[发明专利]基于无人机的图像快速解译方法

说明书

本发明公开了基于无人机的图像快速解译方法，包括图像采集，图像校正，图像配准，图像解译，并在图像解译中设置像素级地理坐标赋值，通过图片POS数据，得到图片中心点位置GPS坐标，再通过摄影几何关系，分析各角点地理坐标，然后对图片各像素进行地理坐标赋值通过计算机对遥感图像进行识别，并最终实现遥感图像理解。本发明以图像拍摄、图像校正、图像配准、图像解译、像素级地理坐标赋值为技术路线，通过改变原有技术路径，适当降低图像结果精度，来提高图像数据处理、解译效率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及基于无人机的图像快速解译方法。

背景技术

我国幅员辽阔，季风气候显著，每年总有一些地区遭受暴雨洪涝灾害。

洪涝灾害发生时，如何快速地指挥救援力量及时减灾救灾抗灾、保障群众生命财产安全甚为重要。及时、全面、准确的灾情数据是灾中阶段救灾抗灾的前提和保障，有助于我们集中人力、物力进行抗灾减灾，并指导区域管理。无人飞机作为近年来飞速发展的新技术，具有机动性好、覆盖范围大、可执行多任务(可见光、多光谱、雷达等等)、应用灵活、任何条件皆可以到达等特点，在灾情数据获取及评估方面应用越来越广泛。

但是由于目前的无人机图像处理、解译等沿用了航空摄影测量图像处理的技术路径——图像拍摄→图像校正→图像拼接(中心投影转正射投影)→图像配准→图像解译。这样的方法可得到厘米级精度的正射图像，但是图像拼接的过程耗时太长，与灾情及时获取、评估的任务要求不匹配。

发明内容

针对现有技术不足，本发明的目的在于提供基于无人机的图像快速解译方法，面向洪涝灾害应急处理，围绕灾情数据的快速获取与分析，通过改变原有技术路径，适当降低图像结果精度，大幅度提高图像数据处理、解译效率，采用智能计算结合传统洪涝灾害研判技术，形成监测、整理、解读一体化的洪涝灾害数据应急获取，实现国家减灾救灾重大需求与社会科技资源的有机结合，从而提高灾害预测预警系统的工作机能。

本发明提供如下技术方案：

基于无人机的图像快速解译方法，包括以下步骤：

S1，图像采集，通过多光谱相机进行图像拍摄，采用水体提取法对水体进行识别，并通过多光谱进行水体数据获取；

S2，图像校正，包括多光谱相机光谱校准、图像暗角校正、镜头畸变校正；

S3，图像配准，通过配准算法实现图像之间的信息融合；

S4，图像解译，通过计算机对遥感图像进行识别，并最终实现遥感图像理解。

优选的，还包括步骤S5，像素级地理坐标赋值，通过图片POS数据，得到图片中心点位置GPS坐标，再通过摄影几何关系，分析各角点地理坐标，然后对图片各像素进行地理坐标赋值。

优选的，在步骤S1中，所述水体提取法为单波段阈值法、水体指数法、谱间关系法、监督分类法、区域生长法中的一种或多种组合。

优选的，在步骤S2中，所述多光谱相机光谱校准是使用光谱校准板和地物光谱仪测量的光谱曲线作为标准，对所述多光谱相机进行光谱校准。

优选的，在步骤S3中，具体实现包括以下步骤：

A，特征检测，手动或者自动检测图像中的特征对象，并将所述特征通过点来表示，所述点称为控制点；

B，特征匹配，建立场景图像和参考图像特征之间的相关性，使用多种特征描述符，进行相似性度量，连同特征的空间相关性；

C，转换模型估计，计算将感测图像和参考图像对齐的所谓映射函数的类型和参数，映射函数的参数通过特征相关性计算；

D，图像重采样和转换，使用映射函数转换感测图像，使用插值技术计算非整数坐标的图像值。