一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法技术

本发明专利技术属于环境监测技术领域，尤其是一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，包括以下步骤：S1、将带有高清相机固定在不动建筑物上，从若干个角度对同一区域内的水土环境进行拍照前设置；S2、将高清摄像机的镜头分为若干个等间距的对焦点A1、A2、A3...AN，在每个对焦点对焦后拍摄照片进行电子数据化处理，之后将照片的电子数据输入至神经网络中进行标记存储。该基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，利用高清摄像的对焦，实现对整体水土样貌拍摄时的距离进行精确计算，之后将同一角度，同一拍摄焦点的照片进行前后对比，从而实现对水土保持监测的效果，可将高清摄像机安装在周边高大人为建造的建筑物上，以保证拍摄点的基准角度。拍摄点的基准角度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法


[0001]本专利技术涉及环境监测
，尤其涉及一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法。

技术介绍

[0002]水土保持监测是指对水土流失发生、发展、危害及水土保持效益进行长期的调查、观测和分析工作。通过水土保持监测，了解目标区域的水土流失类型、强度与分布特征、危害及其影响情况、发生发展规律、动态变化趋势，对水土流失综合治理和生态环境建设宏观决策以及科学、合理、系统地布设水土保持各项措施具有重要意义。
[0003]现有的监测方法大多数都只具有局部或者监测范围较小，只能针对狭义上的水土保持监测，例如采用结构类的设备对局部地区的水或土流失的量来进行预估，例如中国专利公开的水土保持监测装置(公告号为CN 215641234 U4)，这样的监测只能够解决局部水土保持监测的问题。同时在广义上的对大区域内的水土保持监测，现有采用的是利用卫星拍摄的图像与初始图像进行比对，如中国专利网公开的基于自动定位定向技术的水土保持监测方法(公告号为CN 111553244 A)进而对水土的保持进行监测，而这种监测方法的精确度是全部需要依靠卫星飞行轨迹的精度，据现有资料显示，卫星绕地球飞行轨迹是有误差的，其误差在0.03％，每次超过此误差时才会需要校准，且卫星飞行的速度是很快，这对于照片拍摄时地球与卫星所处的经纬度以及高度都是需要做精密计算才能够进行的。单抛开这些误差不说，哪怕就是控制卫星拍摄照片时的指令下发到卫星收到，这期间的延时都非常难以掌控的，差毫秒级别，其卫星拍摄同一地点时的照片误差都非常大。

技术实现思路

[0004]基于现有的水土保持监测方法误差大的技术问题，本专利技术提出了一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法。
[0005]本专利技术提出的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，包括以下步骤：
[0006]S1、将带有高清相机固定在不动建筑物上，从若干个角度对同一区域内的水土环境进行拍照前设置；
[0007]S2、将高清摄像机的镜头分为若干个等间距的对焦点A1、A2、A3...AN，在每个对焦点对焦后拍摄照片I
(n1
，n2)进行电子数据化处理，之后将照片的电子数据输入至神经网络中进行标记存储；
[0008]S3、每个对焦点所产生的距离，通过对焦点的调整度得出相应的距离；
[0009]S4、将上述步骤S2第一次拍摄出的照片进行变换域表示后作为原始照片，之后定期拍摄的照片与所述原始照片进行对比以及计算，相同对焦点所拍摄的照片比对时的误差值即为此处水土变化值，最终实现水土保持监测。
[0010]优选地，所述S2中的照片进行变换域表示，带入至下式进行分解：
[0011][0012]其中I
F
(u，v)是傅里叶系数，可以由下式得到：
[0013]最终照片被分解成频率分量。
[0014]优选地，所述照片空间到基空间的映射或变换可公式化为：
[0015][0016]且上述公式的逆变换为：
[0017][0018]优选地，所述照片被分解成频率分量后，再进行用于自动检测照片的梯度计算：
[0019]P1、计算梯度值；
[0020]P2、计算但愿直方图；
[0021]P3、块描述符的归一化。
[0022]优选地，所述P1的计算梯度值，使用以下滤波器内核处理灰度图像：
[0023]f
x
＝[
‑
10+1]，f
y
＝[
‑
10+1]T
；
[0024]因此，给定一个照片I，以下卷积*操作得出照片I再x和y方向的导数：
[0025]I
x
＝I*f
x
，I
y
＝I*f
y
。
[0026]因此，梯度的方向θ和梯度的大小|g|计算如下：
[0027][0028]优选地，所述P2中的计算单元直方图，将照片分成小的单元，每个单元都有固定数量的梯度方向区间，均匀分布在0
‑
180
°
或0
‑
360
°
之间，具体取决于梯度是无符号还是有符号，单元内的每个像素，基于该像素处梯度的模对每个梯度方向区间投加权票，对于投票权重，可以是梯度大小、梯度大小的平方根或梯度大小的平方。
[0029]优选地，所述P3中块描述符的归一化，为了处理照片中光照和对比度的变化，通过将单元组合在一起形成更大的空间上相连的块，局部地归一化梯度强度。
[0030]优选地，所述块描述符的归一化，设ν是包含给定块中所有直方图的非归一化向量，||ν||
k
为它的k阶范数，所述k＝1,2，在将小常量设为∈，归一化因子可为如下之一：
[0031]L2范数：
[0032]或者L1范数：
[0033]或者L1范数平方根：
[0034]优选地，所述归一化因子还包括L2
‑
Hys，通过此归一化因子消减ν的L2的范数得到，然后重新归一化，所述ν的最大限制为0.2，实现最终的图像描述符是通过连接所有归一化的块描述符而形成的。
[0035]优选地，所述S2中将照片的电子数据输入至神经网络中进行标记存储，所述神经网络为局部线性嵌入单元。
[0036]所述照片数据通过所述局部线性嵌入单元分别被函数y＝f(x)1，y＝f(x)2...y＝f(x)
n
一一对应组成，由此一个数据被二维标记成(X
i
，Y
i
)，之后对数据(X
i
，Y
i
)进行三维标记的用于将数据(X
i
，Y
i
)嵌入到低维空间中的局部线性嵌入单元，最后将数据(X
i
，Y
i
)分别在三维坐标系中被标记出来，使得每个数据的特征被拆分后都由三个坐标系轴表示被标记出来。
[0037]所述局部线性嵌入单元还包括原始点和本数据重建点之间的距离平方和以及根据约束条件计算等式后最小的权矩阵W：
[0038]计算局部协方差C＝ZZ
T
，其中Z就是z
i
组成的矩阵；
[0039]利用CW＝I计算W，其中I是N*N单位矩阵；
[0040]对于非邻近点，令W
ij
＝0；
[0041]对设置其他元素。
[0042]本专利技术中的有益效果为：
[0043]1、通过设置在同一视角上对需要监测的水土样貌进行高清拍照，利用高清摄像的对焦，实现对整体水土样貌拍摄时的距离进行精确计算，之后将同一角度，同一拍摄焦点的照片进行前后对比，从而实现对水土保持监测的效果，可将高清摄像机安装在周边高大人为建造的建筑物上，以保证拍摄点的基准角度。
[0044]2、通过设置照片进行变换域表示，能够本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，包括以下步骤：S1、将带有高清相机固定在不动建筑物上，从若干个角度对同一区域内的水土环境进行拍照前设置；S2、将高清摄像机的镜头分为若干个等间距的对焦点A1、A2、A3...AN，在每个对焦点对焦后拍摄照片进行电子数据化处理，之后将照片的电子数据输入至神经网络中进行标记存储；S3、每个对焦点所产生的距离，通过对焦点的调整度得出相应的距离；S4、将上述步骤S2第一次拍摄出的照片进行变换域表示后作为原始照片，之后定期拍摄的照片与所述原始照片进行对比以及计算，相同对焦点所拍摄的照片比对时的误差值即为此处水土变化值，最终实现水土保持监测。2.根据权利要求1所述的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，其特征在于：所述S2中的照片进行变换域表示，带入至下式进行分解：其中I
F
(u，v)是傅里叶系数，可以由下式得到：最终照片被分解成频率分量。3.根据权利要求2所述的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，其特征在于：所述照片空间到基空间的映射或变换可公式化为：且上述公式的逆变换为：4.根据权利要求3所述的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，其特征在于：所述照片被分解成频率分量后，再进行用于自动检测照片的梯度计算：P1、计算梯度值；P2、计算但愿直方图；P3、块描述符的归一化。5.根据权利要求4所述的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，其特征在于：所述P1的计算梯度值，使用以下滤波器内核处理灰度图像：f
x
＝[
‑
10+1]，f
y
＝[
‑
10+1]
T
；因此，给定一个照片I，以下卷积*操作得出照片I再x和y方向的导数：I
x
＝I*f
x
，I
y
＝I*f
y
；因此，梯度的方向θ和梯度的大小|g|计算如下：
6.根据权利要求4所述的一种基于自动定位定向技术的水土保持监测方法，其特征在于：所述P2中的计算单元直方图，将照片分成小的单元，每个单元都有固定数量的梯度方向区间，均匀分布在0
‑
180
°
或0
‑
360
°
之间，具体取决于...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊朝儒，魏焕雷，范平，毛艳萍，云鹏飞，张改青，李永涛，杨满，
申请(专利权)人：中科华水工程管理有限公司，
类型：发明
国别省市：