[发明专利]一种流域性洪涝场景的无人机监测方法及系统

权利要求书

1.一种流域性洪涝场景的无人机监测方法，其特征在于，所述监测方法包括如下步骤：

通过第一无人机系统获取拍摄流域性洪涝场景的全景视频；

根据所述全景视频实时监测流域性洪涝的实际场景；

通过多个第二无人机系统，获取多个遥感影像集和多个点云数据影像集；每个第二无人机系统获取的遥感影像集包括所述第二无人机系统在不同的时间点获取的多个遥感影像；每个第二无人机系统获取的点云数据影像集包括所述第二无人机系统在不同的时间点获取的多个点云数据影像；

将多个所述点云数据影像集中的点云数据影像拼接成合成点云数据影像；

根据所述合成点云数据影像与地理空间数据云数据库中的土地覆盖点云数据遥感影像进行影像配准直观对比，确定淹没的土地利用类型；

将多个遥感影像集中的遥感影像拼接成合成遥感影像；

根据所述合成遥感影像确定每种土地利用类型的淹没范围和淹没深度。

2.根据权利要求1所述的流域性洪涝场景的无人机监测方法，其特征在于，所述将多个遥感影像集中的遥感影像拼接成合成遥感影像，具体包括：

采用SURF算法和HSI颜色模型对多个遥感影像集中的遥感影像进行粗匹配，得到多个粗匹配点；

采用随机抽样一致性算法对多个所述粗匹配点进行提纯，得到多个提纯后的粗匹配点；

采用最小二乘法对多个所述提纯后的粗匹配点进行精匹配，得到多个精匹配点；

基于多个所述精匹配点，采用插值方法将多个遥感影像集中的遥感影像拼接成合成遥感影像。

3.根据权利要求2所述的一种流域性洪涝场景的无人机监测方法，其特征在于，所述采用SURF算法和HSI颜色模型对多个遥感影像集中的遥感影像进行粗匹配，得到多个粗匹配点，具体包括：

构建每个遥感影像的尺度空间；

建立并求解每个遥感影像的尺度空间的黑塞矩阵，得到每个遥感影像的多个特征点；

构造每个特征点的描述子；

根据所述HSI颜色模型，将每个特征点的色彩数据添加至所述特征点的描述子，得到每个特征点的色彩描述子；

根据每个特征点的色彩描述子，确定所述特征点是否为遥感影像重叠区域的特征点，选取重叠区域的特征点作为相互重叠的遥感影像的粗匹配点。

4.根据权利要求1所述的流域性洪涝场景的无人机监测方法，其特征在于，所述根据所述合成遥感影像确定每种土地利用类型的淹没范围和淹没深度，具体包括：

根据所述合成遥感影像，建立流域洪涝场景的数字高程模型；

将所述流域洪涝场景的数字高程模型与所述流域的洪涝前的数字高程模型对比，确定每种土地利用类型的淹没范围和淹没深度。

5.根据权利要求1所述的流域性洪涝场景的无人机监测方法，其特征在于，所述土地利用类型包括居民地、道路、桥梁和耕地中的一种或几种。