基于无人机航拍的围堰渗水区域识别系统的制作方法

本发明涉及无人机遥感数据处理和围堰渗水检测，具体为基于无人机航拍的围堰渗水区域识别系统。

背景技术：

1、围堰作为水利工程施工中的临时挡水构筑物，其渗水状态的快速准确识别直接关系到工程安全。现有围堰渗水检测技术主要依赖人工目视巡检、预埋渗压计或温度传感器等接触式方法，以及基于可见光或热红外影像的非接触式遥感方法。人工巡检覆盖范围有限、效率低且依赖人员经验，难以发现围堰表面内部潜在的渗水通道。预埋传感器方式布设成本高，仅能获取离散点位信息，无法完整反映围堰表面的渗水空间分布。热红外影像通过检测温度异常推断渗水区域，但区表水迹、潮湿植被和真实渗水区域的热特征相近，虚警率较高。

2、多光谱无人机航拍技术能够同时获取围堰表面在多个窄波段的反射信息，为从物质光谱特性层面识别渗水提供了数据基础。常规基于多光谱影像的渗水检测方法大多直接计算归一化水体指数或构建含水量反演模型，在未剔除围堰表面植被、淤泥、临时积水等干扰地物的情况下进行渗水判定，容易将围堰主体结构之外的水分来源误报为渗水异常。此外，现有方法通常孤立地根据各像素或各区域的含水量绝对值是否超过某一阈值来判断渗水，忽视围堰渗水沿迎水面至背水面方向逐渐发展的水力梯度特征，不能有效区分因表面润湿、降雨残留等引起的均匀含水变化与真正贯穿围堰厚度的渗流路径。

3、针对上述问题，需要解决如何从多光谱影像构建的三维点云中精确剥离非围堰结构物，仅保留围堰主体以进行含水分析，以及如何利用围堰表面含水特征的空间连续变化趋势识别具有厚度方向水力递增规律的渗水异常区域。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种基于无人机航拍的围堰渗水区域识别系统，以解决现有技术中围堰主体点云提取混杂非围堰地物导致含水分析准确性不足，以及渗水识别未能捕捉围堰厚度方向水力递增趋势而导致渗水异常区域漏检或误判的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供了一种基于无人机航拍的围堰渗水区域识别系统，包括影像获取模块、材料识别模块、点云生成模块、主体提取模块、含水分析模块和渗水识别模块。

3、影像获取模块用于获取无人机航拍的多光谱影像序列，以及对应各帧影像的采集时刻和无人机位姿数据。

4、材料识别模块对所述多光谱影像序列中的每一帧影像进行辐射定标得到各像素点在各波段的辐亮度值，依据各波段的辐亮度值和对应波段的太阳辐照度校准系数计算各像素点在各波段的方向反射率，并将同一像素点在各波段的方向反射率按照波段顺序排列生成该像素点的光谱反射率曲线。从所述光谱反射率曲线中提取各像素点的光谱吸收峰位置和光谱吸收峰深度，与预设的围堰材料光谱特征库中各材料类型的标准吸收峰参数进行匹配，将匹配度最高的材料类型确定为该像素点对应的地物材料类型，从而准确区分混凝土、堆石体、黏土芯墙等围堰材料与水体、植被、淤泥等非围堰材料。

5、点云生成模块根据各帧影像的采集时刻从所述无人机位姿数据中提取各帧影像对应的相机投影中心坐标和相机姿态角，将各帧影像中各像素点的图像坐标转换至同一世界坐标系下得到初始三维坐标，并以相邻帧影像之间的重叠区域中同名像素点的三维坐标误差最小化为目标，迭代调整各帧影像的相机姿态角，生成高精度的三维光谱点云。

6、主体提取模块获取所述三维光谱点云中每个点云位置处对应像素点的地物材料类型，将地物材料类型判定为水体、植被或淤泥的点云位置标记为非围堰点并予以删除，保留地物材料类型判定为混凝土、堆石体或黏土芯墙的点云数据，得到围堰主体点云，有效排除非围堰对象对后续含水分析的干扰。

7、含水分析模块对围堰主体点云中各点云位置处的光谱反射率曲线进行包络线去除处理，在包络线去除后的光谱曲线中定位近红外波段区间内的最大反射率值及其对应的峰值波长位置，计算该峰值波长位置相对于干燥围堰材料的标准峰值波长位置的波长偏移量，并将所述波长偏移量作为该点云位置处的含水特征值。以所述围堰主体点云中所有点云位置的三维坐标为基础建立围堰表面的三角不规则网络，以各顶点的含水特征值为属性值，对所述三角不规则网络进行规则网格化重采样，将各重采样网格节点处的含水特征值通过其所在三角面片三个顶点的含水特征值线性插值确定，形成反映围堰表面含水状态精细分布的含水特征分布网格。

8、渗水识别模块在所述含水特征分布网格中，选取位于围堰迎水面与背水面之间的中间层网格节点作为基准节点，计算各基准节点与其沿围堰厚度方向相邻的内侧网格节点和外侧网格节点的含水特征值差异，得到厚度方向含水增量。从围堰顶部边界网格节点开始，沿围堰厚度方向逐层计算相邻两层网格节点之间的含水特征值差值，得到各深度层的含水增量序列，判断所述含水增量序列中相邻两个含水增量之间的比值是否在预设比值区间内，并将满足所述预设比值区间且各层含水增量均大于预设增量阈值的连续深度层所对应的网格节点归入连续网格节点集合，该连续网格节点集合所覆盖的区域即为含水特征值沿围堰厚度方向呈线性递增趋势的渗水异常区域。通过捕捉厚度方向上含水增量的等差递增趋势，系统能够有效分辨渗水引起的内部含水渐进变化，显著提升识别可靠性。

9、作为本发明的一个技术方案，渗水识别模块还获取所述连续网格节点集合在围堰水平方向上的延伸长度和延伸方向，生成渗水异常区域的边界轮廓线，并根据所述边界轮廓线所围成的面积以及所述连续网格节点集合中各网格节点的含水特征值均值，计算渗水异常区域的综合渗水强度指标，为渗漏危害性评估提供直接的定量依据。

10、本发明的系统将无人机多光谱影像的三维空间重建与围堰材料光谱特性、近红外水分敏感特征相结合，在准确剔除无关地物的基础上，沿围堰厚度方向构建含水特征网格并捕捉线性递增的渗水特征，不仅实现了渗水区域的自动化精准识别，还能输出渗水强度空间分布，为围堰渗流安全监测提供高效可靠的技术支撑。

11、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

12、将多光谱影像序列中各像素点的光谱反射率曲线与预设的围堰材料光谱特征库进行匹配，逐像素识别出混凝土、堆石体、黏土芯墙等围堰材料以及水体、植被、淤泥等非围堰地物材料类型，继而利用三维空间配准后生成的三维光谱点云进行主体提取，直接剔除属于非围堰材料类型的点云数据，保留围堰主体点云。采用该方案，围堰表面附着的湿润植被、表面临时积水和淤泥等干扰地物被从含水分析对象中排除，后续构建的含水特征分布网格仅反映围堰结构本身的含水状态，避免了非围堰水分来源对渗水识别的干扰，使得渗水异常区域判定准确度得以提升。

13、针对围堰主体点云中的每一位置，利用包络线去除处理后的光谱曲线在近红外波段反射峰值波长相对于干燥围堰材料标准峰值波长的偏移量，量化该点处的含水特征值，在此基础之上建立围堰表面的含水特征分布网格。通过选取围堰迎水面与背水面之间的中间层网格节点作为基准，逐层计算沿围堰厚度方向相邻网格节点的含水特征值差异，得到厚度方向含水增量，并筛选出含水增量大于预设增量阈值且含水增量随深度变化呈等差递增关系的连续网格节点集合，将该集合所覆盖的区域识别为渗水异常区域。利用含水特征值沿围堰厚度方向呈现线性递增这一水力渗流固有规律进行识别，能够将因降雨、溅水等引起的表面均匀含水升高与渗流导致的由迎水面至背水面逐步发展的内部含水梯度变化区分开来，使得早期线状渗流通道可被可靠检出，同时获得的渗水异常区域轮廓和连续节点集合内的含水特征值均值可直接用于计算综合渗水强度，为评估渗水风险等级提供结构化信息。