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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；所述S3具体包括：S31：使用地理信息系统在海滩上划定多个固定的剖面线，该剖面线按照预定的间隔和方向布设，用于覆盖不同的地貌特征和潮汐影响区；S32：在每次定期飞行任务后，根据S2步骤中处理后的高精度航拍影像数据，通过地理信息系统自动对齐和匹配至预先设定的剖面线，确保每期影像与地理标记精确对齐，为历史数据比较提供坚实基础；S33：应用数字高程模型提取工具从对齐后的航拍影像中提取每个剖面线上的地面高程数据，并通过分析每个像素的地理位置和对应的高程值，生成连续的剖面高程图；S34：在预设的数据库中存储并管理多期剖面高程数据，为每一期的数据建立索引，保持数据的时序性和可检索性；S35：对比各期剖面高程数据，利用数据分析软件进行差分分析，量化每期数据之间的高程变化，通过分析计算出每个剖面历史的侵蚀或沉积速率和总量，揭示长期侵蚀趋势；S36：根据S35的分析结果，绘制趋势图和侵蚀热点地图，直观展示各剖面的历史侵蚀趋势和特征，通过色彩编码和图形标记，以清晰显示海滩在过去一段时间内的侵蚀程度和变化趋势；所述S35具体包括：S351：首先将S34中存储的多期剖面高程数据加载到数据分析软件中，确保所有数据按照同一剖面线和相同的时间序列进行组织和同步，为后续分析提供准确的数据基础；S352：应用差分分析技术对连续两期之间的剖面高程数据进行比较，通过计算相邻两期数据点之间的高程差值来识别高程的变化，差分分析计算公式为：ΔHt，t+1x＝Ht+1x-Htx，其中，ΔHt,t+1x是位置x在时间t和t+1之间的高程变化量，Htx和Ht+1x分别是时间t和t+1在位置x的高程值；S353：对每个剖面的差分结果进行统计分析，计算每个剖面的平均侵蚀或沉积速率，具体计算基于所有差分结果的平均值，以估算剖面线整体的侵蚀或沉积情况，侵蚀或沉积速率计算公式为：其中，Rx代表在位置x的侵蚀或沉积速率；ΔHt,t+1x为在时间t到t+1之间，位置x的高程变化量；N代表总的测量周期数；t代表预定的测量时间点，t和t+1代表连续的两个测量时期；S354：计算每个剖面的侵蚀或沉积总量，该总量为所有时间段内高程变化的累积和，用于反映了长期趋势，显示从首次测量到最后一次测量间剖面的总体高程变化；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。

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