测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究



测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究

王京卫

山东建筑大学土木工程学院，山东 济南 250101

Study of the Geo-UAV Low-altitude Digital Aerial Image Haze Removal

WANG Jingwei

School of Civil Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China

测绘无人机以其“高时效性”“高分辨率”和“低成本”三大技术优势在日常测绘以及测绘应急保障中发挥了重要的作用。例如地震、滑坡、泥石流、水灾、旱灾、雪灾、森林火灾、地表塌陷等重大自然灾害的快速应急监测，小城镇和新型农村城镇化建设测绘，困难地区测绘和重大工程建设测绘。然而随着我国快速城镇化的发展，雾霾天气逐年增多，已经成为我国中东部地区一种严重的灾害性天气。雾霾导致能见度降低，航摄影像动态范围缩减、对比度下降，影像模糊不清，亮度降低、色度偏移。这使得雾霾天航摄影像难以满足测绘生产单位的需求，影响了测绘无人机技术优势的发挥。

面对大范围、持续时间长、污染严重的雾霾天气，各生产单位的测绘无人机只能以“等待晴天”来应对，而这种等待时间往往是十几天乃至数个月。雾霾天气已经严重制约了测绘无人机的应用。因此急需要寻求一种有效的影像去雾霾处理技术方法，对航摄雾霾影像进行处理，使得去雾霾后影像的质量能够达到或者等效于正常航摄影像的质量，从而消除或者减弱雾霾天对测绘无人机应用的限制。

本文在借鉴国内外已有影像去雾霾理论方法的基础之上，从测绘无人机低空数字航摄影像成像模型入手，研究了影像去雾霾方法，主要内容如下：

(1) 在对人眼视物呈色机理、真彩色数字影像获取存储表达、无人机低空数字航摄技术流程的分析基础上，依据雾霾在可见光中传输的物理特性，利用大气辐射传输方程，结合无人机低空数字航摄技术特征，建立了雾霾天低空数字航摄影像的成像模型。

(2) 根据建立的雾霾天成像模型，在影像空间域上利用RGB彩色空间模型揭示了低空数字航摄影像的降质机理。分析了雾霾天低空数字航摄影像中雾霾的空间分布特征以及影像的成像特征。基于降质机理建立了影像退化与复原过程模型。

(3) 提出了雾霾成像的检测原理与方法，雾霾检测点粗差检测与剔除方法。采用空间插值理论方法解决了雾霾成像估值的求解问题，实现了对雾霾天可见光路径衰减和辐射源衰减的复原。

(4) 对比分析了国内外数字影像评价方法，提出了基于灰度共生矩阵的角二阶矩、信息熵和对比度3个去雾霾影像评价指标。利用本文提出的影像去雾霾方法，开发了应用程序，对低空数字航摄去雾霾影像进行了主客观评价。

主观评价结果表明，去雾霾后影像清晰度有了很大提高，色调正常，反差适中，能够满足测绘有关规范中的质量要求。客观评价结果表明，去雾霾后影像对比度和信息熵有了很大的提高，角二阶矩减小，说明影像构像纹理更加细致，更加清晰，包含了更多的信息量。

通过影像主客评价验证了本文影像去雾霾方法的有效性和实用性。

Author： WANG Jingwei(1978—)，male，received his doctoral degree from Shandong University of Science and Technology on December 2014, majors in low altitude digital aerophotogrammetry.

E-mail： wjw_sdust@sdjzu.edu.cn

引文格式：丁雨淋. 水文变化驱动的暴雨-洪涝灾害主动模拟方法[J].测绘学报，2016,45(2)：252. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150293.

DING Yulin.Hydrological Changes Driven Storm Flood Disaster Simulation Method[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(2):252. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150293.

水文变化驱动的暴雨-洪涝灾害主动模拟方法

丁雨淋1,2

1. 香港中文大学太空与地球信息科学研究所，香港； 2. 西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都 611756

Hydrological Changes Driven Storm Flood Disaster Simulation Method

DING Yulin1,2

1. Institute of Space and Earth Information Science, The Chinese University of Hongkong, Hongkong, China; 2. Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China

随着全球气候变化和城市化进程的加剧，暴雨-洪涝灾害呈现出突发性强、预见期短的特征，其时空变化的复杂性和不确定性日益突出，暴雨-洪涝灾害的模拟预警已经成为国际学术研究的热点前沿。大量已有研究基于稳定环境的理论假设，采用静态数据驱动的被动式模拟方法导致“数据滞后、分析滞后和决策滞后”的问题日益突出。针对暴雨-洪涝过程时空变化的复杂性和不确定性，本文提出了水文变化驱动的主动模拟方法，建立了动态水文观测数据与模拟过程的动态耦合机制，深入刻画了水文观测信息与洪涝过程之间的时空变化一致性关系，进一步提升了对暴雨-洪涝过程时空变化的实时感知、认知与定量分析能力。

本文系统深入地剖析了静态数据驱动的暴雨-洪涝模拟难以适应环境时空变化不确定性的突出问题，建立了以水文时空变化为驱动力的暴雨-洪涝灾害过程动态模拟机制；其次，面向动态水文观测信息与暴雨-洪涝过程之间的时空变化一致性描述，提出了暴雨-洪涝过程时空变化特征的显式表达和定量描述；设计实现了语义感知的水文变化信息发现，变化语义约束的动态水文观测数据滤波和模型参数智能优选等算法，从水文过程时空变化特征的认知、观测数据和模型参数3个层面降低了不确定性对模拟结果的影响。主要内容包括：

(1) 暴雨-洪涝模拟的不确定性分析。从地球空间信息学的角度，剖析了暴雨-洪涝灾害模拟的不确定性与动态水文观测数据的不确定性，并归纳总结了当前的国内外研究现状和存在的关键问题。

(2) 水文变化驱动的暴雨-洪涝模拟机制。详细分析了暴雨-洪涝灾害过程时空变化特征的复杂性和不确定性来源，深入总结了传统静态数据驱动模拟方法难以适应暴雨-洪涝时空变化的复杂性与不确定性的原因，建立了适应于暴雨-洪涝灾害过程时空变化不确定性的水文时空变化驱动的暴雨-洪涝灾害模拟机制和框架。

(3) 多源动态水文观测数据与模拟模型信息需求的统一描述。提出了暴雨-洪涝过程时空变化特征进行显式表达和定量描述模型，准确刻画暴雨-洪涝对象-时空过程-事件之间、传感器-水文观测信息、气象水文模型之间的语义关系，以清晰揭示暴雨-洪涝灾害过程的时变空变规律与动态水文观测数据时空变化信息之间的时空关联关系。

(4) 语义感知的水文变化发现和水文模型参数智能率定。提出了语义感知的动态水文观测数据变化发现方法，实现在动态水文观测数据接入过程中发现和提取其中蕴藏着的洪水周期变化、水文情势突变等时空变化模式；面向降低水文观测数据不确定性的目标，提出了变化语义约束的水文观测数据流在线滤波方法；最后，面向降低模型参数不确定性和提高模型参数对外界环境和下垫面条件时空变化适应性的目标，提出了水文时空变化信息驱动的暴雨-洪涝灾害模型参数智能率定方法，有效解决了传统参数率定过程中盲目随机游动性问题。

最后，设计开发了原型系统，并以2010年6月21日发生于江西省抚州市临川区抚河干流暴雨-洪涝灾害和2014年鲁甸地震牛栏山堰塞湖灾害的实时预报示范应用为例，验证了水文变化驱动的模拟方法在实际暴雨-洪涝灾害中的可用性和有效性。

Author： DING Yulin(1987—)，female，received her doctoral degree from Wuhan University on December 2014 (Ph.D. advisor: Prof. ZHU Qing, Prof. LIN Hui)，majors in VGE and dynamic GIS.

E-mail： rainforests@126.com

基金项目：国家自然科学基金(41301509) 国家863计划(2013AA122301)；国家自然科学基金(41101354；41201440)

文章编号：1001-1595(2016)02-0251-01 1001-1595(2014)02-0252-01

中图分类号：P237 P333

文献标识码：D D

作者简介：胡翰(1988—)，男，副研究员，2015年6月毕业于武汉大学，获工学博士学位(指导教师：朱庆教授，吴波副教授)，研究方向为摄影测量与遥感。E-mail： huhan19880715@163.com 王京卫(1978—)，男， 2014年12月毕业于山东科技大学，获工学博士学位(指导教师：姜岩教授)，研究方向为低空数字摄影测量。 丁雨淋(1987—)，女，副研究员，2014年12月毕业于武汉大学，获工学博士学位(指导教师：朱庆教授、林珲教授)，研究方向为虚拟地理环境与多维动态地理信息系统。

收稿日期：2015-08-12 2015-08-12 2015-06-03

Author： HU Han(1988—)，male，received his doctoral degree from Wuhan University on June 2015 (PhD advisor: Prof. ZHU Qing, Prof. WU Bo)，majors in photogrammetry and remote sensing.

引文格式：王京卫. 测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究[J].测绘学报，2016,45(2)：251. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150412.

WANG Jingwei.Study of the Geo-UAV Low-altitude Digital Aerial Image Haze Removal[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(2):251. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150412.