基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法技术

基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法包括首先在作业区域范围内进行像控点采集，获得遥感影像基础控制点参数，以遥感影像基础控制点参数为基准构建遥感基础影像数据；将遥感基础影像数据进行点云匹配生成数字表面模型DSM，利用像元中心点坐标得到投影坐标系下和地理坐标系下的分幅数字正射影像DOM，对非地面高程区域进行滤波编辑生成数字高程模型DEM；提取机场疑似障碍物，计算机场疑似障碍物信息，通过外业进行核实并修正；进行周期监测，提取变化区域，生成机场净空障碍物报告。本发明专利技术能够确保监测范围无死角，实现建筑物精细化普查，解决了现有机场障碍物监测容易遗漏等问题，消除机场安全隐患，可实现常态化周期监测。化周期监测。化周期监测。

【技术实现步骤摘要】
基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法


[0001]本专利技术涉及一种机场净空障碍物监测方法，特别是基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，属于卫星遥感应用


技术介绍

[0002]机场净空是指机场现有的和规划的每条跑道的两端和两侧供飞机起飞、爬升、下滑、着陆、目视所需的规定空间，用于保障飞机安全运行，防止机场周围及其相邻地面上障碍物增多而使机场变得无法使用。机场净空条件的破坏通常是由于超高障碍物造成的(当然，漂浮物或烟雾、粉尘也会破坏净空条件)。为此必须规定一些假想的平面或斜面作为净空障碍物限制面，用以限制机场周围天然地形(山、高地等)及人工构筑物的高度。净空障碍物限制面又称为净空面。为保证净空面的安全，需要定期对净空障碍物进行有效识别和监测。
[0003]机场周围地区工程建设需求日益增长，地物类型复杂，净空保护区范围内的混凝土建筑、灯杆、信号塔、广告牌等不断涌现，增大了遥感卫星数据判读的难度与工作强度。目前机场对周边障碍物的探查主要采用人工巡视方式开展，大面积的净空区控制范围，巡视成本和漏查概率大，对巡视结果可能结果出现瞒报、错报等情况，当前的技术手段无法满足需求：一是机场净空区域范围广，传统的人工巡查方式已不可能满足全面覆盖净空区域范围及净空巡查周期的需求；二是相比于局方，机场作为生产保障单位更是缺乏机场净空区域内障碍物航行评估研究能力，相关工作只能委托专业测绘、设计单位开展，成本大，耗时长，不具备可持续性。
[0004]目前有学者提出基于高分辨率卫星技术的机场净空巡查方法及装置，这里面是利用数字表面模型的两次变化差值来排查高度异常区域，然后发现变化的建筑物，但这个技术方法没对于占地面积小的超高建筑物，比如铁塔、通讯塔、电塔等，这些障碍物在数字表面模型里会存在一定的遗漏，因为该建筑物占地面积小，所以在数字表面模型的点云有一定的概率遗漏或者点位没有落在该建筑物的高点，届时系统未分配到高程异常区域，这就会导致该建筑物的遗漏，所以必须做到无死角排查超高建筑物。

技术实现思路

[0005]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，本专利技术能够确保监测范围无死角，实现建筑物精细化普查，解决了现有机场障碍物监测容易遗漏等问题，消除机场安全隐患，可实现常态化周期监测。
[0006]本专利技术的技术解决方案是：
[0007]基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，包括：
[0008]在作业区域范围内进行像控点采集，获得遥感影像基础控制点参数；
[0009]以遥感影像基础控制点参数为基准构建遥感基础影像数据，将遥感基础影像数据进行点云匹配后得到点云数据，将点云数据栅格化生成格网的机场净空区域数字表面模型
DSM；
[0010]对遥感基础影像数据根据不同色彩模式分别存储为相应的基本存储单元，利用像元中心点坐标得到投影坐标系下和地理坐标系下的分幅数字正射影像DOM；
[0011]基于所述数字表面模型DSM，对非地面高程区域进行滤波编辑生成数字高程模型DEM；
[0012]将所述数字表面模型DSM中各像素点的灰度值与数字高程模型DEM各像素点灰度值进行差值计算，计算后的差值与所述数字正射影像DOM进行叠加处理，提取出机场疑似障碍物；
[0013]计算机场净空限制面的三维模型坐标，绘制出机场净空限制面的三维模型；
[0014]根据机场净空限制面的三维模型以及数字表面模型DSM与数字高程模型DEM，计算机场疑似障碍物平面位置和高程信息作为机场净空障碍物普查数据；
[0015]通过对所述机场净空障碍物普查数据进行外业核实取证，对机场净空障碍物的平面位置和最高点高程值进行核实和修正，得到机场净空障碍物监测范围及首期机场净空障碍物普查数据；
[0016]制定周期监测计划，对所述机场净空障碍物监测范围进行周期监测获得每期机场净空的所述数字表面模型DSM和所述数字正射影像DOM；
[0017]根据所述首期机场净空障碍物普查数据及每期机场净空的所述数字表面模型DSM和所述数字正射影像DOM提取变化区域，生成机场净空障碍物报告。
[0018]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，所述像控点的平面误差应小于10cm，高程误差小于10cm，内容包括2000坐标系成果和1985国家高程基准成果，为后期机场净空障碍物周期监测提供控制基础。
[0019]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，所述点云匹配优先采用前视、后视影像进行匹配提高点云精准度。
[0020]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，提高所述点云精准度的具体方法如下：
[0021]对多景重叠影像进行取舍，选择能保证点云匹配后数字表面模型DSM细节丰富的影像；
[0022]数字表面模型DSM需要与实际地形套合，地貌晕渲状态不存在明显粗差；
[0023]对机场周边障碍物的重点排查地物在立体影像模式下进行修测，保证数字表面模型DSM中的高程值在建筑物的最顶端；
[0024]对于占地面积较大的建筑，在立体影像中将数字表面模型DSM高程值修测至建筑的实际位置；
[0025]对于水域，根据周围地形进行置平处理和平滑过渡，保证无明显地形异常；
[0026]对于匹配困难区域，采用内插、拟合和平滑处理；
[0027]对于山体阴影区域，数字表面模型DSM高程值及纹理特征与实际地貌特征保持一致；
[0028]人工删除非地面附着物。
[0029]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，所述对不同色彩模式的遥感基础影像数据根据不同模式分别存储为相应的基本存储单元具体方法为：如果图幅内多光谱影像所占比例超过图幅的10％，整个图幅的按RGB彩色24位模式存储，如果所占比例低于图幅的
10％，按灰度8位模式存储。
[0030]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，所述投影坐标系下的分幅数字正射影像数据的裁切范围是根据相应的基本存储单元的四个图廓点像元中心点坐标的最小外接矩形，以此向外扩展200～300个像素。
[0031]在上述机场净空障碍物周期监测方法中，所述图廓点像元中心点坐标的计算方法为：
[0032]X
min
＝int[min(X1,X2,X3,X4)
÷
R]×
R
‑
N
×
R
[0033]Y
min
＝int[min(Y1,Y2,Y3,Y4)
÷
R]×
R
‑
N
×
R
[0034]X
max
＝[int[max(X1,X2,X3,X4)
÷
R]+1]×
R+N
×
R
[0035]Y
max
＝[int[max(Y1,Y2,Y3,Y4)
÷
R]+1]×
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：包括：在作业区域范围内进行像控点采集，获得遥感影像基础控制点参数；以遥感影像基础控制点参数为基准构建遥感基础影像数据，将遥感基础影像数据进行点云匹配后得到点云数据，将点云数据栅格化生成格网的机场净空区域数字表面模型DSM；对遥感基础影像数据根据不同色彩模式分别存储为相应的基本存储单元，利用像元中心点坐标得到投影坐标系下和地理坐标系下的分幅数字正射影像DOM；基于所述数字表面模型DSM，对非地面高程区域进行滤波编辑生成数字高程模型DEM；将所述数字表面模型DSM中各像素点的灰度值与数字高程模型DEM各像素点灰度值进行差值计算，计算后的差值与所述数字正射影像DOM进行叠加处理，提取出机场疑似障碍物；计算机场净空限制面的三维模型坐标，绘制出机场净空限制面的三维模型；根据机场净空限制面的三维模型以及数字表面模型DSM与数字高程模型DEM，计算机场疑似障碍物平面位置和高程信息作为机场净空障碍物普查数据；通过对所述机场净空障碍物普查数据进行外业核实取证，对机场净空障碍物的平面位置和最高点高程值进行核实和修正，得到机场净空障碍物监测范围及首期机场净空障碍物普查数据；制定周期监测计划，对所述机场净空障碍物监测范围进行周期监测获得每期机场净空的所述数字表面模型DSM和所述数字正射影像DOM；根据所述首期机场净空障碍物普查数据及每期机场净空的所述数字表面模型DSM和所述数字正射影像DOM提取变化区域，生成机场净空障碍物报告。2.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：所述像控点的平面误差应小于10cm，高程误差小于10cm，内容包括2000坐标系成果和1985国家高程基准成果，为后期机场净空障碍物周期监测提供控制基础。3.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：所述点云匹配优先采用前视、后视影像进行匹配提高点云精准度。4.根据权利要求3所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：提高所述点云精准度的具体方法如下：对多景重叠影像进行取舍，选择能保证点云匹配后数字表面模型DSM细节丰富的影像；数字表面模型DSM需要与实际地形套合，地貌晕渲状态不存在明显粗差；对机场周边障碍物的重点排查地物在立体影像模式下进行修测，保证数字表面模型DSM中的高程值在建筑物的最顶端；对于占地面积较大的建筑，在立体影像中将数字表面模型DSM高程值修测至建筑的实际位置；对于水域，根据周围地形进行置平处理和平滑过渡，保证无明显地形异常；对于匹配困难区域，采用内插、拟合和平滑处理；对于山体阴影区域，数字表面模型DSM高程值及纹理特征与实际地貌特征保持一致；人工删除非地面附着物。5.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：所述对不同色彩模式的遥感基础影像数据根据不同模式分别存储为相应的基本存储
单元具体方法为：如果图幅内多光谱影像所占比例超过图幅的10％，整个图幅的按RGB彩色24位模式存储，如果所占比例低于图幅的10％，按灰度8位模式存储。6.根据权利要求1所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：所述投影坐标系下的分幅数字正射影像数据的裁切范围是根据相应的基本存储单元的四个图廓点像元中心点坐标的最小外接矩形，以此向外扩展200～300个像素。7.根据权利要求6所述的基于多源遥感影像的机场净空障碍物周期监测方法，其特征在于：所述图廓点像元中心点坐标的计算方法为：X
min
＝int[min(X1,X2,X3,X4)
÷
R]
×
R
‑
N
×
RY
min
＝int[min(Y1,Y2,Y3,Y4)
÷
R]
×
R
‑
N
×
RX
max
＝[int[max(X1,X2,X3,X4)
÷
R]+1]
×
R+N
×
RY
max
＝[int[max(Y1,Y2,Y3,Y4)
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亚峰，王海滨，魏宝安，郑灿辉，李哲，李英文，郭慧宇，
申请(专利权)人：魏宝安郑灿辉李哲，
类型：发明
国别省市：