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基于RTK-UAV的地表移动与植被参数监测方法研究

基于RTK-UAV的地表移动与植被参数监测方法研究

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作者：史运喜中国矿业大学

学位级别：硕士

在当前“双碳”背景下,新时代煤炭行业高质量发展进入到了一个全新的阶段,更及时、有效地修复矿区生态系统,让传统煤矿焕发生机,保持绿色可持续发展仍将是未来煤炭行业的主旋律。而对矿区生态环境的关键指标参数的监测及其规律分析则是... 详细信息

在当前“双碳”背景下,新时代煤炭行业高质量发展进入到了一个全新的阶段,更及时、有效地修复矿区生态系统,让传统煤矿焕发生机,保持绿色可持续发展仍将是未来煤炭行业的主旋律。而对矿区生态环境的关键指标参数的监测及其规律分析则是修复的重要依据,为了及时、准确地获取到煤炭开采过程中这些关键参数并分析各指标参数间的相互影响规律情况,本文基于无人机摄影测量技术,提出了一种免人工标靶的地表移动信息提取方法,并对地表典型植被进行识别及其关键生长参数的估算以分析地表移动对植被的影响规律,并通过编程方式流程化了矿区地表开采沉陷预计与典型植被关键生长参数估算工作,简化了以往地表沉陷与植被参数监测工作的流程,提高了效率。本文的主要研究内容和结论如下:(1)本文以无人机影像和密集匹配点云数据为基础,提出了一种免人工标靶的矿区地表移动信息提取方法,其核心是同名地物的确定,结果表明,所提方法误差约为5cm,虽不如GPS观测精度,但能够克服现有无人摄影测量技术监测矿区地表移动变形仍需布设特制标靶作为监测目标的问题,提高了工作效率。首先,利用语义分割模型提取矿区特定地物的轮廓信息,本文研究区以石头为例,通过轮廓匹配方法确定同一目标在相邻两期无人机影像中的相对偏移像素数量,结合无人机影像的空间分辨率,获取矿区地表水平移动量;然后,考虑到部分矿区地表难以找到该类地物的情况,提出一种免具体目标的矿区地表移动量提取方法,该方法以无人机密集匹配点云为基础,以首期点云体素网格作为监测目标,搜索其在下一期点云中的位置,以相邻两期体素网格中的点三维坐标的平均偏移量作为水平和垂直方向的移动量;最后,用GPS获取的地面观测站数据对算法的有效性进行验证。免具体目标的方法的准确性比基于地物轮廓特征的方法的准确性要低,在d E和d N两个方向上,前者的误差比后者的误差分别大了1.3cm和5.13cm,但其弥补了基于地物轮廓特征方法的不足。(2)本文以研究区典型植被柠条为例,利用可见光影像对其叶绿素含量进行反演,并以反演结果分析矿区地表移动变形对植被的影响规律,发现植被叶绿素含量与地表水平移动之间存在显著的负相关性,这表明当矿区地形起伏较大时,处于上坡和下坡区域的植被受胁迫最严重,回答了煤炭开采过程中哪些区域植被应该重点关注的问题。首先,对柠条进行分类识别,针对柠条与松树和杨树间可分离性低的问题,将密集匹配点云提取的几何特征投影到二维平面,通过多特征融合的方法提升分类效果,结果表明红、绿、蓝三个波段的二阶矩和点云几何特征中的高斯曲率、各向同性、曲面变化率和球形度等共计7个特征更适合将柠条区分出来,分类的总体精度提升了9.5%;然后,在现有的研究基础上,建立了其中两期无人机影像的可见光指数Ikaw与柠条叶绿素含量之间的回归模型,决定系数分别为0.72和0.68;最后,以整个研究区的叶绿素含量估算结果为基础,从矿区空间尺度出发,分析矿区植被受胁迫影响规律,发现叶绿素含量增量与地表水平移动量之间存在显著的负相关性,相关系数为0.615。(3)本文设计实现了基于RTK-UAV产品的沉陷预计与植被参数估算一体化系统,囊括了地表移动量提取、沉陷预计和植被参数估算等功能,解决了目前大部分开采沉陷预计的输入数据多为地面观测站数据或者手动从无人机数据中提取的问题。首先,将从无人机摄影测量技术生成的产品中提取到的地表移动量作为沉陷预计模块的输入量;然后,利用Python编程语言,根据概率积分法原理,以地面任意点的沉陷或水平移动模型为基础,采用曲线拟合法和模矢法实现了沉陷预计参数的估算以及预测结果的显示模块;最后将植被分类和植被参数的估算工作设计为系统模块之一,实现了一套流程化操作系统。该论文有图58幅,表25个,参考文献107篇。

关键词：摄影测量地表移动监测植被参数估算植被胁迫分析沉陷预计

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