基于图像识别技术的高炮安全射界图辅助绘制系统设计与应用

发布时间：2021-07-29 09:08

　　针对传统方法绘制安全射界效率较低且易受主观因素影响,本文通过图像识别技术,依据安全射界绘制规范,搭建了基于高分辨率卫星影像的安全射界图辅助识别与绘制系统。系统将卫星影像中的区域定义为安全区和非安全区。由于非安全区的卫星影像具有后向散射特性强、灰度值较背景区高等特点,利用图像识别技术,通过去雾、灰度化、图像分割和去噪等操作,实现对安全区与非安全区的初步识别。在此基础上,依据高炮安全射界图绘制规范结合目视判读进行人工订正,实现人工影响天气作业点高炮安全射界图的自动绘制。结果表明:该安全射界图辅助绘制系统,结合了图像识别技术和Access数据库管理技术,能够有效利用高分辨率卫星影像,识别过程快速准确,对不同类型的作业点均有较好的效果,有利于射界图信息化管理,满足安全射界图标准,能够应用于人工影响天气作业。 

【文章来源】：干旱气象. 2020,38(04)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

非安全区信息提取过程

将扇形网格沿径向和切向展开,映射为曼哈顿多边形,在此多边形中提取合适的安全射界图形:以A(0,0)为起点,沿y轴正方向扫描找出连续标记为0的扇区长度,若其大于安全射界极坐标切向最小长度(1 km),则对应扇区为安全区,涂成绿色。按此方法依次取x=0,1,…,M-1,找到全部安全扇区,图2为系统识别的安全区和非安全区。第五步:推荐安全射界。将图2中的安全扇区按面积从大到小排序,并将推荐的区域从0°开始沿顺时针方向进行编号,得到推荐安全射界(图3)。

(1)遥感图像本身原因造成系统误判:将系统识别出的非安全区与原图进行对比,非安全区识别准确率为70.8%。遥感图像中,“同物异谱”与“异物同谱”现象导致非安全区提取精度降低,如图1(b)中水面上云的倒影(235°～237°,6.0 km)、岩石(83°、9.0 km)等影像的光谱特征与非安全区目标物相似,而深色建筑物屋顶(25°,7.2 km)光谱特征与安全区相似,容易造成误判。通过对高清影像进行目视判读,可有效识别该类信息。(2)非遥感图像因素造成识别目标属性的改变:根据航空管制部门的相关要求,空中航线所在区域为高炮禁射区,该范围属性由安全区变为非安全区;根据实地调查结果改变识别目标属性(336°～339°,8.3～10.0 km处识别为非安全区,根据实地调查为空置房屋,其属性变为安全区;由于遥感影像更新周期较长,安全区内可能会出现新的建筑,将该区域由安全区变为非安全区)。

【参考文献】：
期刊论文
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[4]一种卫星遥感影像村庄区域提取算法[J]. 路志英,李笑冬.  传感器与微系统. 2017(06)
[5]天津市人工影响天气标准化作业站点建设方案[J]. 孟辉,郭晓军.  天津科技. 2017(05)
[6]基于ArcGIS Python的安全射界图自动化制作[J]. 刘志,郝克俊.  气象科技. 2016(05)
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[9]新疆人工影响天气作业点安全射界图设计规范研究[J]. 郭帷.  价值工程. 2015(23)
[10]基于遥感数据的内蒙古草原灌丛物候变化研究[J]. 范瑛,李小雁,李广泳.  干旱气象. 2014(06)

博士论文
[1]灰度图像阈值分割的自适应和快速算法研究[D]. 阳树洪.重庆大学 2014
[2]基于统计和谱图的图像阈值分割方法研究[D]. 李佐勇.南京理工大学 2010

硕士论文
[1]基于Google地图的安全射界图绘制[D]. 李笑冬.天津大学 2016



本文编号：3309044