到待测绘高原地区中各子区域的处理图像。
20.进一步地，所述步骤s4中包括如下步骤：
21.s41、获取待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积集合s
′
a(s
′
a1,s
′
a2,...,s
′
a
i
,...,s
′
a
n
)，s
′
a
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内植被图像面积；
22.s42、并计算待测绘高原地区中各子区域内植被面积占比ka
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内植被面积占比，μ表示为图像参数数据与实际参数数据的比例；
23.s43、同时获取待测绘高原地区中各子区域内水域图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内水域图像面积集合s
′
b(s
′
b1,s
′
b2,...,s
′
b
i
,...,s
′
b
n
)，s
′
b
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内水域图像面积；
24.s44、并计算待测绘高原地区中各子区域内水域面积占比kb
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内水域面积占比；
25.s45、同时获取待测绘高原地区中各子区域内山丘图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内山丘图像面积集合s
′
c(s
′
c1,s
′
c2,...,s
′
c
i
,...,s
′
c
n
)，s
′
c
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内山丘图像面积；
26.s46、并计算待测绘高原地区中各子区域内山丘面积占比kc
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内山丘面积占比。
27.进一步地，所述步骤s5中通过无人机随机测量待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据，统计待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据，构成待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据集合据，构成待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据集合表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第j个检测位置处第r个相关参数数据，r＝r1,r2,r3，r1、r2、r3分别表示为海拔高度、空气含氧量、空气氧分压。
28.进一步地，所述待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据计算公式为表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第r个相关参数的平均数据，r＝r1,r2,r3，表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第j个检测位置处第r个相关参数数据。
29.进一步地，所述步骤s7中包括统计待测绘高原地区中各子区域在各天内各小时的平均温度，筛选待测绘高原地区中各子区域在各天内最大平均温度和最小平均温度，得到待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值，构成待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值集合δt
i
x(δt
i
x1,δt
i
x2,...,δt
i
x
f
,...,δt
i
x
l
)，δt
i
x
f
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第f天的昼夜温度差值。
30.进一步地，所述待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数计算公式为ξ
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域的综合测绘施工难度预估系数，λ
a
、λ
b
、λ
c
分别表示为区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比对应的权重影响系数，α
r
表示为高原地区中第r个相关参数的修正系数，w
i
r
标
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第r个相关参数的标准数据，β表示为昼夜温度差值对测绘施工难度的影响系数。
31.第二方面，本发明还提供一种云采集平台，所述云采集平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个无人机测绘信息采集终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明所述的基于物联网的无人机测绘信息采集方法。
32.有益效果：
33.(1)本发明提供的一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法及云采集平台，通
过无人机分别对待测绘高原地区中各子区域的占地面积进行测绘，获得待测绘高原地区中各子区域的占地面积，为后期分析各子区域内不同地形的面积占比奠定基础，同时获取各子区域内植被图像面积、水域图像面积和山丘图像面积，分析各子区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比，从而提高无人机测绘精度，确保能够精确分析不同地形对高原地区项目的施工难度，进而提高高原地区测绘施工难度预估的准确性和可靠性，并通过无人机分析测量各子区域内各检测位置处各相关参数数据，计算各子区域内各相关参数的平均数据，从而能够全方位检测各子区域的各相关参数，避免无人机测绘误差过大的问题，提高无人机测绘信息的精准度。
34.(2)本发明通过获取各子区域内各天的昼夜温度差值，计算待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数，从而提高无人机对高原地区的测绘水平，满足高原地区项目的施工需求，并进行显示，从而直观地展示高原地区内各子区域的测绘施工难度，为后期高原地区项目施工提供可靠的参考依据。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1为本发明的方法步骤流程图。
具体实施方式
37.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
38.请参阅图1所示，本发明的第一方面提供一种基于物联网的无人机测绘信息采集方法，包括如下步骤：
39.s1、高原地区区域划分：将待测绘的高原地区区域划分成各子区域，并按照设定的顺序依次进行区域编号。
40.在本实施例中，所述步骤s1中将将待测绘的高原地区区域按照网格化划分方式划分成各子区域，并按照设定的顺序依次对待测绘高原地区中各子区域进行编号，待测绘高原地区中各子区域的编号分别为1,2,...,i,...,n，为后期无人机对待测绘高原地区进行测绘奠定基础。
41.s2、区域占地面积测绘：通过无人机分别对待测绘高原地区中各子区域的占地面积进行测绘，获得待测绘高原地区中各子区域的占地面积。
42.在本实施例中，所述步骤s2中通过在无人机上安装gps定位仪，通过无人机分别获取待测绘高原地区中各子区域边缘处各位置坐标，根据各子区域边缘处各位置坐标构建对应子区域的占地轮廓模型，并分别测量待测绘高原地区中各子区域的占地面积，构成待测绘高原地区中各子区域的占地面积集合s(s1,s2,...,s
i
,...,s
n
)，s
i
表示为待测绘高原地区
中第i个子区域的占地面积。
43.具体地，本发明通过无人机分别对待测绘高原地区中各子区域的占地面积进行测绘，获得待测绘高原地区中各子区域的占地面积，为后期分析各子区域内不同地形的面积占比奠定基础。
44.s3、区域图像采集处理：通过无人机分别采集待测绘高原地区中各子区域的图像，并采用图像处理技术对待测绘高原地区中各子区域的图像进行处理，得到待测绘高原地区中各子区域的处理图像。
45.在本实施例中，所述步骤s3中采用的图像处理技术包括几何归一化处理和增强处理，通过对待测绘高原地区中各子区域的图像进行几何归一化处理，变换为固定标准形式的各子区域图像，并强化变化后各子区域图像的高频分量，得到待测绘高原地区中各子区域的处理图像，从而减少图像分析所需的时间以及任务量。
46.s4、图像面积获取：对待测绘高原地区中各子区域的处理图像进行分割，分别得到待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积、水域图像面积和山丘图像面积，计算待测绘高原地区中各子区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比。
47.在本实施例中，所述步骤s4中包括如下步骤：
48.s41、获取待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内植被图像面积集合s
′
a(s
′
a1,s
′
a2,...,s
′
a
i
,...,s
′
a
n
)，s
′
a
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内植被图像面积；
49.s42、并计算待测绘高原地区中各子区域内植被面积占比ka
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内植被面积占比，μ表示为图像参数数据与实际参数数据的比例；
50.s43、同时获取待测绘高原地区中各子区域内水域图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内水域图像面积集合s
′
b(s
′
b1,s
′
b2,...,s
′
b
i
,...,s
′
b
n
)，s
′
b
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内水域图像面积；
51.s44、并计算待测绘高原地区中各子区域内水域面积占比kb
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内水域面积占比；
52.s45、同时获取待测绘高原地区中各子区域内山丘图像面积，构成待测绘高原地区中各子区域内山丘图像面积集合s
′
c(s
′
c1,s
′
c2,...,s
′
c
i
,...,s
′
c
n
)，s
′
c
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内山丘图像面积；
53.s46、并计算待测绘高原地区中各子区域内山丘面积占比kc
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内山丘面积占比。
54.具体地，本发明通过获取各子区域内植被图像面积、水域图像面积和山丘图像面积，分析各子区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比，从而提高无人机测绘精度，确保能够精确分析不同地形对高原地区项目的施工难度，进而提高高原地区测绘施工难度预估的准确性和可靠性。
55.s5、相关参数数据测量：分别对待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据进行测量，得到待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据。
56.在本实施例中，所述步骤s5中通过无人机随机测量待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据，统计待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据，构成待测绘高原地区中各子区域内各检测位置处各相关参数数据集合表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第j个检测位置处第r个相关参数数据，r＝r1,r2,r3，r1、r2、r3分别表示为海拔高度、空气含氧量、空气氧分压。
57.s6、相关参数数据分析：计算待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据，并统计待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据。
58.在本实施例中，所述待测绘高原地区中各子区域内各相关参数的平均数据计算公式为表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第r个相关参数的平均数据，r＝r1,r2,r3，表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第j个检测位置处第r个相关参数数据。
59.具体地，本发明通过无人机分析测量各子区域内各检测位置处各相关参数数据，计算各子区域内各相关参数的平均数据，从而能够全方位检测各子区域的各相关参数，避免无人机测绘误差过大的问题，提高无人机测绘信息的精准度。
60.s7、昼夜温度差值获取：通过无人机检测待测绘高原地区中各子区域在各天内各小时的平均温度，对比得到待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值。
61.在本实施例中，所述步骤s7中包括统计待测绘高原地区中各子区域在各天内各小时的平均温度，筛选待测绘高原地区中各子区域在各天内最大平均温度和最小平均温度，得到待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值，构成待测绘高原地区中各子区域内各天的昼夜温度差值集合δt
i
x(δt
i
x1,δt
i
x2,...,δt
i
x
f
,...,δt
i
x
l
)，δt
i
x
f
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第f天的昼夜温度差值。
62.s8、测绘施工难度预估系数分析：提取存储数据库中存储的区域内植被面积占比、水域面积占比、山丘面积占比对应的权重影响系数和昼夜温度差值对测绘施工难度的影响系数，计算待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数，并进行显示。
63.在本实施例中，所述待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数计算公式为ξ
i
表示为待测绘高原地区中第i个子区域的综合测绘施工难度预估系数，λ
a
、λ
b
、λ
c
分别表示为区域内植被面积占比、水域面积占比和山丘面积占比对应的权重影响系数，α
r
表示为高原地区中第r个相关参数的修正系数，
w
i
r
标
表示为待测绘高原地区中第i个子区域内第r个相关参数的标准数据，β表示为昼夜温度差值对测绘施工难度的影响系数。
64.具体地，本发明通过获取各子区域内各天的昼夜温度差值，计算待测绘高原地区中各子区域的综合测绘施工难度预估系数，从而提高无人机对高原地区的测绘水平，满足高原地区项目的施工需求，并进行显示，从而直观地展示高原地区内各子区域的测绘施工难度，为后期高原地区项目施工提供可靠的参考依据。
65.第二方面，本发明还提供一种云采集平台，所述云采集平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个无人机测绘信息采集终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行本发明所述的基于物联网的无人机测绘信息采集方法。
66.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。