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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所
摘要：本发明涉及海滩侵蚀检测技术领域，具体涉及一种基于无人机测绘的海滩侵蚀检测和定量计算方法，包括以下步骤：S1：配置无人机；S2：利用S1配置的无人机获取不同时期的海滩航拍影像数据；S3：在海滩上划定多个剖面，利用S2中处理后的航拍影像从多期数据中提取剖面的高程数据；S4：为统一多期航拍数据的参考边界，划定统一的最低水边线，上边界为海岸线；S5：自动识别和预测影响海滩侵蚀的因素；S6：进行实时侵蚀预测和未来侵蚀趋势模拟；S7：计算海滩的侵蚀总量，以及对每个网格的沙量进行比较，得到海滩侵蚀量变化的分布特征。本发明，能够高效获取海滩数据、精确监测和预测侵蚀趋势，为科学的海滩保护和管理提供可靠数据支持。
主权项：1.一种基于无人机测绘的海滩侵蚀检测和定量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：配置有Livox激光雷达、测绘相机、高精度惯导和三轴云台的无人机，结合经纬M300RTK，实现平面1cm+1ppm，高程1.5cm+1ppm的定位精度；S2：利用S1配置的无人机获取不同时期的海滩航拍影像数据，并使用Terrasolid软件对所获取的影像数据进行去噪和去除植被、构筑物、行人的非海滩自然元素的干扰，确保所提取的高程数据的准确性和一致性；S3：在海滩上划定多个剖面，利用S2中处理后的航拍影像从多期数据中提取剖面的高程数据，并比较每个剖面的多期数据，从而分析海滩的侵蚀趋势和特征；S4：为统一多期航拍数据的参考边界，划定统一的最低水边线，上边界为海岸线，并将每期航拍影像按照S3中的剖面数据进行网格化处理，以标准化数据输入；S5：结合S4中网格化的海滩数据和额外的地理及气象数据，自动识别和预测影响海滩侵蚀的因素，包括海浪强度、风速和方向、潮汐数据以及沿岸流动态；S6：结合S5中机器学习模型的预测结果和S4中的网格化数据，进行实时侵蚀预测和未来侵蚀趋势模拟；S7：通过S6的模拟结果，对比多期海滩沙量，计算海滩的侵蚀总量，以及对每个网格的沙量进行比较，得到海滩侵蚀量变化的分布特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 一种基于无人机测绘的海滩侵蚀检测和定量计算方法
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