[发明专利]一种实时场景下无人机遥感影像切片方法及系统

说明书

本发明公开了一种实时场景下无人机遥感影像切片方法及系统，包括：检测及转换单张无人机遥感影像的坐标系；确定影像支持的最大缩放层级N，将影像分辨率与最大层级的分辨率对齐；对影像进行切片获得第N层级的瓦片；基于第N层级的瓦片依次生成第N‑1层级至第1层级的瓦片；根据时序及瓦片标识逐层融合拼接第1层级至第N层级的瓦片；本方法及系统能够在无人机航拍时对校正后的像片进行切片，实时将无人机拍摄的遥感影像以地图服务形式流畅呈现给用户。

技术领域

本发明涉及无人机遥感影像处理技术领域，具体地，涉及一种实时场景下无人机遥感影像切片方法及系统。

背景技术

遥感影像切片技术是按照金字塔的方式将带有地理坐标的影像切为小瓦片的技术。将无人机拍摄的遥感影像发布为地图服务，目前主要有两种处理方法：一种是将所有遥感影像拼接成一张大图，对大图切片后发布为地图服务；另一种是对单张影像进行流式切片后作为独立图层发布为地图服务，叠加之后通过浏览器展示。

第一种方法需要把遥感影像先拼接再切片，无法满足实时场景需求。第二种方法虽然能够实时处理，但是只适用于较少影像的场景，随着影像增多，图层数量增加，当影像达到一定数量时浏览器的负载变大，性能下降，无法满足实时应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种实时场景下无人机遥感影像的切片方法及系统，该方法及系统能够在无人机航拍作业时对校正后的影像进行切片及处理，实时将无人机拍摄的遥感影像以地图服务形式流畅呈现给用户。

为实现上述发明目的，本发明一方面提供了一种实时场景下无人机遥感影像切片方法，所述方法包括：

步骤1：检测单张无人机遥感影像的坐标系，若不是墨卡托投影坐标系，则转换为墨卡托投影坐标系，用于在地图上呈现影像；

步骤2：确定影像支持的最大缩放层级N，N为大于1的整数；

步骤3：将影像的分辨率与第N层级的分辨率对齐；

步骤4：对影像进行切片获得第N层级的瓦片；

步骤5：基于第N层级的瓦片依次生成第N-1层级至第1层级的瓦片；

步骤6：根据时序及瓦片标识融合拼接第1层级至第N层级的瓦片；

优选的，根据影像的像素分辨率及墨卡托投影坐标算法，四叉树切割地图。每次切割后对应图层墨卡托投影坐标系的初始分辨都会变大，直到大于影像的分辨率。影像支持的最大缩放层级为最大切割次数减一。

其中，步骤4和步骤5生成瓦片时，瓦片可以存储为任何图片格式。如果考虑地图服务，则需要将瓦片存储为HTTP Content-Type所支持的图片格式并对瓦片做透明化处理。jpg和png是两种常用的图片格式，不包含nodata的瓦片(即非边界瓦片)存储为jpg格式，包含nodata的瓦片(即边界瓦片)存储为png格式。在地图服务端统一设置地图边界，仅可以请求边界范围内的瓦片。请求边界范围内的瓦片时忽略请求的瓦片存储格式，直接返回实际存储的瓦片，能够同时解决边界瓦片黑白边问题及png图片过大导致的加载过慢问题。其中，本方法针对校正后的单张无人机遥感影像，先对第N层级切片获得的瓦片作为瓦片地图金字塔模型的底层；然后其余层级的瓦片都通过重采样其下一层瓦片生成；根据时序及瓦片标识融合拼接瓦片。

优选的，所述步骤4具体包括：根据瓦片数据规范确定每张瓦片的大小及在影像中的像素坐标，从影像左上角开始，从左至右、从上到下进行切分，将影像切分为若干个单张瓦片，瓦片不完整的部分用nodata填充。

优选的，步骤6在融合拼接瓦片时，将瓦片转换为矩阵。此矩阵可以获得瓦片通道中相同行列所有像素点的像素值，这些像素值分别可以视为一组向量v。nodata像素点的像素值在所属通道中统一视为标量0。因此可以通过向量运算判断新瓦片是否包含nodata。