遲臣鑫 陳偉強(qiáng) 朱鵬程 查劍鋒 殷和健 馬晨陽
(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116;2.江蘇省資源環(huán)境信息工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 徐州 221116;3.皖北煤電集團(tuán)有限責(zé)任公司五溝煤礦,安徽 淮北 235131)
雨水囤積與地下水匯流會(huì)在采煤塌陷區(qū)形成積水,會(huì)破壞礦區(qū)及附近生態(tài)環(huán)境[1-2]、造成耕地、道路或建筑物的破壞。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2018年,我國兩淮地區(qū)的采煤塌陷區(qū)面積約300 km2,積水面積占塌陷區(qū)面積的30%~50%[3]。近年來,采煤塌陷積水區(qū)的生態(tài)修復(fù)得到了學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注[4-6],精確獲取面積這一基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對于有效開展采煤塌陷積水區(qū)生態(tài)修復(fù)[7]等工作具有重要意義。
采煤塌陷積水區(qū)面積獲取方法通常有RTK實(shí)測法和遙感法,后者最為常用。范忻等[8]提出了一種改進(jìn)的P-WSVM方法,用于計(jì)算塌陷積水區(qū)面積,該方法受到遙感數(shù)據(jù)分辨率和波段的影響,提取精度為87.76%;王安妮[9]利用NCIWI指數(shù)法,以Landsat影像為數(shù)據(jù)源提取了2000—2018年的沛北礦區(qū)積水區(qū)面積;胡振琪等[10]采用基于小波變換的多尺度邊緣檢測算法提取了塌陷積水區(qū)邊界。一般而言,采煤塌陷積水區(qū)具有面積現(xiàn)勢性強(qiáng)、地形復(fù)雜及測區(qū)形狀不規(guī)則的特點(diǎn),傳統(tǒng)方法存在的不足有:①RTK實(shí)測法適用于小區(qū)域的采煤塌陷積水區(qū)面積計(jì)算,若要保證面積計(jì)算精度,則需提高RTK實(shí)地采點(diǎn)間隔,工作量會(huì)隨之增加;②考慮豐水期、枯水期時(shí)采煤塌陷積水區(qū)面積有差異,并受到遙感影像分辨率的影響[11],遙感法適用于大范圍的采煤塌陷積水區(qū)的面積計(jì)算,且高分辨率遙感影像獲取成本較高,計(jì)算范圍較小的采煤塌陷積水區(qū)面積會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)冗余和經(jīng)費(fèi)浪費(fèi)。為此,本研究提出了一種以無人機(jī)影像為數(shù)據(jù)源,利用耦合濾波方法消除噪聲、自動(dòng)提取水域輪廓并最終獲取采煤塌陷積水區(qū)面積的方法。
無人機(jī)采集地表信息的一般流程有航線規(guī)劃、布設(shè)像控點(diǎn)和提取信息。由于塌陷積水區(qū)隨煤炭開采逐步變化,其面積在不同季節(jié)會(huì)有差異并且水域邊界不規(guī)則,故本研究提出了如圖1所示的面積采集思路。
具體實(shí)施步驟為:①圍繞采煤塌陷積水區(qū)布設(shè)像控點(diǎn)并用無人機(jī)拍攝正射影像[12],保證航向、旁向重疊率在70%以上;②對獲得的正射影像進(jìn)行預(yù)處理,包括灰度化、去噪和二值化處理等;③提取并處理正射影像上積水區(qū)的輪廓,將輪廓點(diǎn)位坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為實(shí)地坐標(biāo),采用向量叉乘法計(jì)算積水區(qū)面積;④對采煤塌陷積水區(qū)面積的計(jì)算精度進(jìn)行評估。
2.1.1 灰度化
灰度化是影像二值化處理的前提,為保留采煤塌陷積水區(qū)影像灰度化后的對比度,采用文獻(xiàn)[13]提出的基于最大加權(quán)投影求解的灰度化算法進(jìn)行影像灰度化處理。
2.1.2 噪聲處理
常見的圖像噪聲有高斯噪聲和椒鹽噪聲等。高斯噪聲是指概率密度函數(shù)服從高斯分布的噪聲,椒鹽噪聲是指圖像傳感器、傳輸信道及解碼處理在影像獲取、傳輸?shù)冗^程中產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲[14]。圖像去噪的經(jīng)典方法有中值濾波、高斯濾波、均值濾波、高通濾波等。高斯濾波適用于處理高斯噪聲[15];均值濾波同樣對高斯噪聲的去除效果較好,但會(huì)損失圖像的邊緣信息[16];高通濾波可以抑制低頻噪聲,對圖像進(jìn)行銳化;中值濾波較適合去除椒鹽噪聲。目前,已有較多學(xué)者對上述濾波方法進(jìn)行了改進(jìn)[17-20],無人機(jī)采集的采煤塌陷積水區(qū)影像中存在多種噪聲,單一濾波方法降噪效果有限,采用濾波耦合去噪具有較好的效果。本研究耦合去噪采用中值濾波、高通濾波算法實(shí)現(xiàn)。其中,中值濾波選擇5×5的像素模板,是因?yàn)椴捎幂^小尺寸模板(3×3)雖然能大量保留圖像細(xì)節(jié)信息,但圖像平滑效果較差;采用較大尺寸模板(7×7)雖然平滑效果好,但會(huì)丟失圖像細(xì)節(jié)信息;高通濾波算法通過sobel算子實(shí)現(xiàn),可達(dá)到突出輪廓的目的。圖2為采用不同濾波方法得到的采煤塌陷積水區(qū)輪廓。
分析圖2可知:采用本研究耦合濾波去噪思路處理后,圖像中噪聲得到了有效抑制,水體輪廓信息提取較為精準(zhǔn),效果優(yōu)于單純采用高通濾波算法、中值濾波算法以及不進(jìn)行任何濾波處理情況下的效果。圖2中,除了圖2(b)中噪聲點(diǎn)較多,無法計(jì)算輪廓面積外,其余3類算法處理后的輪廓面積分別為674.34 km2、779.10 km2、726.39 km2,只有濾波耦合去噪算法得到的輪廓面積與依據(jù)礦區(qū)實(shí)測數(shù)據(jù)的Pix4Dmapper軟件計(jì)算值(716.82 km2)最為接近,可見,本研究提出的濾波算法有助于減少圖像噪聲,突出積水區(qū)的輪廓信息。
2.1.3 二值化處理
二值化處理可以達(dá)到減少數(shù)據(jù)量并突出采煤塌陷積水區(qū)輪廓信息的目的,常用的閾值選取方法有[21]:三角法求閾值[22]、大津法[23]、平均值閾值法以及固定閾值法。采用該類方法生成的二值化圖如圖3所示。
由圖3可知:采用三角法確定閾值時(shí),水體輪廓清晰,邊緣平滑且無明顯噪聲點(diǎn),與實(shí)際水域的輪廓最為接近;采用大津法確定閾值時(shí),輪廓邊緣噪聲點(diǎn)較多,無法準(zhǔn)確區(qū)分水域邊緣的雜草、濕地等干擾信息,提取的水域輪廓面積較實(shí)際偏大;采用平均值法選取閾值時(shí),輪廓邊緣不平滑,有較多的噪聲點(diǎn)被提取出;采用固定閾值法提取的輪廓邊緣較為平滑,輪廓提取速度較快,噪聲點(diǎn)也較少,提取的輪廓面積與實(shí)際面積相接近,但對于不同的圖像,較難選取一個(gè)通用的固定閾值。故本研究采用三角法進(jìn)行閾值選取。
2.2.1 提取水域輪廓及坐標(biāo)
OpenCV中的Findcontours函數(shù)具有提取影像輪廓的功能,將處理后的二值化正射影像輸入,則會(huì)生成完整的嵌套輪廓層次結(jié)構(gòu)并返回Contours列表。
2.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
輪廓坐標(biāo)為圖上坐標(biāo),要計(jì)算輪廓面積,需將圖上坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為實(shí)地坐標(biāo)。圖上坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為實(shí)地坐標(biāo)的公式為
式中,trans(0)、trans(3)代表圖像左上角點(diǎn)的實(shí)地坐標(biāo);trans(1)代表像元寬度;trans(5)代表像元高度;若圖像指北,則參數(shù)trans(2)、trans(4)默認(rèn)為0;m、n為水域輪廓上各個(gè)點(diǎn)的像素坐標(biāo);x、y為水域輪廓上各個(gè)點(diǎn)的實(shí)地坐標(biāo)。
2.2.3 面積計(jì)算
三角形的面積Area(i)等于其兩邊向量積(叉乘)的模的1/2,本研究將任意n邊形分解為n-2個(gè)三角形并求和,來計(jì)算不規(guī)則多邊形的面積Y,計(jì)算公式為
式中,Area(i)為第i個(gè)三角形的面積;n為輪廓的頂點(diǎn)數(shù)(邊數(shù))。
讀取水域輪廓上各個(gè)點(diǎn)的x、y坐標(biāo),并將其轉(zhuǎn)換為頂點(diǎn)Zp(p=1,2,3,…,n),即水體的輪廓是頂點(diǎn)為Zp的任意多邊形,頂點(diǎn)坐標(biāo)按逆時(shí)針方向排列,分別為(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)。由于提取的坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)量較多,故采煤塌陷積水區(qū)可近似為不規(guī)則多邊形,面積計(jì)算公式為
式中,x,y為輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)。
塌陷積水區(qū)面積計(jì)算精度受到無人機(jī)正射影像獲取精度、正射影像處理效果、水域輪廓坐標(biāo)點(diǎn)提取精度和面積計(jì)算精度等因素影響。因水域輪廓坐標(biāo)點(diǎn)較多,故其精度對面積計(jì)算的影響最大。本研究依據(jù)輪廓坐標(biāo)點(diǎn)的精度來評估面積計(jì)算精度。實(shí)現(xiàn)步驟有:①生成N(N>100)組輪廓坐標(biāo)點(diǎn)的高斯隨機(jī)數(shù),賦予輪廓坐標(biāo)點(diǎn)不同的方差;②計(jì)算N組帶有隨機(jī)方差的輪廓面積;③比較每組面積的期望值與依據(jù)相關(guān)算法計(jì)算值的差異。不同坐標(biāo)點(diǎn)位測量誤差對應(yīng)的面積誤差如圖4所示。
采煤塌陷積水區(qū)位于某礦開采區(qū),如圖5所示,采煤引起地表塌陷,雨水囤積與地下水匯流導(dǎo)致該區(qū)域形成了3處采煤塌陷積水區(qū)。3處塌陷積水區(qū)內(nèi)部均無水草覆蓋,水體邊緣有少量水草和樹木,水域1、2輪廓形狀不規(guī)則,用作農(nóng)田灌溉蓄水池,水域3為連通復(fù)雜輪廓,用作魚塘養(yǎng)殖。為滿足該礦對塌陷積水區(qū)生態(tài)修復(fù)及安全防護(hù)的要求,應(yīng)用所提方法對3處積水區(qū)的面積進(jìn)行了計(jì)算分析。
在以3處積水區(qū)為中心的矩形區(qū)域上分別布設(shè)了8個(gè)像控點(diǎn),采用大疆Phantom4 RTK無人機(jī)獲取塌陷積水區(qū)的正射影像,用Pix4Dmapper及Global Mapper軟件提取并處理正射影像信息。
根據(jù)本研究方法實(shí)現(xiàn)思路,使用python語言編寫程序,依據(jù)無人機(jī)影像自動(dòng)計(jì)算采煤塌陷積水區(qū)的面積。以水域2為例,該處水域輪廓如圖6所示,水域2輪廓點(diǎn)位提取結(jié)果如圖7所示。
本研究分別采用Pix4Dmapper軟件、RTK實(shí)測法以及本研究方法計(jì)算了塌陷積水區(qū)的面積,結(jié)果如表1所示。
由表1可知:本研究所提方法與其他兩種方法計(jì)算的水域面積相對誤差在6%以內(nèi);所提方法計(jì)算的水域1面積大于Pix4Dmapper軟件,該方法計(jì)算的水域2、水域3的面積均小于RTK實(shí)測法和Pix4Dmap?per軟件,原因在于水域2、水域3的水體邊緣有較多樹木、雜草等干擾,水域1的水體邊緣樹木、雜草等干擾較少。所提方法在提取水體輪廓時(shí)會(huì)將水體邊緣的樹木、雜草等干擾信息排除,故計(jì)算的面積偏??;當(dāng)水體邊緣無樹木、雜草等干擾信息時(shí),輪廓提取較為精細(xì),故計(jì)算的面積偏大。
(1)為滿足采煤塌陷積水區(qū)生態(tài)修復(fù)需求,提出了一種基于無人機(jī)影像的采煤塌陷積水區(qū)面積采集方法。結(jié)合某礦工程實(shí)例,對該方法的適用性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:該方法與商用化軟件Pix4Dmapper及RTK實(shí)測法相比,采煤塌陷積水區(qū)面積計(jì)算誤差在6%以內(nèi),表明該方法對于采煤塌陷積水區(qū)面積計(jì)算有一定的適用性,可為礦山生態(tài)修復(fù)等工作提供可靠依據(jù)。
(2)由于無人機(jī)航攝存在續(xù)航時(shí)間較短、像控點(diǎn)布設(shè)數(shù)量與測區(qū)面積成正比的不足,故該方法適用于中小面積的采煤塌陷積水區(qū)面積計(jì)算。相對于RTK實(shí)測法和遙感法,該方法工作量較少,且時(shí)效性較強(qiáng)。