[发明专利]采煤塌陷地裂缝的识别与提取方法、装置及存储介质

说明书

本公开提供的采煤塌陷地裂缝的识别与提取方法、装置及存储介质，包括：获取多幅含有采煤塌陷地表裂缝的矿区无人机影像数据A；对矿区无人机影像数据A进行预处理，得到矿区无人机影像数据B；计算地物统计特征；使用K‑means聚类方法并结合地物统计特征，从矿区无人机影像B中提取地裂缝，生成二值影像数据B3；对二值影像数据B3进行优化处理，得到二值影像数据C；对二值影像数据C进行击中击不中变换处理，直至二值影像数据C中地裂缝的宽度不再发生变化，得到最终的含有地裂缝的二值影像数据D；根据二值影像数据D计算地裂缝的实际面积、长度和宽度。本公开提取裂缝的精度更高且较为自动化，无需大量训练样本。

技术领域

本公开属于地裂缝的监测领域，特别涉及一种采煤塌陷地裂缝的识别与提取方法、装置及存储介质。

背景技术

我国西部黄土沟壑生态脆弱区具有气候干旱、地表缺水和植被覆盖度低等特征。煤炭开采导致的地裂缝问题尤为突显，同时也造成了地表建筑物变形、地下管道破坏、地下水流失、地面塌陷、耕地损毁、土壤表层含水量降低、植被退化、水土流失等一些列环境问题，给矿区管理工作者带来了极大的困难，是矿区土地复垦的重点工作。因此，必须获得矿区沉陷地表裂缝实时、高精度的分布信息，用来评估地质危害和研究其发育规律，为矿区土地复垦与治理提供有价值的工程信息。无人机影像具有分辨率高、灵活机动、高效快速、作业成本低等显著优势，其分辨率可以达到毫米级，为矿区地裂缝的信息提取提供了有价值的数据源。

目前地裂缝已成为西部矿区最主要的地质灾害，对于地裂缝的监测主要是利用地裂缝监测装置对其进行实地直接测量，需要花费大量的人力、物力及财力，同时监测范围有限，普适性较差。而目前对于地裂缝的而目前对于地裂缝的识别和提取主要是面向对象、边缘检测、阈值分割和人工目视解译，需要大量的训练样本，且都具有很多限制性因素与条件，不能广泛使用。

发明内容

本公开旨在解决上述问题之一。

为此，本公开提出的一种具有高效率、高精度和高实时性的采煤塌陷地裂缝的识别及提取方法，包括以下步骤：

通过无人机摄影获取多幅含有采煤塌陷地表裂缝的矿区无人机影像数据A；

对所述矿区无人机影像数据A进行预处理，得到矿区无人机影像数据B；

计算所述矿区无人机影像数据B的图像梯度变化，以此作为第一地物统计特征，得到矿区无人机影像数据B1；根据所述矿区无人机影像数据B1中各像素点的RGB值判定图像像素是否为同质点，以此作为第二地物统计特征，得到矿区无人机影像数据B2；将所述矿区无人机影像数据B2中各像素点的RGB值作为第三统计特征；

使用K-means聚类方法并结合所述第一地物统计特征、第二地物统计特征和第三统计特征，从所述矿区无人机影像B2中提取地裂缝，生成含有地裂缝的二值影像数据B3；

对所述含有地裂缝的二值影像数据B3进行优化处理，得到含有地裂缝的二值影像数据C；

对所述含有地裂缝的二值影像数据C进行击中击不中变换处理，直至所述二值影像数据C中地裂缝的宽度不再发生变化，得到最终的含有地裂缝的二值影像数据D；根据所述二值影像数据D计算地裂缝的实际面积、长度和宽度。

本公开第一方面实施例提供的采煤塌陷地裂缝的识别及提取方法具有以下特点及有益效果：