本發(fā)明屬于光譜影像處理，具體涉及一種電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在戈壁地區(qū)進(jìn)行輸電線路建設(shè)對(duì)水土環(huán)境有顯著影響。首先，施工過程需要開挖土地、修建基礎(chǔ)設(shè)施，這會(huì)導(dǎo)致地表植被破壞，加劇土壤的水蝕風(fēng)蝕風(fēng)險(xiǎn)。在戈壁這樣的干旱地區(qū)，植被恢復(fù)緩慢，土壤極易流失，導(dǎo)致土地退化和沙化現(xiàn)象。其次，重型機(jī)械的使用和施工人員的活動(dòng)可能會(huì)擾動(dòng)原本脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，加劇水資源消耗。戈壁地區(qū)水資源本就稀缺，施工過程中額外的水資源需求可能導(dǎo)致當(dāng)?shù)厮Y源更加緊張，影響區(qū)域內(nèi)生物多樣性及水土資源的可持續(xù)性。

2、基于遙感衛(wèi)星的水土流失監(jiān)測(cè)技術(shù)，通過氣象衛(wèi)星和資源衛(wèi)星的不同優(yōu)勢(shì)，在大范圍或需要高分辨率的區(qū)域獲取地表信息，結(jié)合gps定位，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)建設(shè)項(xiàng)目區(qū)域的地形、氣候、植被狀況和土地利用現(xiàn)狀，分析水土流失的情況。通過對(duì)比遙感影像的植被覆蓋度、監(jiān)測(cè)范圍、土石方開挖量及防治措施等變化，最終建立水土流失監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的綜合分析和有效監(jiān)控。

3、公開號(hào)為cn113935861a的中國(guó)發(fā)明專利公開了一種水土保持監(jiān)測(cè)的方法，公開了監(jiān)測(cè)建設(shè)場(chǎng)地在不同時(shí)間的施工擾動(dòng)情況，并將各采集時(shí)間的多光譜信息與上一采集時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，從而獲得施工建設(shè)對(duì)場(chǎng)地水土擾動(dòng)的整體情況。但該方法監(jiān)測(cè)水土保持仍存在技術(shù)缺陷，由于戈壁地區(qū)強(qiáng)烈的太陽輻射、風(fēng)沙和其他環(huán)境因素影響，導(dǎo)致分析過程中光譜數(shù)據(jù)中容易出現(xiàn)噪聲，如影像漂移等。具體來說影像漂移指的是由于多種原因?qū)е略诙鄷r(shí)相或多次采集的影像之間出現(xiàn)空間位置上的不一致，即同一地物在不同影像中出現(xiàn)了錯(cuò)位或偏移。漂移會(huì)導(dǎo)致影像無法精確疊加，影響時(shí)序分析、地物變化監(jiān)測(cè)等應(yīng)用的準(zhǔn)確性。并且這些噪聲在時(shí)間序列中會(huì)逐漸累積，影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此需要一種方法解決水土保持分析中光譜影像漂移的問題，進(jìn)而提高水土保持監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，提供一種能夠解決水土保持分析中光譜影像漂移的問題，進(jìn)而提高水土保持監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性的電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法及裝置。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括：

4、獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域在不同施工階段的多個(gè)光譜影像；

5、對(duì)多個(gè)所述光譜影像包含不同類型的典型地物的特征點(diǎn)進(jìn)行提取，提取出各波段的目標(biāo)特征點(diǎn)；

6、對(duì)多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行地物分類，確定所述光譜影像包含的不同類型的典型地物；

7、利用所述目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)；

8、對(duì)配準(zhǔn)后的多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行時(shí)間序列分析，計(jì)算多個(gè)所述光譜影像中不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)；

9、根據(jù)不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)，輸出不同施工階段對(duì)所述目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水土環(huán)境影響評(píng)估結(jié)果。

10、可選的，所述對(duì)多個(gè)所述光譜影像包含不同類型的典型地物的特征點(diǎn)進(jìn)行提取，提取出各波段的目標(biāo)特征點(diǎn)，具體包括：

11、在所述光譜影像中，選定不同類型的典型地物對(duì)應(yīng)的波段；

12、根據(jù)不同類型的典型地物對(duì)應(yīng)的波段，針對(duì)所述光譜影像的每個(gè)像元，計(jì)算光譜指數(shù)值，生成包含典型地物的地圖特征的光譜指數(shù)影像；

13、基于設(shè)定的閾值對(duì)所述光譜指數(shù)影像進(jìn)行分割，根據(jù)所述光譜指數(shù)值將所述光譜指數(shù)影像的像元?jiǎng)澐譃椴煌愋偷牡湫偷匚飳?duì)應(yīng)的光譜特征區(qū)域；

14、對(duì)所述光譜特征區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，在不同尺度下檢測(cè)角點(diǎn)，從而提取出所述目標(biāo)特征點(diǎn)。

15、可選的，所述根據(jù)不同類型的典型地物對(duì)應(yīng)的波段，針對(duì)所述光譜影像的每個(gè)像元，計(jì)算光譜指數(shù)值，具體包括：

16、通過近紅外波段和紅光波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中植被區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化植被指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

17、

18、其中，ndvi為所述歸一化植被指數(shù)，nir為所述近紅外波段的反射率值，red為所述紅光波段的反射率值；

19、通過綠光波段和近紅外波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中水體區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化水體指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

20、

21、其中，ndwi為所述歸一化水體指數(shù)，nir為所述近紅外波段的反射率值，green為所述綠光波段的反射率值；

22、通過紅光波段和綠光波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中裸土區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化裸土指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

23、

24、其中，ndsi為所述歸一化裸土指數(shù)，red為所述紅光波段的反射率值，green為所述綠光波段的反射率值。

25、可選的，所述通過所述目標(biāo)特征點(diǎn)，對(duì)多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)，具體包括：

26、分別為各個(gè)所述光譜影像的目標(biāo)特征點(diǎn)生成特征描述符；

27、通過計(jì)算特征描述符的相似性，找到參考影像中與所述目標(biāo)特征點(diǎn)匹配的潛在匹配點(diǎn)；

28、基于所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述潛在匹配點(diǎn)，計(jì)算所述光譜影像與所述參考影像之間的幾何變換矩陣；

29、根據(jù)所述幾何變換矩陣對(duì)所述光譜影像進(jìn)行幾何變換，將其對(duì)齊到所述參考影像的坐標(biāo)系中；

30、將對(duì)齊后的光譜影像與所述參考影像進(jìn)行疊加，對(duì)準(zhǔn)所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述潛在匹配點(diǎn)，完成多個(gè)所述光譜影像與所述參考影像的配準(zhǔn)。

31、可選的，所述對(duì)配準(zhǔn)后的多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行時(shí)間序列分析，計(jì)算多個(gè)所述光譜影像中不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)，具體包括：

32、分別計(jì)算任意相鄰兩個(gè)光譜影像不同時(shí)相的光譜指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

33、

34、

35、其中，ndvit1為所述t1時(shí)相的歸一化植被指數(shù)，nirt1為所述t1時(shí)相的近紅外波段的反射率值，redt1為所述t1時(shí)相的紅光波段的反射率值，ndvit2為所述t2時(shí)相的歸一化植被指數(shù)，nirt2為所述t2時(shí)相的近紅外波段的反射率值，redt2為所述t2時(shí)相的紅光波段的反射率值，ndvit1表示所述t2時(shí)相的歸一化水體指數(shù)；greent1為所述t1時(shí)相的綠光波段的反射率值，ndvit2為所述t2時(shí)相的歸一化水體指數(shù)，greent2為所述t2時(shí)相的綠光波段的反射率值，nirt2為所述t2時(shí)相的近紅外波段的反射率值；ndsit1為所述t1時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)，ndsit2為所述t2時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)，t1時(shí)相和t2時(shí)相為任意相鄰兩個(gè)光譜影像對(duì)應(yīng)的采集時(shí)相；

36、對(duì)于任意相鄰兩個(gè)光譜影像光譜指數(shù)，計(jì)算不同時(shí)相的變化率，具體通過如下公式計(jì)算：

37、

38、其中，δndvi為歸一化植被指數(shù)的變化率，δndwi為歸一化植被指數(shù)的變化率，δndsi為歸一化植被指數(shù)的變化率，t1時(shí)相和t2時(shí)相為任意相鄰兩個(gè)光譜影像對(duì)應(yīng)的采集時(shí)相；

39、分別將不同時(shí)相的歸一化植被指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，不同時(shí)相的歸一化水體指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，不同時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，得到不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)。

40、可選的，所述根據(jù)不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)，輸出不同施工階段對(duì)所述目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水土環(huán)境影響評(píng)估結(jié)果，具體包括：

41、根據(jù)不同時(shí)相的變化率，計(jì)算歸一化變化指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

42、

43、其中，dnd為歸一化變化指數(shù)；

44、判斷所述歸一化變化指數(shù)是否小于或等于預(yù)設(shè)閾值，若確定所述歸一化變化指數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則確定水土流失超出預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

45、可選的，在所述對(duì)光譜特征區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，在不同尺度下檢測(cè)角點(diǎn)，從而提取出所述特征點(diǎn)之后，還包括：

46、對(duì)于提取出的所述目標(biāo)特征點(diǎn)，在多個(gè)波段中進(jìn)行一致性驗(yàn)證，判斷所述特征點(diǎn)是否在不同波段中具有穩(wěn)定的光譜特征；利用在不同波段中具有穩(wěn)定的光譜特征的所述特征點(diǎn)對(duì)光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)。

47、第二方面，本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)裝置，所述裝置包括獲取模塊、提取模塊、分類模塊、匹配模塊、處理模塊以及輸出模塊，其中：

48、所述獲取模塊，用于獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域在不同施工階段的多個(gè)光譜影像；

49、所述提取模塊，用于對(duì)多個(gè)所述光譜影像包含不同類型的典型地物的特征點(diǎn)進(jìn)行提取，提取出各波段的目標(biāo)特征點(diǎn)；

50、所述分類模塊，用于對(duì)多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行地物分類，確定所述光譜影像包含的不同類型的典型地物；

51、所述匹配模塊，用于利用所述目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)；

52、所述處理模塊，用于對(duì)配準(zhǔn)后的多個(gè)所述光譜影像進(jìn)行時(shí)間序列分析，計(jì)算多個(gè)所述光譜影像中不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)；

53、所述輸出模塊，用于根據(jù)不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)，輸出不同施工階段對(duì)所述目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水土環(huán)境影響評(píng)估結(jié)果。

54、可選的，所述提取模塊，用于在所述光譜影像中，選定不同類型的典型地物對(duì)應(yīng)的波段；根據(jù)不同類型的典型地物對(duì)應(yīng)的波段，針對(duì)所述光譜影像的每個(gè)像元，計(jì)算光譜指數(shù)值，生成包含典型地物的地圖特征的光譜指數(shù)影像；基于設(shè)定的閾值對(duì)所述光譜指數(shù)影像進(jìn)行分割，根據(jù)所述光譜指數(shù)值將所述光譜指數(shù)影像的像元?jiǎng)澐譃椴煌愋偷牡湫偷匚飳?duì)應(yīng)的光譜特征區(qū)域；對(duì)所述光譜特征區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，在不同尺度下檢測(cè)角點(diǎn)，從而提取出所述目標(biāo)特征點(diǎn)。

55、可選的，所述處理模塊，用于通過近紅外波段和紅光波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中植被區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化植被指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

56、

57、其中，ndvi為所述歸一化植被指數(shù)，nir為所述近紅外波段的反射率值，red為所述紅光波段的反射率值；

58、所述處理模塊，用于通過綠光波段和近紅外波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中水體區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化水體指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

59、

60、其中，ndwi為所述歸一化水體指數(shù)，nir為所述近紅外波段的反射率值，green為所述綠光波段的反射率值；

61、所述處理模塊，用于通過紅光波段和綠光波段計(jì)算所述光譜影像的光譜指數(shù)值，得到不同類型的典型地物中裸土區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化裸土指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

62、

63、其中，ndsi為所述歸一化裸土指數(shù)，red為所述紅光波段的反射率值，green為所述綠光波段的反射率值。

64、可選的，所述匹配模塊，用于為所述光譜影像的目標(biāo)特征點(diǎn)生成特征描述符；通過計(jì)算特征描述符的相似性，找到參考影像中與所述目標(biāo)特征點(diǎn)匹配的潛在匹配點(diǎn)；基于所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述潛在匹配點(diǎn)，計(jì)算所述光譜影像與所述參考影像之間的幾何變換矩陣；根據(jù)所述幾何變換矩陣對(duì)所述光譜影像進(jìn)行幾何變換，將其對(duì)齊到所述參考影像的坐標(biāo)系中；將對(duì)齊后的光譜影像與所述參考影像進(jìn)行疊加，對(duì)準(zhǔn)所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述潛在匹配點(diǎn)，完成多個(gè)所述光譜影像與所述參考影像的配準(zhǔn)。

65、可選的，所述處理模塊，用于分別計(jì)算任意相鄰兩個(gè)光譜影像不同時(shí)相的光譜指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

66、

67、

68、其中，ndvit1為所述t1時(shí)相的歸一化植被指數(shù)，nirt1為所述t1時(shí)相的近紅外波段的反射率值，redt1為所述t1時(shí)相的紅光波段的反射率值，ndvit2為所述t2時(shí)相的歸一化植被指數(shù)，nirt2為所述t2時(shí)相的近紅外波段的反射率值，redt2為所述t2時(shí)相的紅光波段的反射率值，ndwit1表示所述t2時(shí)相的歸一化水體指數(shù)；greent1為所述t1時(shí)相的綠光波段的反射率值，ndwit2為所述t2時(shí)相的歸一化水體指數(shù)，greent2為所述t2時(shí)相的綠光波段的反射率值，nirt2為所述t2時(shí)相的近紅外波段的反射率值；bdsit1為所述t1時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)，ndsit2為所述t2時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)，t1時(shí)相和t2時(shí)相為任意相鄰兩個(gè)光譜影像對(duì)應(yīng)的采集時(shí)相；

69、所述處理模塊，用于對(duì)于任意相鄰兩個(gè)光譜影像光譜指數(shù)，計(jì)算不同時(shí)相的變化率，具體通過如下公式計(jì)算：

70、

71、其中，δndvi為歸一化植被指數(shù)的變化率，δndwi為歸一化植被指數(shù)的變化率，δndsi為歸一化植被指數(shù)的變化率，t1時(shí)相和t2時(shí)相為任意相鄰兩個(gè)光譜影像對(duì)應(yīng)的采集時(shí)相；

72、所述處理模塊，用于分別將不同時(shí)相的歸一化植被指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，不同時(shí)相的歸一化水體指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，不同時(shí)相的歸一化裸土指數(shù)的變化率與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，得到不同類型的典型地物在不同施工階段的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)。

73、可選的，所述處理模塊，用于根據(jù)不同時(shí)相的變化率，計(jì)算歸一化變化指數(shù)，具體通過如下公式計(jì)算：

74、

75、其中，dnd為歸一化變化指數(shù)；

76、所述輸出模塊，用于判斷所述歸一化變化指數(shù)是否小于或等于預(yù)設(shè)閾值，若確定所述歸一化變化指數(shù)小于或等于預(yù)設(shè)閾值，則確定水土流失超出預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

77、可選的，所述匹配模塊，用于對(duì)于提取出的所述目標(biāo)特征點(diǎn)，在多個(gè)波段中進(jìn)行一致性驗(yàn)證，判斷所述特征點(diǎn)是否在不同波段中具有穩(wěn)定的光譜特征；利用在不同波段中具有穩(wěn)定的光譜特征的所述特征點(diǎn)對(duì)光譜影像進(jìn)行配準(zhǔn)。

78、第三方面，本發(fā)明提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲(chǔ)器、用戶接口以及網(wǎng)絡(luò)接口，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序與數(shù)據(jù)，所述用戶接口和所述網(wǎng)絡(luò)接口均用于與其他設(shè)備通信，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使所述電子設(shè)備執(zhí)行前述的方法。

79、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述的方法。

80、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

81、1.本發(fā)明所述電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法，提取不同類型典型地物的目標(biāo)特征點(diǎn)，通過特征點(diǎn)的精確匹配和幾何變換，對(duì)不同時(shí)相影像進(jìn)行坐標(biāo)對(duì)齊和空間校正，不僅確保了不同時(shí)相影像在同一坐標(biāo)系中的一致性，使影像在空間上保持穩(wěn)定對(duì)齊，而且糾正了因風(fēng)沙、太陽輻射等環(huán)境因素導(dǎo)致的影像漂移問題，使得各時(shí)相地物的動(dòng)態(tài)變化更加真實(shí)可靠；利用配準(zhǔn)后的影像進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，各個(gè)時(shí)相的地物變化能夠真實(shí)反映施工影響，提高了對(duì)施工區(qū)域水土環(huán)境影響評(píng)估的準(zhǔn)確性

82、2.本發(fā)明所述電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法，通過針對(duì)不同類型地物的特定波段計(jì)算光譜指數(shù)值，生成地物特征顯著的光譜指數(shù)影像，并通過閾值分割將影像劃分為各地物的光譜特征區(qū)域，再對(duì)這些光譜特征區(qū)域進(jìn)行多尺度角點(diǎn)檢測(cè)，提取出具有顯著空間特征的目標(biāo)特征點(diǎn)，這一過程能夠確保所選特征點(diǎn)在不同時(shí)相和不同波段中具有穩(wěn)定性和區(qū)分度，有效增強(qiáng)了地物特征點(diǎn)的準(zhǔn)確性和代表性，為后續(xù)的影像配準(zhǔn)和變化檢測(cè)提供了可靠的空間錨點(diǎn)，從而提高了分析的精度和一致性。

83、3.本發(fā)明所述電網(wǎng)工程的水土保持監(jiān)測(cè)方法，計(jì)算相鄰兩個(gè)時(shí)相的光譜指數(shù)及其變化率，將每個(gè)光譜指數(shù)的變化與不同施工階段進(jìn)行對(duì)齊，從而動(dòng)態(tài)捕捉各地物類型在施工期間的變化情況，有效揭示了植被、水體和裸土在不同施工階段的響應(yīng)和變化趨勢(shì)，提供了不同施工階段對(duì)于水土流失影響的量化分析。