本發(fā)明涉及遙感分析的，尤其涉及一種基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法。

背景技術：

1、泥石流是一種由水、泥土和石塊等混合物組成的快速流動的地質災害，通常發(fā)生在山區(qū)和丘陵地帶。泥石流的發(fā)生往往與強降雨、融雪、地震等自然因素密切相關，具有突發(fā)性和破壞性，給人類生命財產和生態(tài)環(huán)境帶來了嚴重威脅。隨著全球氣候變化的加劇，泥石流的發(fā)生頻率和強度逐漸增加，尤其是在一些地質條件脆弱的地區(qū)，泥石流災害的風險顯著上升。傳統(tǒng)的泥石流地質災害監(jiān)測和評估方法主要依賴于現(xiàn)場調查和人工測量，這種方法不僅耗時耗力，而且在災害發(fā)生后，現(xiàn)場條件往往復雜，導致數(shù)據采集的困難。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法，通過遙感技術獲取地表信息，在大范圍內快速、準確地獲取泥石流波及范圍，為災害評估和應急響應提供重要支持。

2、實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法，包括以下步驟：

3、s1：采集災害影響遙感圖像并進行預處理，得到預處理后的災害影響遙感圖像；

4、s2：對預處理后的災害影響遙感圖像進行邊緣增強，得到增強后的災害影響遙感圖像，其中改進的形態(tài)學梯度處理為所述邊緣增強的實施方法；

5、s3：對增強后的災害影響遙感圖像進行邊緣優(yōu)化處理，降低邊緣像素的噪音信息，得到優(yōu)化后的災害影響遙感圖像，其中像素信息熵為所述邊緣優(yōu)化處理的實施方法；

6、s4：對優(yōu)化后的災害影響遙感圖像進行邊緣提取，得到災害影響范圍邊緣輪廓；

7、s5：對災害影響范圍邊緣輪廓進行映射測量，得到真實災害影響范圍。

8、作為本發(fā)明的進一步改進方法：

9、可選地，所述s1步驟中采集災害影響遙感圖像，包括：

10、利用遙感平臺上的遙感器采集目標區(qū)域的災害影響遙感圖像，其中遙感平臺為人造衛(wèi)星，遙感器為多光譜掃描儀，目標區(qū)域為發(fā)生地質災害后的區(qū)域，災害影響遙感圖像的采集流程為：

11、分別選取綠光、近紅外、紅光以及短波紅外波段對應的濾波片，將所選取濾波片依次放入遙感器中；

12、從目標區(qū)域發(fā)出的紅外光輻射以及可見光輻射進入到遙感器中，并透過不同波段的濾波片，構成不同波段下的濾波反射圖像：

13、；

14、其中：

15、表示第u種波段下的濾波反射圖像，其中第1-4種波段依次為綠光、近紅外、紅光以及短波紅外波段；在本發(fā)明實施例中，綠光、近紅外、紅光以及短波紅外波段所選取的波長依次為510納米、820納米、675納米以及2000納米，依次表征目標區(qū)域在植被、土壤、水體以及礦物巖石特征的成像信息；

16、表示濾波反射圖像對應的像素矩陣，表示濾波反射圖像中第x行第y列像素的像素值，x表示濾波反射圖像的像素行數(shù)，y表示濾波反射圖像的像素列數(shù)；

17、將多個波段下的濾波反射圖像作為災害影響遙感圖像，對災害影響遙感圖像進行預處理。

18、可選地，所述對災害影響遙感圖像進行預處理，包括：

19、對災害影響遙感圖像進行預處理，其中預處理流程為：

20、s11：獲取遙感器在不同波段下的增益系數(shù)以及偏移量；

21、s12：利用增益系數(shù)以及偏移量將對應波段下濾波反射圖像的像素值轉換為輻射亮度；其中像素值的輻射亮度轉換公式為：

22、；

23、其中：

24、表示像素值的輻射亮度；

25、表示遙感器在第u種波段下的增益系數(shù)；

26、表示遙感器在第u種波段下的偏移量；

27、s13：對轉換為輻射亮度的濾波反射圖像進行大氣校正，得到大氣校正后的濾波反射圖像；其中輻射亮度的校正公式為：

28、；

29、其中：

30、表示濾波反射圖像中輻射亮度最低的圖像區(qū)域的輻射亮度均值；

31、表示第u種波段下的大氣透過率；

32、s14：構成預處理后的災害影響遙感圖像，其中表示第u種波段下大氣校正后的濾波反射圖像，表示濾波反射圖像中第x行第y列像素的輻射亮度值。

33、可選地，所述s2步驟中對預處理后的災害影響遙感圖像進行邊緣增強，包括：

34、對預處理后的災害影響遙感圖像進行邊緣增強，其中邊緣增強處理流程為：

35、s21：將預處理后的災害影響遙感圖像拆分為不同波段下的濾波反射圖像；

36、s22：對不同波段下的濾波反射圖像進行多尺度的低頻信息提取以及高頻信息提取，其中濾波反射圖像在尺度k的低頻信息提取公式為：

37、；

38、其中：

39、表示濾波反射圖像在尺度k的低頻信息；，k表示預設的最大尺度；

40、表示濾波反射圖像的第x行輻射亮度值序列；

41、表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；

42、濾波反射圖像在尺度k的高頻信息提取公式為：

43、；

44、其中：

45、表示濾波反射圖像在尺度k的高頻信息；

46、s23：計算得到不同低頻信息以及高頻信息的信息梯度矩陣；其中低頻信息對應的信息梯度矩陣為：

47、；

48、；

49、其中：

50、表示低頻信息在位置c的信息梯度；

51、高頻信息對應的信息梯度矩陣為：

52、；

53、；

54、其中：

55、表示高頻信息在位置c的信息梯度；

56、s24：對信息梯度矩陣進行形態(tài)學增強，將形態(tài)學增強后信息梯度矩陣的中心元素作為增強信息；其中信息梯度矩陣的形態(tài)學增強流程為：

57、s241：生成結構矩陣；

58、s242：利用結構矩陣a對信息梯度矩陣依次進行形態(tài)學腐蝕運算以及形態(tài)學膨脹運算，得到形態(tài)學增強后信息梯度矩陣；

59、s243：將形態(tài)學增強后信息梯度矩陣的中心元素作為信息梯度矩陣的增強信息；

60、s25：將k個尺度下低頻信息以及高頻信息所對應的增強信息進行重構，得到邊緣增強后的濾波反射圖像，其中k表示預設的最大尺度，濾波反射圖像所對應增強信息的重構公式為：

61、；

62、其中：

63、表示第k個尺度下低頻信息所對應的增強信息；

64、表示第k個尺度下高頻信息所對應的增強信息；

65、表示濾波反射圖像中第x行輻射亮度值序列的重構結果；

66、所述濾波反射圖像對應的重構結果為，t表示轉置；

67、s26：將多個波段下重構后的濾波反射圖像作為增強后的災害影響遙感圖像：

68、；

69、；

70、其中：

71、表示增強后的災害影響遙感圖像，表示中第x行第y列像素的多波段輻射亮度值，表示中第x行第y列像素在第u種波段的輻射亮度值。

72、可選地，所述s3步驟中對增強后的災害影響遙感圖像進行邊緣優(yōu)化處理，包括：

73、對增強后的災害影響遙感圖像進行邊緣優(yōu)化處理，其中像素信息熵為所述邊緣優(yōu)化處理的實施方法，其中邊緣優(yōu)化處理流程為：

74、s31：計算得到災害影響遙感圖像中任意像素的最大輻射亮度值，其中災害影響遙感圖像中第x行第y列像素的最大輻射亮度值為：

75、；

76、s32：計算得到災害影響遙感圖像中任意像素的像素信息熵，其中災害影響遙感圖像中第x行第y列像素的像素信息熵為：

77、；

78、其中：

79、表示災害影響遙感圖像中第x行第y列像素的像素信息熵；

80、s33：計算得到災害影響遙感圖像中任意像素的輻射亮度梯度，其中災害影響遙感圖像中第x行第y列像素的輻射亮度梯度為：

81、；

82、；

83、；

84、其中：

85、表示災害影響遙感圖像中第x行第y列像素在水平方向的最大輻射亮度變化值；

86、表示災害影響遙感圖像中第x行第y列像素在豎直方向的最大輻射亮度變化值；

87、s34：基于像素的輻射亮度梯度以及像素信息熵，對像素的最大輻射亮度值進行邊緣調優(yōu)，將邊緣調優(yōu)后的最大輻射亮度值構成災害影響遙感圖像的邊緣優(yōu)化處理結果，其中表示最大輻射亮度值的邊緣調優(yōu)結果。

88、可選地，所述s34步驟中基于像素的輻射亮度梯度以及像素信息熵，對像素的最大輻射亮度值進行邊緣調優(yōu)，包括：

89、所述最大輻射亮度值的邊緣調優(yōu)公式為：

90、；

91、其中：

92、表示最大輻射亮度值的邊緣調優(yōu)結果；

93、表示預設的像素信息熵閾值。

94、可選地，所述s4步驟中對優(yōu)化后的災害影響遙感圖像進行邊緣提取，包括：

95、對優(yōu)化后的災害影響遙感圖像f進行邊緣提取，其中邊緣提取流程為：

96、s41：計算得到災害影響遙感圖像f中任意像素屬于邊緣像素集合的隸屬度，其中災害影響遙感圖像f中第x行第y列像素的隸屬度為：

97、；

98、其中：

99、表示災害影響遙感圖像f中第x行第y列像素的隸屬度；

100、表示隸屬度控制參數(shù)；

101、s42：將像素的隸屬度轉換為概率系數(shù)，其中隸屬度對應的概率系數(shù)為：

102、；

103、；

104、其中：

105、表示災害影響遙感圖像f中第x行第y列像素的梯度方向；

106、表示以災害影響遙感圖像f中第x行第y列像素為起點，方向為的直線區(qū)域中的最大值；

107、表示隸屬度調控系數(shù)；

108、s43：將概率系數(shù)高于預設閾值的像素標記為邊緣像素，構成災害影響范圍邊緣輪廓。

109、可選地，所述s5步驟中對災害影響范圍邊緣輪廓進行映射測量，包括：

110、對災害影響范圍邊緣輪廓進行映射測量，其中映射測量流程為：

111、s51：計算得到災害影響范圍邊緣輪廓的邊緣像素數(shù)目，作為災害周長num；

112、s52：計算得到災害影響范圍邊緣輪廓內的像素數(shù)目，作為災害影響范圍的災害面積h；

113、s53：獲取災害影響范圍邊緣輪廓內像素的像素值以及像素坐標，構成災害像素集合：

114、；

115、其中：

116、表示災害影響范圍邊緣輪廓內第h個像素的像素信息，表示災害影響范圍邊緣輪廓內第h個像素的像素值，分別表示災害影響范圍邊緣輪廓內第h個像素在水平方向以及豎直方向的坐標值；

117、s54：計算得到災害延伸方向：

118、；

119、；

120、其中：

121、表示災害影響范圍邊緣輪廓所包圍災害的幾何分布矩，表示調節(jié)參數(shù)；

122、s55：將災害周長、災害面積以及災害延伸方向作為表征真實災害影響范圍的特征參數(shù)。

123、為了解決上述問題，本發(fā)明提供一種電子設備，所述電子設備包括：

124、存儲器，存儲至少一個指令；

125、通信接口，實現(xiàn)電子設備通信；及

126、處理器，執(zhí)行所述存儲器中存儲的指令以實現(xiàn)上述所述的基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法。

127、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一個指令，所述至少一個指令被電子設備中的處理器執(zhí)行以實現(xiàn)上述所述的基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法。

128、相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明提出一種基于遙感分析的地質災害影響范圍精準測量方法，該技術具有以下優(yōu)勢：

129、首先，本方案提出一種邊緣像素增強方式，利用遙感分析采集目標區(qū)域在植被、土壤、水體以及礦物巖石特征的成像信息，構成表征多種地質特征的災害影響遙感圖像，根據災害影響遙感圖像在不同尺度下的低頻信息以及高頻信息，并將所提取信息轉換為表征鄰域信息變化的信息梯度矩陣，采用梯度增強方式對信息梯度矩陣進行形態(tài)學處理，過濾其中的噪聲像素，對輻射亮度變化較大的像素進行進一步增強，增強像素的邊緣特征以及災害邊緣提取的準確性。

130、同時，本方案根據像素在不同波段的輻射亮度占比，計算得到像素的像素信息熵，像素信息熵越大，則表示像素在某個波段下的細節(jié)越豐富，與其他波段的輻射亮度差異越大，基于像素的輻射亮度梯度以及像素信息熵，對像素的最大輻射亮度值進行邊緣調優(yōu)，將調優(yōu)后的輻射亮度值轉換為像素屬于邊緣像素集合的隸屬度以及概率系數(shù)，實現(xiàn)災害影響遙感圖像中災害影響范圍邊緣輪廓的提取，根據災害影響范圍邊緣輪廓所包圍圖像的幾何分布特征，計算得到災害的延伸方向以及其他分布特征，實現(xiàn)地質災害影響范圍精準測量。