System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种矿山开采原始数字高程模型重建方法、系统和介质技术方案_技高网

一种矿山开采原始数字高程模型重建方法、系统和介质技术方案

技术编号:40553750 阅读:9 留言:0更新日期:2024-03-05 19:13
本发明专利技术公开了一种矿山开采原始数字高程模型重建方法、系统和介质,方法包括:获取开采后矿山图像;对所述开采后矿山图像进行预处理,得到开采后矿山数字高程模型;根据矢量面,对所述开采后矿山数字高程模型的待重建区域进行第一擦除处理,得到待重建数字高程模型;根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表;根据所述待重建区域和所述预测点表,计算目标重建区数字高程模型;根据所述待重建数字高程模型和所述目标重建区数字高程模型,得到原始数字高程模型。本发明专利技术实现了原始数字高程模型的重建,提高了效率和精确度,降低了成本。本发明专利技术可广泛应用于数字高程模型重建技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字高程模型重建,尤其涉及一种矿山开采原始数字高程模型重建方法、系统和介质


技术介绍

1、数字高程模型(dem)是通过采集地面高程数据,并进行数字化处理,生成代表地形表面高程信息的数值模型,提供了比传统地形图更为丰富和详细的三维地形结构信息。在缺乏先验数据、地形复杂或植被覆盖密集的地区,直接获取原始dem数据是困难的,并且利用当前dem也难以反映出矿山开采前或山体开挖前的真实地形信息。目前传统的数字高程模型制作方法耗时费力且精确度有限,无法及时满足动态环境下地表形态的精确监测和更新需求。现有技术中,数字高程模型重建方法效率低、精确度低、成本高。


技术实现思路

1、以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

2、本专利技术实施例提供了一种矿山开采原始数字高程模型重建方法、系统和介质,有效地提高了效率和精确度,降低了成本。

3、一方面,本专利技术实施例提供了一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,包括以下步骤:

4、获取开采后矿山图像;

5、对所述开采后矿山图像进行预处理,得到开采后矿山数字高程模型;

6、根据矢量面,对所述开采后矿山数字高程模型的待重建区域进行第一擦除处理,得到待重建数字高程模型;

7、根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表;

8、根据所述待重建区域和所述预测点表,计算目标重建区数字高程模型;

9、根据所述待重建数字高程模型和所述目标重建区数字高程模型,得到原始数字高程模型。

10、在一些实施例中,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表,包括:

11、根据所述开采后矿山数字高程模型,计算第一等高线集,所述第一等高线集包括预设数量条的第一等高线;

12、根据所述第一等高线集,计算所述预测点表。

13、在一些实施例中,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算第一等高线集,包括:

14、根据所述开采后矿山数字高程模型,计算第二等高线集,所述第二等高线集包括所述预设数量条的第二等高线;

15、对所述第二等高线集中的每条第二等高线进行第二擦除处理,得到对应的第一等高线;

16、根据多条所述第一等高线得到所述第一等高线集。

17、在一些实施例中,所述根据所述第一等高线集,计算所述预测点表,包括:

18、对所述第一等高线集中的每条第一等高线进行回归处理,得到对应的预测点集;

19、根据多项所述预测点集得到所述预测点表。

20、在一些实施例中,所述回归处理的执行步骤包括:

21、根据所述第一等高线,选取预设测试数量个的测试值,得到测试值集;

22、将所述测试值集输入高斯过程回归模型进行预测,得到待选取预测值集;

23、根据噪音强度,从所述待选取预测值集中选取得到目标预测值集;

24、根据预设高程值,将所述测试值集和所述目标预测值集进行组合,得到所述预测点集。

25、在一些实施例中,所述高斯过程回归模型通过以下步骤得到:

26、从所述第一等高线上选取预设训练数量个的训练点,得到训练点集;

27、根据核函数,将所述训练点集输入预设模型进行训练,得到所述高斯过程回归模型。

28、在一些实施例中,所述根据所述待重建区域和所述预测点表,计算目标重建区数字高程模型,包括:

29、将所述预测点表中的每项预测点集在所述待重建区域上进行插值处理,得到对应的重建等高线;

30、根据多条所述重建等高线得到所述目标重建区数字高程模型,所述目标重建区数字高程模型的区域范围大于所述待重建区域的区域范围。

31、另一方面,本专利技术实施例提供了一种矿山开采原始数字高程模型重建系统,包括:

32、第一模块,用于获取开采后矿山图像;

33、第二模块,用于对所述开采后矿山图像进行预处理,得到开采后矿山数字高程模型;

34、第三模块,用于根据矢量面,对所述开采后矿山数字高程模型的待重建区域进行第一擦除处理,得到待重建数字高程模型;

35、第四模块,用于根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表;

36、第五模块,用于根据所述待重建区域和所述预测点表,计算目标重建区数字高程模型;

37、第六模块,用于根据所述待重建数字高程模型和所述目标重建区数字高程模型,得到原始数字高程模型。

38、另一方面,本专利技术实施例提供了一种矿山开采原始数字高程模型重建系统,包括:

39、至少一个存储器,用于存储程序;

40、至少一个处理器,用于加载所述程序以执行所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法。

41、另一方面,本专利技术实施例提供了一种存储介质,其中存储有计算机可执行的程序,所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法。

42、本专利技术所具有的有益效果如下:

43、本专利技术首先获取开采后矿山图像,对开采后矿山图像进行预处理,得到开采后矿山数字高程模型,然后对开采后矿山数字高程模型的待重建区域进行第一擦除处理,得到待重建数字高程模型,再计算待重建区域的预测点表,计算目标重建区数字高程模型,最后根据待重建数字高程模型和目标重建区数字高程模型,得到原始数字高程模型,实现了原始数字高程模型的重建,提高了效率和精确度,降低了成本。

44、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

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【技术保护点】

1.一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表,包括:

3.根据权利要求2所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算第一等高线集,包括:

4.根据权利要求2所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述第一等高线集,计算所述预测点表,包括:

5.根据权利要求4所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述回归处理的执行步骤包括:

6.根据权利要求5所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述高斯过程回归模型通过以下步骤得到:

7.根据权利要求1所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述待重建区域和所述预测点表,计算目标重建区数字高程模型,包括:

8.一种矿山开采原始数字高程模型重建系统,其特征在于,包括:

9.一种矿山开采原始数字高程模型重建系统,其特征在于,包括:

10.一种存储介质,其特征在于,其中存储有计算机可执行的程序,所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算待重建区域的预测点表,包括:

3.根据权利要求2所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述开采后矿山数字高程模型,计算第一等高线集,包括:

4.根据权利要求2所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述根据所述第一等高线集,计算所述预测点表,包括:

5.根据权利要求4所述的一种矿山开采原始数字高程模型重建方法,其特征在于,所述回归处理的执行步骤包括...

【专利技术属性】
技术研发人员:王耿明袁少雄宫清华陈捷吴志波王钧陈军刘博文郝银磊
申请(专利权)人:广东省地质调查院
类型:发明
国别省市:

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