本發(fā)明涉及地形監(jiān)測，尤其涉及天空地一體化的丘陵山區(qū)耕地監(jiān)測方法、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、耕地是一種重要的資源，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最基本的條件，隨著時間的推移，耕地的質(zhì)量和適宜的分布區(qū)域會因地形沉降而變化，特別是丘陵山區(qū)較多的地區(qū)，地形的變化相比于平原地區(qū)更為復(fù)雜，因此需要對丘陵山區(qū)耕地進行持續(xù)監(jiān)測，并且由于丘陵山區(qū)的地形復(fù)雜，對勘察檢測技術(shù)提出了不小的挑戰(zhàn)。

2、目前對地形沉降的監(jiān)測多采用衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)的圖像進行數(shù)據(jù)分析比對，以估計所選區(qū)域內(nèi)大致的形變速率和形變趨勢，這種技術(shù)多用于礦區(qū)地形及重點區(qū)域地形的變化監(jiān)測，由于所處環(huán)境的區(qū)別，將這種技術(shù)直接用于丘陵山區(qū)效果往往不夠理想，而較少有針對丘陵山區(qū)地形的監(jiān)測方法。中國專利公開號cn117310703a，公開日為2023年12月29日，名稱為“insar山地丘陵區(qū)形變監(jiān)測適宜性評價方法及系統(tǒng)”公開了一種可用于監(jiān)測丘陵山地形變的方法，對目標(biāo)區(qū)域進行網(wǎng)格劃分，使用sar數(shù)據(jù)、dem數(shù)據(jù)、mddg數(shù)學(xué)函數(shù)模型，獲得目標(biāo)區(qū)域的insar適宜性等級分布圖，形成一套對丘陵山地區(qū)域形變的評價方法，然而此方法重要解決的是基于已有insar分析結(jié)果對地形的形變評價問題，使用的數(shù)據(jù)也僅限于sar數(shù)據(jù)、dem數(shù)據(jù)和光學(xué)影像信息，由于能利用到的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)的精度一般都較低，在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，數(shù)據(jù)分布密度低，實際使用的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)在大范圍內(nèi)的覆蓋點不能全面精確到位，由此導(dǎo)致很多區(qū)域因為沒有可用的精確數(shù)據(jù)而需要使用周邊較遠的數(shù)據(jù)點進行形變分析，導(dǎo)致地形變化的判斷區(qū)域模糊化，得到的地形沉降程度和沉降速率不夠精確。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)在對丘陵山區(qū)耕地進行形變監(jiān)測時識別精度不夠的問題，提供了天空地一體化的丘陵山區(qū)耕地監(jiān)測方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法通過將激光點云數(shù)據(jù)與sbas-insar技術(shù)處理結(jié)果進行融合，充分應(yīng)用激光點云數(shù)據(jù)對研究區(qū)域的地形信息進行補全，實現(xiàn)對丘陵山區(qū)耕地區(qū)域沉降的高精度監(jiān)測和有效預(yù)測。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下方案：

3、天空地一體化的丘陵山區(qū)耕地監(jiān)測方法，包括以下步驟：

4、s1：獲取丘陵山區(qū)的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)，所述激光點云數(shù)據(jù)包括地面基站采集的站載點云數(shù)據(jù)和飛行器設(shè)備采集的機載點云數(shù)據(jù)；

5、s2：采用多特征約束的配準(zhǔn)方法對激光點云數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn)構(gòu)建同一誤差模型，將所有激光點云數(shù)據(jù)整合到一個共同的地理參考系下，所述多特征約束包括面約束、線約束和點約束；

6、s3：在地圖上劃分監(jiān)測研究區(qū)域，在監(jiān)測研究區(qū)域內(nèi)使用sbas-insar技術(shù)對衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)進行時序insar分析；

7、s4：將激光點云數(shù)據(jù)的點云點分布到地圖上的地心坐標(biāo)系中，將sbas-insar技術(shù)的分析結(jié)果與距離最近的點云點的激光點云數(shù)據(jù)進行融合，得到監(jiān)測研究區(qū)域內(nèi)的丘陵山區(qū)耕地形變區(qū)域及沉降程度。

8、作為優(yōu)選，步驟2中所述面約束的構(gòu)建方式如下：

9、基于法向平行和中心點共面準(zhǔn)則，得到面約束表達式：其中，r為旋轉(zhuǎn)矩陣，t為平移參數(shù)，f0和f1為法向量，m0和m2為中心點坐標(biāo)；將待配準(zhǔn)點云中的面約束表示為s0(m0,f0)和s1(m1,f1)，通過分離相關(guān)變量得到誤差方程：

10、

11、其中，v21為法向誤差，v22為中心誤差，a21為法向量組成的系數(shù)矩陣，a22為中心坐標(biāo)組成的系數(shù)矩陣，r為旋轉(zhuǎn)改正參數(shù)，b22為距離約束系數(shù)矩陣，l21為方向殘差，l22為距離殘差；將誤差方程合并為v2＝a2r+b2t-l2，其中，a2＝[a21t?a22t]t，b2＝[0b22t]t，l2＝[l21t?l22t]t。

12、作為優(yōu)選，步驟2中所述線約束的構(gòu)建方式如下：

13、取線l上一點p(px,py,pz)和方向量f(fx,fy,fz)，以空間線特征l0(p0,f0)和l1(p1,f1)的法向量平行為準(zhǔn)則，得到線約束表達式：

14、

15、其中，δxp，δyp，δzp分別為點p1到點p0在x、y、z三軸上的平移量，其中點p1位于線l0上。

16、作為優(yōu)選，步驟2中所述誤差模型的統(tǒng)一旋轉(zhuǎn)與平移誤差方程表達式為：

17、

18、其中，a為觀測值組成的系數(shù)矩陣，l為相應(yīng)殘差陣，r為的旋轉(zhuǎn)矩陣參數(shù)，b為多約束條件距離約束構(gòu)成的系數(shù)矩陣，t為平移參數(shù)，w為相應(yīng)的殘差陣，m、n、l分別為參與配準(zhǔn)的點約束、線約束和面約束的個數(shù)。

19、作為優(yōu)選，步驟1中所述激光點云數(shù)據(jù)還包括圖像特征點云數(shù)據(jù)，所述圖像特征點云數(shù)據(jù)通過使用sfm算法對無人機拍攝的丘陵山區(qū)圖像進行分析提取得到。

20、作為優(yōu)選，步驟4中將激光點云數(shù)據(jù)的點云點分布到地心坐標(biāo)系中采用以下方法：

21、將激光點云數(shù)據(jù)投影為utm坐標(biāo)系中的los向量，與ps點結(jié)合定位ps點在激光點云數(shù)據(jù)上的位置，利用地心地固坐標(biāo)系(ecef)轉(zhuǎn)換公式將激光點云數(shù)據(jù)的utm坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為地心坐標(biāo)系wgs84下的經(jīng)緯度。

22、作為優(yōu)選，步驟s3中使用sbas-insar技術(shù)對衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)進行時序insar分析包括以下步驟：

23、從衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)中提取監(jiān)測研究區(qū)域內(nèi)不同時段的n+1幅sar圖像，利用設(shè)定的時間和空間閾值進行處理獲得k幅差分干涉圖，用以下公式計算差分干涉相位：

24、

25、其中，分別為tb時刻、ta時刻的相位，d(tb,x,r)、d((ta,x,r)為tb時刻、ta時刻視線向累計沉降量；

26、計算地面沉降的平均速率vt：

27、

28、計算相位：

29、

30、其中，ej為主影像獲取時間，sj為副影像獲取時間，vk為k時刻的像元形變速率，定義a(j,k)＝tk-tk-1，其中a是一個m×n的秩虧矩陣，得到矩陣方程av＝δφ，φ為影像中永久散射體點ps點在干涉圖中的相位，以此矩陣方程求出平均沉降速率相位值和地面沉降量。

31、作為優(yōu)選，步驟s1還包括：將獲取的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)存儲到空間數(shù)據(jù)庫中，所述空間數(shù)據(jù)庫運行方式為：將獲取的多種數(shù)據(jù)抽象處理后分別用對應(yīng)的局部er模型進行存儲，采用迭代細化法將局部er模型整合為全局er模型，將全局er模型轉(zhuǎn)化為uml結(jié)構(gòu)并據(jù)此構(gòu)建數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)模型的邏輯結(jié)構(gòu)。

32、本技術(shù)還提供電子設(shè)備，包括：至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器，其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器執(zhí)行如以上方案中任一項所述的方法。

33、本技術(shù)還提供存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如以上方案中任一項所述的方法。

34、本發(fā)明至少包括以下有益效果：(1)將衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)結(jié)合，利用激光點云數(shù)據(jù)的三維特性對復(fù)雜的丘陵山區(qū)地形進行標(biāo)注，增加了整體數(shù)據(jù)的有效性，同時利用激光點云數(shù)據(jù)的高密度性增加了采樣數(shù)據(jù)在研究區(qū)域的覆蓋度，有效提高了沉降識別的位置精度；(2)將sbas-insar技術(shù)的分析結(jié)果與激光點云數(shù)據(jù)進行融合，從天空地三個角度的多重數(shù)據(jù)對研究區(qū)域的地形特征進行分析，使監(jiān)測結(jié)果更接近地形的變化情況；(3)針對丘陵山區(qū)耕地的數(shù)據(jù)特征設(shè)計了專用的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，能更迅速整理所獲取的數(shù)據(jù)，提高了地形變化識別效率。