【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及海岸帶沉積物特征監測領域，具體而言，涉及一種海岸帶沉積物特征監測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。
技術介紹
1、海岸帶沉積物的輸運過程決定著海岸帶的地貌形態以及海岸帶生物的棲息環境，沉積物特征對于沉積動力學、地貌動力學和生態系統動力學的研究都起著關鍵作用。除此之外，海岸帶侵蝕的本質也是由于沉積物的虧損，能量和物質的相互作用也主要體現在沉積物。通常，沉積物特征是通過野外采集沉積物樣品、在實驗室進行粒度分析后獲得的。顆粒較大的礫石采用篩析法，細顆粒的粉砂或黏土采用沉降法等。沉積物粒度分析的傳統方法，主要是由野外采集沉積物樣品后在實驗室進行，并運用到海底、河流、沙漠等區域。
2、目前，專利技術人發現傳統方法具備可靠性差、效率低的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種效率高、可靠性高的海岸帶沉積物特征監測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。
2、為了實現上述目的，一方面，本申請實施例提供了一種海岸帶沉積物特征監測方法，包括步驟：
3、獲取海岸帶的無人機數據；
4、測量海岸帶上各采樣點的沉積物樣品的特征參數；特征參數包括連續數據和離散數據；
5、采用預設數字格式的命名規則，將離散數據轉化為數字數據；
6、將各采樣點的連續數據和數字數據進行柵格化處理，得到柵格圖像；其中，柵格圖像的分辨率的值與采樣點的采樣直徑的值相同；
7、根據柵格圖像構建沉積物特征的樣本集，且根據無人機數據構建集合數據
8、根據集合數據集和沉積物特征的樣本集，建立沉積物特征與無人機數據的定量關系；
9、利用定量關系，預測待測區域的沉積物特征結果。
10、在其中一個實施例中，根據集合數據集和沉積物特征的樣本集，建立沉積物特征與無人機數據的定量關系的步驟，包括：
11、利用集合數據集和沉積物特征的樣本集訓練初始隨機森林模型，得到訓練好的隨機森林模型；其中，集合數據集和沉積物特征的樣本集的行數相同且列數相同；
12、根據訓練好的隨機森林模型，確定沉積物特征與無人機數據的定量關系。
13、在其中一個實施例中，無人機數據包括數字地表模型、坡度數據和坡向數據；
14、獲取海岸帶的無人機數據的步驟包括：
15、采集海岸帶的二維圖像數據；
16、處理二維圖像數據，得到數字地表模型；
17、根據數字地表模型，計算坡度數據和坡向數據。
18、在其中一個實施例中，無人機數據包括多光譜數據和歸一化植被數據；
19、獲取海岸帶的無人機數據的步驟包括：
20、采集海岸帶的真彩色圖片、藍波段數據、綠波段數據、紅波段數據、紅邊波段數據和近紅外波段數據；其中，真彩色圖片、藍波段數據、綠波段數據、紅波段數據、紅邊波段數據和近紅外波段數據包括放置于海岸帶的定標板；
21、獲取放置于海岸帶的定標板的物理信息；
22、基于物理信息，對藍波段數據、綠波段數據、紅波段數據、紅邊波段數據和近紅外波段數據進行校正，得到校正數據；
23、對校正數據進行大氣校正，得到多光譜數據；
24、基于紅波段數據和近紅外波段數據，得到歸一化植被數據。
25、在其中一個實施例中，無人機數據還包括點云強度信息；其中，點云強度信息為通過設于飛行裝置的激光掃描設備檢測得到。
26、在其中一個實施例中，根據集合數據集和沉積物特征的樣本集，建立沉積物特征與無人機數據的定量關系的步驟，包括：
27、對集合數據集和沉積物特征的樣本集進行多元線性回歸擬合，得到定量關系。
28、在其中一個實施例中，還包括步驟：
29、采用gao-collins粒徑趨勢分析方法,根據沉積物特征結果判斷沉積物的凈輸運格局。
30、一方面，本專利技術實施例提供了海岸帶沉積物特征監測裝置，包括：
31、獲取模塊，用于獲取海岸帶的無人機數據；
32、測量模塊，用于測量海岸帶上各采樣點的沉積物樣品的特征參數；特征參數包括連續數據和離散數據；
33、數據轉化模塊，用于采用預設數字格式的命名規則，將離散數據轉化為數字數據；
34、柵格處理模塊，用于將各采樣點的連續數據和數字數據進行柵格化處理，得到柵格圖像；其中，柵格圖像的分辨率的值與采樣點的采樣直徑的值相同；
35、數據集構建模塊，用于根據柵格圖像構建沉積物特征的樣本集，且根據無人機數據構建集合數據集；
36、定量關系確認模塊，用于根據集合數據集和沉積物特征的樣本集，建立沉積物特征與無人機數據的定量關系；
37、預測模塊，用于利用定量關系，預測待測區域的沉積物特征結果。
38、一方面，本申請提供了計算機設備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，其中，計算機程序被設置為運行時執行上述方法。
39、另一方面，本申請提供了計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述方法。
40、上述技術方案中的一個技術方案具有如下優點和有益效果：
41、上述海岸帶沉積物特征監測方法通過柵格化處理和數字格式轉換方法保證了數據的一致性和準確性，提高了分析結果的可靠性。通過建立所述沉積物特征與所述無人機數據的定量關系進行預測待測區域的沉積物特征結果，能夠快速監測難以到達的區域的沉積物特征，降低了人工成本和采集沉積物樣品的危險程度。同時，自動化的數據處理和分析流程提高了工作效率，減少了人工干預，同時具有較強的實用性，適用于多種環境監測和分析場景。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，根據所述集合數據集和所述沉積物特征的樣本集，建立所述沉積物特征與所述無人機數據的定量關系的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據包括數字地表模型、坡度數據和坡向數據；
4.根據權利要求3所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據包括多光譜數據和歸一化植被數據；
5.根據權利要求3或4所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據還包括點云強度信息；其中，所述點云強度信息為通過設于飛行裝置的激光掃描設備檢測得到。
6.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，根據所述集合數據集和所述沉積物特征的樣本集，建立所述沉積物特征與所述無人機數據的定量關系的步驟，包括：
7.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，還包括步驟：
8.一種海岸帶沉積物特征監測裝置，其特征在于，包括：p>
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，根據所述集合數據集和所述沉積物特征的樣本集，建立所述沉積物特征與所述無人機數據的定量關系的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據包括數字地表模型、坡度數據和坡向數據；
4.根據權利要求3所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據包括多光譜數據和歸一化植被數據；
5.根據權利要求3或4所述的海岸帶沉積物特征監測方法，其特征在于，所述無人機數據還包括點云強度信息；其中，所述點云強度信息為通過設于飛行裝置的激光掃描設備檢測得...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張陽，賈建軍，汪亞平，陳奇，宗羿冰，朱永蘭，黎成翠，
申請(專利權)人：華東師范大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。