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申请/专利权人：南京数维测绘有限公司;南京农业大学

摘要：本发明涉及黄土梯田损毁部位识别技术领域，且公开了一种基于无人机摄影测量的黄土梯田损毁部位识别方法，包括以下步骤：S1：信息采集，通过无人机进行摄影采集待检测地方的原始正射影像和数字表面模型DMS；S2：预处理，对无人机原始正射影像DOM和数字表面模型DSM进行预处理；S3：多尺度分割；S4：样本标注，根据步骤3得到的分割结果，对分割结果按照分割对象总数的1%的比例，参考DOM和DSM对进行损毁位置样本标注。本发明使用无人机影像设计有效的自动化梯田损毁识别方法提高了提取效率、减少人工工作量，可将损毁部位区别为崩塌、田面陷穴、田坎陷穴等子类别，具有操作方法简单、普适性强、效率高、精度高等特点。

主权项：1.一种基于无人机摄影测量的黄土梯田损毁部位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：信息采集，通过无人机进行摄影采集待检测地方的原始正射影像DOM和数字表面模型DSM；S2：预处理，对无人机原始正射影像DOM和数字表面模型DSM进行预处理，计算原始正射影像绿光波段灰度共生矩阵GLCM均值G_Mean和协方差G_Var，DSM山体阴影DSM_Hillshade和DSM灰度共生矩阵自相关性DSM_Cor；S3：多尺度分割，选取DOM红色波段R，绿色波段G，蓝色波段B，G_Mean，G_Var，DSM，DSM_Hillshade，DSM_Cor共计八个波段，分别按1，1，1，1，1，0.5，1，0.5权重设置，尺度参数、形状指数和紧致度分别选取100，0.1，0.5设置进行多尺度分割，得到分割结果；S4：样本标注，根据步骤3得到的分割结果，对分割结果按照分割对象总数的1％的比例，参考DOM和DSM对进行损毁位置样本标注；S5：计算标准差，对分割对象中每个对象应用DOM和DSM分别计算DSM标准差DSM_Std，DOM_Var标准差DOM_Var_Std，DOM_Mean标准差DOM_Mean_Std，红光波段R标准差R_Std，绿光波段G均值G_Mean，DSM灰度共生矩阵熵标准差DSM_Ent_Std，分割对象形状指数Shp，分割对象DSM极差Rge，DOM过绿指数EXG，红光波段R均值R_Mean，蓝光波段B标准差B_Std，DSM_Cor标准差DSM_Cor_Std，蓝光波段B均值B_Mean共计19个特征；S6：分类，根据训练样本采用上述19个特征对全部分割对象进行最近邻KNN分类，得到陷穴区域、崩塌区域和其他三类分类结果；S7：再次分割，对步骤6得到的陷穴区域，通过地表起伏度指标进行田面陷穴和田坎陷穴的分割；S8：转为矢量，将最终分类矢量结果转为栅格后重新转为矢量，以完成破碎图斑的合并，得到最终分类结果。

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