一种自然资源遥感测绘影像定位方法

1.本发明涉及遥感测绘影像定位技术领域，尤其涉及一种自然资源遥感测绘影像定位方法。


背景技术：

2.经检索，中国专利号cn104792321a公开了一种基于辅助定位的土地信息采集系统及方法，该发明方法虽然可以为国土资源进行定位，但属于地面测绘，其费时费力，且成本较高，而且无法对自然资源的界限进行高效准确定位；自然资源是指自然界中人类可以直接获得用于生产和生活的物质，可分为三类，一是不可更新资源，如各种金属和非金洲矿物、化石燃料等，需要经过漫长的地质年代才能形成；二是可更新资源，指生物、水、土地资源等，能在较短时间内再生产出来或循环再现；三是取之不尽的资源，如风力、太阳能等，被利用后不会导致贮存量减少；对于开展自然资源统一调查，摸清家底，是自然资源资产化的基础，也是开展空间规划的前提；掌握各类自然资源的空间分布，清晰界定全部国土空间各类自然资源资产的边界、产权主体，为统一确权、根据规划对国土空间开发利用活动进行监管等工作提供依据；因此，发明出一种自然资源遥感测绘影像定位方法变得尤为重要；
3.现有的自然资源定位方法大多采用地面测绘定位方式实现的，其虽然精度较高，但既费时费力，又成本较高，而且无法对自然资源的界限进行高效准确定位；为此，我们提出一种自然资源遥感测绘影像定位方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种自然资源遥感测绘影像定位方法。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种自然资源遥感测绘影像定位方法，该定位方法具体步骤如下：
7.(1)原始遥感影像获取：将无人机控制飞行到待测自然资源区域的上空进行遥感拍摄，获取多个原始遥感影像；
8.(2)原始遥感影像处理：对步骤(1)所述多个原始遥感影像进行预处理，去除其因外界因素所造成的误差，同时对其进行融合处理，即得到目标遥感影像；
9.(3)界限定位：将步骤(2)所述目标遥感影像输入到待测自然资源定位模型中进行范围界限定位，得到待测自然资源区域的界限；
10.(4)辅助基准点安装：在步骤(1)所述待测自然资源区域安装若干个辅助基准点；
11.(5)地理坐标定位和面积确定：根据步骤(4)所述若干个辅助基准点和步骤(1)所述无人机对待测自然资源区域的界限进行地理坐标定位，即得到待测自然资源区域的界限地理坐标；同时对其进行面积计算，即确定待测自然资源区域的面积。
12.进一步地，步骤(1)所述待测资源具体为水资源、农业资源、森林资源、土地资源和植被资源；步骤(1)所述无人机包括系统控制模块、动力模块、gnss定位模块、遥感拍摄模块
和imu测量单元，所述imu测量单元包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。
13.进一步地，所述控制模块用于接收地面操控人员的指令对其他模块及单元进行控制；所述动力模块用于支持无人机飞行；所述gnss定位模块用于获取无人机的位置信息；所述三轴加速度计用于测量无人机的加速度信息；所述遥感拍摄模块用于获取待测自然资源区域的原始遥感影像；所述三轴陀螺仪用于测量无人机的角速度信息。
14.进一步地，步骤(2)所述原始遥感影像处理包括辐射定标处理、几何校正处理、大气校正处理和影像融合处理。
15.进一步地，步骤(3)所述待测自然资源定位模型具体通过深度学习训练后得到，其具体形成过程如下：
16.s1：首先，从待测自然资源区域里划出一片具有代表性的区域作为训练区；
17.s2：然后，利用无人机获取步骤s1所述训练区的多个样本原始遥感影像；同时对所述多个样本原始遥感影像进行预处理，得到多个样本目标遥感影像；
18.s3：利用深度变分自编码器对步骤s2所述多个样本目标遥感影像进行分解重构，得到多个重构样本目标遥感影像；
19.s4：提取步骤s3所述多个重构样本目标遥感影像中待测自然资源的像素值；同时人工进行像素阈值范围标定，并标定后的像素阈值作本训练集；
20.s5：构建svm分类器，将步骤s4训练集输入所述svm分类器中，即得到待测自然资源定位模型。
21.进一步地，步骤(5)所述地理坐标定位和面积确定的具体过程如下：
22.ss1：通过gnss定位模块获取无人机的位置信息，同时利用三轴加速度计和三轴陀螺仪测量无人机的加速度信息和角速度信息，通过融合计算，消除gnss定位模块获取到无人机的位置信息的偏差，即得到无人机的空间三维坐标；
23.ss2：获取若干个辅助基准点的三维坐标；
24.ss3：以步骤ss1所述无人机的空间三维坐标和步骤ss2所述若干个辅助基准点的三维坐标为参照点对所述待测自然资源区域的界限进行计算，即得到待测自然资源区域的界限地理坐标；
25.ss4：依据步骤ss3所述待测自然资源区域的界限地理坐标对待测自然资源区域进行面积计算，即确定待测自然资源区域的面积。
26.相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
27.1、该自然资源遥感测绘影像定位方法，提出一种待测自然资源定位模型，其通过从待测自然资源区域里划出一片具有代表性的区域作为训练区，之后经过遥感拍摄、预处理、分解重构和训练学习形成，从而有利用实现对自然资源的界限定位；
28.2、该自然资源遥感测绘影像定位方法，采用无人机来对待测自然资源进行遥感测绘影像定位，其相较于地面测绘定位，既省时省力，又方便快捷，且成本较低；
29.3、该自然资源遥感测绘影像定位方法中的无人机除了遥感拍摄模块，还设置有gnss定位模块和imu测量单元，通过gnss定位模块能够获取无人机位置信息，同时结合imu测量单元能够降低无人机的位置偏差，之后结合若干个辅助基准点的三维坐标对自然资源区域进行地理坐标定位，有利于测算出自然资源区域的面积，进而有利于为自然资源统一调查提供辅助。
附图说明
30.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
31.图1为本发明提出的一种自然资源遥感测绘影像定位方法的整体流程图。
具体实施方式
32.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。
33.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
34.参照图1，本实施例公开了一种自然资源遥感测绘影像定位方法，该定位方法具体步骤如下：
35.(1)原始遥感影像获取：将无人机控制飞行到待测自然资源区域的上空进行遥感拍摄，获取多个原始遥感影像；
36.具体的，该待测资源具体为水资源、农业资源、森林资源、土地资源和植被资源；在这里需要说明一点，该待测资源不仅包括上述所列出的，一切具有明显界限范围特点的自然资源都可以使用本发明进行界限和地理坐标定位；
37.具体的，该无人机包括系统控制模块、动力模块、gnss定位模块、遥感拍摄模块和imu测量单元，imu测量单元包括三轴加速度计和三轴陀螺仪；
38.具体的，该控制模块用于接收地面操控人员的指令对其他模块及单元进行控制；该动力模块用于支持无人机飞行；该gnss定位模块用于获取无人机的位置信息；该遥感拍摄模块用于获取待测自然资源区域的原始遥感影像；该三轴加速度计用于测量无人机的加速度信息；该三轴陀螺仪用于测量无人机的角速度信息。
39.(2)原始遥感影像处理：对步骤(1)多个原始遥感影像进行预处理，去除其因外界因素所造成的误差，同时对其进行融合处理，即得到目标遥感影像；
40.具体的，该原始遥感影像处理包括辐射定标处理、几何校正处理、大气校正处理和影像融合处理；在这里需要说明一点，上述处理方法根据实际情况进行确定，特殊情况下可以省略其中部分处理方法。
41.(3)界限定位：将步骤(2)目标遥感影像输入到待测自然资源定位模型中进行范围界限定位，得到待测自然资源区域的界限；
42.(4)辅助基准点安装：在步骤(1)待测自然资源区域安装若干个辅助基准点；
43.(5)地理坐标定位和面积确定：根据步骤(4)若干个辅助基准点和步骤(1)无人机对待测自然资源区域的界限进行地理坐标定位，即得到待测自然资源区域的界限地理坐标；同时对其进行面积计算，即确定待测自然资源区域的面积；
44.具体的，该地理坐标定位和面积确定的具体过程如下：
45.ss1：通过gnss定位模块获取无人机的位置信息，同时利用三轴加速度计和三轴陀螺仪测量无人机的加速度信息和角速度信息，通过融合计算，消除gnss定位模块获取到无
人机的位置信息的偏差，即得到无人机的空间三维坐标；
46.ss2：获取若干个辅助基准点的三维坐标；
47.ss3：以步骤ss1无人机的空间三维坐标和步骤ss2若干个辅助基准点的三维坐标为参照点对待测自然资源区域的界限进行计算，即得到待测自然资源区域的界限地理坐标；
48.ss4：依据步骤ss3待测自然资源区域的界限地理坐标对待测自然资源区域进行面积计算，即确定待测自然资源区域的面积。
49.参照图1，本实施例公开了一种自然资源遥感测绘影像定位方法，除与上述实施例相同的结构外，本实施例将具体介绍待测自然资源定位模型的形成过程；
50.具体的，该待测自然资源定位模型具体通过深度学习训练后得到，其具体形成过程如下：
51.s1：首先，从待测自然资源区域里划出一片具有代表性的区域作为训练区；
52.s2：然后，利用无人机获取步骤s1训练区的多个样本原始遥感影像；同时对多个样本原始遥感影像进行预处理，得到多个样本目标遥感影像；
53.s3：利用深度变分自编码器对步骤s2多个样本目标遥感影像进行分解重构，得到多个重构样本目标遥感影像；
54.s4：提取步骤s3多个重构样本目标遥感影像中待测自然资源的像素值；同时人工进行像素阈值范围标定，并标定后的像素阈值作本训练集；
55.s5：构建svm分类器，将步骤s4训练集输入svm分类器中，即得到待测自然资源定位模型。
56.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。