基于无人机图像的公路中央绿化带结构参数的高通量测量方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 段涛 |
| 答辩日期 | 2019-08 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 未标出 |
| 关键词 | 高速公路 中央绿化带 无人机平台 图像数据解译 结构参数 定量化 可视化平台 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 英文摘要 | 中国高速公路总里程以13.66万公里位居全球第一，其发展推动着我国经济发展与社会进步。高速公路绿化是公路建设的重要组成部分，其作用概括起来主要体现在保护环境、创造景观、交通安全三方面。其中交通安全功能主要包括中央绿化带的防眩功能以及沿线绿化带的视线诱导功能。在高速公路中央分隔带内栽植一定高度和冠幅的绿植，能够有效地起到防眩遮光的作用，保障行车安全。构建高速公路中央绿化带植物结构的定量化方法，可以量化其防眩效果。然而，传统的植物表型特征的定量化监测技术应用在高速公路上不仅效率低下，还会影响公路正常运行、带来测量人员人身安全等问题。适用于高速公路绿化带的高精确度定量化评估技术是公路养护部门进行工程评估与监管的保障，也是行业内现阶段的技术短板和未来的重点发展方向。因此，研究人员迫切需要探索安全高效的技术来满足交通领域对公路绿化功能指标定量化检测的需求。 在我国精准养护技术已经在逐步替代传统方法，应用在高速公路的实际养护中。2018年新行业标准中无人机已经成为告诉公路绿化工程监测的推荐方法，在国家力推新型技术研发和应用的方针下，将无人机应用在高速公路绿化带表型监测研究中已成为可能。本文基于无人机平台获取目标高速公路选段的图像数据，通过构建目标路段的正射拼接图像和三维点云模型，实现对目标路段中央绿化带植物生长情况的可视化监控和定量化分析，主要研究内容有： （1）基于无人机的高通量图像数据，采集构建无人机搭载可见光相机的近地遥感图像数据获取平台，在航拍监测高速路段范围内，通过优化UAV 飞行方案和航拍参数获取高精度航拍图像数据集。基于所获取的航拍图像数据，构建其航拍监测区域的二维正交拼接全景影像和三维点云模型。 （2）基于图像数据的高速公路中央绿化带植物表型特征快速精确提取。基于高通量植物表型测定平台获取的航拍图像数据、全景拼接图像和三维点云重建，耦合不同数据结构的解译算法实现目标高速路段中央绿化带植物表型参数的精确提取。构建像素分割模型、地表高程模型、植物冠层高程模型，开发适用于高速公路中央绿化带植物的表型参数提取算法，实现其参数的高通量监测。 （3）基于高速公路中央绿化带冠层的重建构建多组数据的管理系统和可视化结果展示平台。基于多组航拍图像数据集，搭建用于批量管理无人机航拍数据的管理平台，用于不同航拍间的区分和规范化储存。基于原始航拍图像预处理的结果构建平台的基础功能模块，主要包括原始图片的浏览、单张原始图像的地理位置、航拍监测路段区域的正射拼接图像、数字高程拼接图像和三维点云的重建结果的可视化展示。 研究创新点为：基于UAV 平台高效地监测高速公路的基础设施实际情况，是目前公路勘测领域发展的重要趋势，传统的公路设施监测方法费时费力，从业人员工作危险系数大效率低。新的行业标准已经将无人机监测手段纳入推荐技术范围。基于无人机平台搭载的多源传感器获取高分辨率图像序列，进而对高速公路中央绿化带生长状况的评估。多时间点的监测结果，可以动态的反应目标路段中央绿化带的全生长季形态变化。是一种高效安全且耗资少的技术。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 65 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/193947]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 段涛. 基于无人机图像的公路中央绿化带结构参数的高通量测量方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2019. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。