一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统技术方案

本发明专利技术属于自动控制领域，公开了一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统，包括：图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块、系统设置模块；所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁切模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块均通过无线连接系统设置模块。本发明专利技术使遥感调查数据的校正有了很大的提高，同时由于建立了控制源资料数据库及其安全机制；使原始数据、过程数据、成果数据等数据得到了安全保证；本发明专利技术自动化程度高，操作简单，大大降低了劳动强度，为经济社会发展起到了巨大的推动作用。

A data correction control system for remote sensing survey of intelligent urban greening

The invention belongs to the field of automatic control, discloses an intelligent city greening investigation by remote sensing data correction control system, including: graphic operation and production module, query module, data acquisition module, DEM control module, cutting precision remote sensing image correction module, inspection module, system setting module; the graphics operation and production data module, query module, data acquisition module, DEM control module, cutting precision of remote sensing image correction module, check module through a wireless connection system setting module. The invention enables the correction of remote sensing survey data has been greatly improved, at the same time as the established control source database and its security mechanism; the original data, process data and other data got security; the invention has high degree of automation, simple operation, greatly reducing the labor intensity, to a great role as the economic and social development.

【技术实现步骤摘要】
一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统
本专利技术属于自动化领域，尤其涉及一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统。
技术介绍
城市园林绿化是城市自然环境的一个重要组成部分,它在改造自然、美化城市、消除自然灾害等方面有着重要作用。植树造林,有利于城市防阻风沙、保持水土、抵抗自然灾害的袭击。大面积绿地能起净化空气、调节小气候、减低噪声的作用,为人们提供优美的休息、游览环境。为改善城市生态环境,恢复生态系统的良性循环,亟需搞好城市园林绿化,提高市区绿地率和扩大绿地面积,为此需要对城市的园林绿化现状进行综合调查。综上所述，现有技术存在的问题是：1)遥感影像纠正所需要的原始资料(DRG、DEM等)都是以文件形式存储，每次使用都需要人工分发和检索，使用和管理极为不便，同时也容易出现错误；2)遥感影像处理作业时需要将这些资料文件拷贝到本地才能使用，费时较多。同时也造成数据的不安；3)控制点采集完全依赖人工操作，同时用于纠正的控制点信息得不到有效的保存和利用；4)原始资料及DEM的换带处理造成大量的重复工作；而且现有技术智能化程度低。
技术实现思路
为解决现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统。本专利技术是这样实现的，一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统，所述智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统利用先进的计算机网络技术、数据库技术及遥感数据处理技术，建立控制源资料数据库，进行控制点快速采集、存储、共享，实现城市绿化遥感调查的数据校正；具体包括：图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块、系统设置模块；所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁切模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块均通过无线连接系统设置模块。所述图形操作与制作模块在获取的图像中定义一预览区域的一特定区域；利用图形操作与制作模块内置的影像调整模块提取至少一预览图像；利用影像调整模块判定定义的制作的图像是否存在于该预览图像中；当该制作的图像存在于该预览图像中，决定该制作的图像件是否出现在该特定区域至少一预定百分比；以及当该制作的图像的该预定百分比出现在该特定区域时，致能该影像调整模块以进行一拍照处理以通过该影像调整模块提取图像；所述影像调整模块对包含有被制作的图像进行数字图像处理，将被制作的图像部分从整个图像背景中提取出来，并对提取出来的前景图像中的每个被制作的图像进行标识；影像调整模块自动计算，通过扫描整幅前景图像中标识的被制作的图像并进行统计得到被制作的图像的数量；将预定时间内制作的图像的数量与影像调整模块得到的被制作的图像的数量进行匹配，得到现有校正后的制作的图像的数量；通过图形操作与制作模块内置的图层控制模块控制实时制作的图像的数量至预定的范围内；图层控制模块将采集到的包含有被制作的图像利用预定过分割算法进行过分割成超像素图像，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；对得到的超像素图像提取特征向量，所述特征向量包括轮廓、纹理、亮度和连续性；确定每个区域的颜色值和质心；根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立显著性模型；根据所述显著性模型获取所述图像中的前景样本点和背景样本点；根据所述显著性模型以及所述前景样本点和所述背景样本点，建立前背景分类模型；根据预定图割算法对所述图像进行分割，所述预定图割算法利用所述前背景分类模型以及像素点之间的边缘信息对所述图像进行分割；所述显著性模型为：其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；得到的超像素图像上的每一个超像素计算方向能量，通过非线性变换将方向能量转换成局部归一化的轮廓度，计算区域边界上所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域间的轮廓能量；计算区域内部所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域内的轮廓能量；求超像素图像对应的方差图像V和边缘图像E，初始化窗口边长N＝3；窗口包含信息判断，求边缘图像E中与原图像中当前窗口W对应的窗口中边缘像素在窗口中所占的比例P，若P≥(N-2)/N2则当前窗口包含足够的边缘信息，满足进行分割的条件则进行分割，若P<(N-2)/N2则当前窗口不包含足够的边缘信息，不进行分割；图层控制模块采用PID控制算法进行控制，所述PID控制算法包括：第一步，PID控制算法由比例、积分、微分三个环节组成，数学描述为：u(k)＝Kpx(1)+Kdx(2)+Kix(3)式中，Kp为比例系数；Ki为积分时间常数；Kd为微分时间常数；u(k)为通过PID计算后得到的制作的图像数量增加减少值，x(1)为比例的校正值；x(2)为微分的校正值；x(3)为积分的校正值；第二步，通过图形操作与制作模块内置的图形基本操作模块输入量的测量值与影像调整模块的期望值的误差及采样时间求出第一步中的x(1)、x(2)、x(3)，计算公式为：x(1)＝error(k)；x(2)＝[error(k)-error_1]/ts；x(3)＝x(3)+error(k)*ts；式中，error(k)为在k时刻通过测量值与期望值计算出的误差；ts为采样时间；第三步，将上两个步骤进行编程后，输出的值u(k)即为给的实时制作的图像的数量的修正值，并记录下来。所述系统设置模块通过内置的控制点颜色设置模块进行数据的共享；所述控制点颜色设置模块数据共享方法包括：获得分享请求；根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；向图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块中的任一模块发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块中的任一模块根据所述地址信息获得所述流媒体数据；基于所述流媒体服务，当接收到所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块中的任一模块的确认信息后，向所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块中的任一模块输出所述流媒体数据；根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：若从所述分享请求中获取到系统设置模块内置的工作目录配置模块上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据。进一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统，其特征在于，所述智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统利用先进的计算机网络技术、数据库技术及遥感数据处理技术，建立控制源资料数据库，进行控制点快速采集、存储、共享，实现城市绿化遥感调查的数据校正；具体包括：图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块、系统设置模块；所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁切模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块均通过无线连接系统设置模块；所述图形操作与制作模块在获取的图像中定义一预览区域的一特定区域；利用图形操作与制作模块内置的影像调整模块提取至少一预览图像；利用影像调整模块判定定义的制作的图像是否存在于该预览图像中；当该制作的图像存在于该预览图像中，决定该制作的图像件是否出现在该特定区域至少一预定百分比；以及当该制作的图像的该预定百分比出现在该特定区域时，致能该影像调整模块以进行一拍照处理以通过该影像调整模块提取图像；所述影像调整模块对包含有被制作的图像进行数字图像处理，将被制作的图像部分从整个图像背景中提取出来，并对提取出来的前景图像中的每个被制作的图像进行标识；影像调整模块自动计算，通过扫描整幅前景图像中标识的被制作的图像并进行统计得到被制作的图像的数量；将预定时间内制作的图像的数量与影像调整模块得到的被制作的图像的数量进行匹配，得到现有校正后的制作的图像的数量；通过图形操作与制作模块内置的图层控制模块控制实时制作的图像的数量至预定的范围内；图层控制模块将采集到的包含有被制作的图像利用预定过分割算法进行过分割成超像素图像，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；对得到的超像素图像提取特征向量，所述特征向量包括轮廓、纹理、亮度和连续性；确定每个区域的颜色值和质心；根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立显著性模型；根据所述显著性模型获取所述图像中的前景样本点和背景样本点；根据所述显著性模型以及所述前景样本点和所述背景样本点，建立前背景分类模型；根据预定图割算法对所述图像进行分割，所述预定图割算法利用所述前背景分类模型以及像素点之间的边缘信息对所述图像进行分割；所述显著性模型为：...

【技术特征摘要】
1.一种智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统，其特征在于，所述智能城市绿化遥感调查的数据校正控制系统利用先进的计算机网络技术、数据库技术及遥感数据处理技术，建立控制源资料数据库，进行控制点快速采集、存储、共享，实现城市绿化遥感调查的数据校正；具体包括：图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁剪模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块、系统设置模块；所述图形操作与制作模块、资料查询模块、控制点采集模块、DEM裁切模块、遥感影像纠正模块、精度检查模块均通过无线连接系统设置模块；所述图形操作与制作模块在获取的图像中定义一预览区域的一特定区域；利用图形操作与制作模块内置的影像调整模块提取至少一预览图像；利用影像调整模块判定定义的制作的图像是否存在于该预览图像中；当该制作的图像存在于该预览图像中，决定该制作的图像件是否出现在该特定区域至少一预定百分比；以及当该制作的图像的该预定百分比出现在该特定区域时，致能该影像调整模块以进行一拍照处理以通过该影像调整模块提取图像；所述影像调整模块对包含有被制作的图像进行数字图像处理，将被制作的图像部分从整个图像背景中提取出来，并对提取出来的前景图像中的每个被制作的图像进行标识；影像调整模块自动计算，通过扫描整幅前景图像中标识的被制作的图像并进行统计得到被制作的图像的数量；将预定时间内制作的图像的数量与影像调整模块得到的被制作的图像的数量进行匹配，得到现有校正后的制作的图像的数量；通过图形操作与制作模块内置的图层控制模块控制实时制作的图像的数量至预定的范围内；图层控制模块将采集到的包含有被制作的图像利用预定过分割算法进行过分割成超像素图像，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；对得到的超像素图像提取特征向量，所述特征向量包括轮廓、纹理、亮度和连续性；确定每个区域的颜色值和质心；根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立显著性模型；根据所述显著性模型获取所述图像中的前景样本点和背景样本点；根据所述显著性模型以及所述前景样本点和所述背景样本点，建立前背景分类模型；根据预定图割算法对所述图像进行分割，所述预定图割算法利用所述前背景分类模型以及像素点之间的边缘信息对所述图像进行分割；所述显著性模型为：其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：DS(Ri,Rj)＝exp(-(Center(Ri)-Center(Rj))2/σs2)；Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；得到的超像素图像上的每一个超像素计算方向能量，通过非线性变换将方向能量转换成局部归一化的轮廓度，计算区域边界上所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域间的轮廓能量；计算区域内部所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域内的轮廓能量；求超像素图像对应的方差图像V和边缘图像E，初始化窗口边长N＝3；窗口包含信息判断，求边缘图像E中与原图像中当前窗口W对应的窗口中边缘像素在窗口中所占的比例P，若P≥(N-2)/N2则当前窗口包含足够的边缘信息，满足进行分割的条件则进行分割，若P<(N-2)/N2则当前窗口不包含足够的边缘信息，不进行分割；图层控制模块采用PID控制算法进行控制，所述PID控制算法包括：第一步，PID控制算法由比例、积分、微分三个环节组成，数学描述为：u(k)＝Kpx(1)+Kdx(2)+Kix(3)式中，Kp为比例系数；Ki为积分时间常数；Kd为微分时间常数；u(k)为通过PID计算后得到的制作的图像数量增加减少值，x(1)为比例的校正值；x(2)为微分的校正值；x(3)为积分的校正值；第二步，通过图形操作与制作模块内置的图形基本操作模块输入量的测量值与影像调整模块的期望值的误差及采样时间求出第一步中的x(1)、x(2)、x(3)，计算公式为：x(1)＝error(k)；x(2)＝[error(k)-error_1]/ts；x(3)＝x(3)+error(k)*ts；式中，error(k)为在k时刻通过测量值与期望值计算出的误差；ts为采样时间；第三步，将上两个步骤进行编程后，输出的值u(k)即为给的实时制作的图像的数量的修正值，并记录下来；所述系统设置模块通过内置的控制点颜色设置模块进行数据的共享；所述控制点颜色设置模块数据共享方法包括：获得分享请求；根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖家旺，黄燕燕，
申请(专利权)人：武汉梦之蓝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42