一种基于图像的自然资源预警方法、系统

本发明涉及自然资源监测，具体而言，涉及一种基于图像的自然资源预警方法、系统。

背景技术：

1、自然资源是人类赖以生存的宝贵资源，随着社会发展，人类对于各类自然资源的破坏和使用的活动也逐渐增加，导致自然资源逐渐匮乏。为了人类可持续的发展和生存，必须建立起自然资源保护的意识，并对重要且不可再生和匮乏的自然资源实行保护和合理利用。

2、对于自然资源的保护来说，最重要的是对自然资源进行实时监控，以防突发的人为或者非人为的破坏发生，同时也为人类提供补救措施的制定提供数据支撑。自然资源的范围广泛，且大部分不利于人工进行实时管理，目前，还没有一个合理的方式来对自然资源突发的不利情况进行实时的预警。结合当下先进的图像技术，可以作为突破这一方面的一个途径。

3、因此，设计一种基于图像的自然资源预警方法及系统，利用图像处理技术对自然资源进行实时监测，实现及时的对不利情况进行预警，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于图像的自然资源预警方法，通过获取预警监测周期内采集的监测图像数据，结合自然资源的图像数据随时间变化的特点在监测范围内对不同自然资源的划分，并建立起针对不同自然资源随时间变化特点的监测对比标准图像数据，为后续进行实时图像的对比提供了重要且准确的基础对比数据。同时利用历史预警数据建立起针对不同自然资源的预警图像数据对比库，为后续利用实时图像数据进行预警分析提供了可以参考且准确的不同预警时间的基础对比数据。整体上将对自然资源的预警监测进行图像数字化，可以准确且实时的对自然资源进行状态监测，也提高了对于预警事件监测的效率。

2、本发明的目的还在于提供一种基于图像的自然资源预警系统，通过图像采集单元来获取用于进行自然资源状态预警分析的基础数据。经过数据分析单元进行合理的图像对比分析，取得实时数据下的分析结果数据，并将分析结果通过预警信息数据单元进行输出。整体上形成高效实时的图像处理系统，能够及时的对自然资源的状况进行监测，实现及时的事件预警，充分有效的保护自然资源。

3、第一方面，本发明提供一种基于图像的自然资源预警方法，包括获周期性图像监测数据，并进行基于自然资源类别的图像数据划分，形成监测对比标准图像数据；获取历史预警状态下的图像数据，并进行基于图像统一性对比的分析，建立预警图像对比资源库；获取实时监测数据，结合监测对比标准图像数据和预警图像对比资源库，进行基于差异性对比的预警分析，形成预警分析结果数据。

4、在本发明中，该方法通过获取预警监测周期内采集的监测图像数据，结合自然资源的图像数据随时间变化的特点进行在监测范围内对不同自然资源的划分，并建立起针对不同自然资源随时间变化特点的监测对比标准图像数据，为后续进行实时图像的对比提供了重要且准确的基础对比数据。同时利用历史预警数据建立起针对不同自然资源的预警图像数据对比库，为后续利用实时图像数据进行预警分析提供了可以参考且准确的不同预警时间的基础对比数据。整体上将对自然资源的预警监测进行图像数字化，可以准确且实时的对自然资源进行状态监测，也提高了对于预警事件监测的效率。

5、作为一种可能的实现方式，获周期性图像监测数据，并进行基于自然资源类别的图像数据划分，形成监测对比标准图像数据，包括：获取周期性图像监测数据，将周期性图像监测数据中的所有图像进行基于rgb色系的像素转化，形成周期性色系转化监测图像；确定典型时间点，获取在典型时间点的周期性色系转化监测图像，对目标预警区域进行基于rgb色系的区块划分，并进行基于自然资源类别的分类合并，形成色系资源区块划分数据；获取预警周期的起始采集点对应的周期性色系转化监测图像，并根据色系资源区块划分数据进行区块划分，形成起始区块划分监测图像；以起始区块划分监测图像为基础，在整个监测周期内对周期性色系转化监测图像进行标准对比图像的提取，形成监测对比标准图像数据。

6、在本发明中，形成监测对比标准图像数据的方式是通过将预警区域内最能够体现不同自然资源特征的图像用来进行不同自然资源的区块划分，进而针对不同类型的自然资源获取在整个自然资源变化周期上的图像数据进行对比，将能够展现自然资源自身特征变化的里程碑图像作为后续用于对比参考的图像数据。这里需要说明的是，对于自然资源来说，利用图像数据进行不同类型的自然资源的区块划分，就需要结合自然资源的特征，大部分的自然资源诸如森林、湖泊、冰川等在自身变化的整个周期内会呈现出不同的状态和颜色，而状态的改变必然会造成颜色的改变，因而对图像数据进行色彩系的处理可以建立统一的色彩体系，进而为进行区块的划分提供单位量基础，当然，色系的选择是多样的，rgb色系是最为基础的色系，相比复杂的其他色系，可以在保留图像数据色彩特征的基础上降低数据处理的复杂度。同时，对于如何选取最能够体现不同类型自然资源的典型图像，可以根据需要监测的自然资源类型进行综合考虑，尤其重点在色彩的区分上，比如对于都是森林的自然资源，一个为枫树林、一个为白桦林，可能春季的时间色彩基本不会有太大的区别，而在秋季就明显的出现色彩的区别，进而可以将秋季的某个时间点采集的图像作为典型时间点获取的图像来进行不同类型自然资源的划分。另外，对于预警周期来说，可以是较为固定的日历周期，如月、年等，也可以是更加自然资源自身变化特点的周期。还需要说明的是，如果直接将紧密采集的图像按照时间顺序排列起来形成监测对比标准图像数据，一方面由于需要处理的图像数量巨大，对后期的对比分析也产生了较大的工作量，不利于数据的管理和分析，另一方面，并没有突出自然资源的特征，很可能在较长的时间段上实质上自然资源的特点几乎没有变化，不能够起到很好的数据引导作用，同时对于后期进行对监测对比标准图像数据的更新也是不利的，无法很快的定位到需要进行有效对比更新的转折点上来。当然，对于监测对比标准图像在时间顺序上的建立，可以是将不同的自然资源分开，也可以合并在一张图像上以减低对图像数据的分离提取工作量，只要能够展现出自然资源的色彩变化特点都是可取的。

7、作为一种可能的实现方式，确定典型时间点，获取在典型时间点的周期性色系转化监测图像，对目标预警区域进行基于rgb色系的区块划分，并进行基于自然资源类别的分类合并，形成色系资源区块划分数据，包括：获取典型时间点的周期性色系转化典型图像，设定色系区块划分阈值α1，并进行以下基于rgb色系的区块划分：设定像素搜索方向，对于进行分析的目标像素，在与像素搜索方向垂直的方向上，目标像素两侧的相邻像素相对目标像素的差值存在一侧超过色系区块划分阈值α1，另一侧不超过色系区块划分阈值α1，则将目标像素值确定为色系区块划分拟合边界像素；提取所有的色系区块划分拟合边界像素，进行边界拟合，形成不同色系区块的划分边界，并根据划分边界确定每个色系区块；对目标预警区域划分出的色系区块进行自然资源类别的合并，形成色系资源区块，并对色系资源区块的边界进行提取，形成色系资源区块划分数据。

8、在本发明中，对不同类型的自然资源的区块划分主要是进行色彩的区分，不同的自然资源色彩数据的变化是十分明显的，因而可以设定色彩对比的阈值来进行对区块边界的判断，这里对于色系区块划分阈值可以根据大数据的分析取得。需要说明的是，基于色彩特征的区块划分有可能会将属于同一自然资源的区块进行了分离，比如对于湖泊来说，存在枯水季和丰水季，因而整个湖泊区域可能会在不同的情况下呈现出两种色彩明显不同的区块，所以在完成基于色彩的区块划分后，还要结合自然资源的特征进行一定的合并，合并的方式可以是人工进行，也可以是结合预警区域内自然资源的测绘数据来进行。需要说明的是，采集的图像数据需要保证采集位置的同一和采集时间在单位周期上的一致，可以理解，对于图像采集来说，环境对于图像数据的影响比较明显，即图像的噪声处理会干扰图像数据的准确性，因而可以在采集图像数据时尽量做到环境条件的同一。比如在相同的位置下采集，在相同的光线条件下进行等，以降低环境噪声对图像数据造成的影响。

9、作为一种可能的实现方式，以起始区块划分监测图像为基础，在整个监测周期内对周期性色系转化监测图像进行标准对比图像的提取，形成监测对比标准图像数据，包括：对起始区块划分监测图像中的每个色系资源区块，进行基于典型色彩值的区块色彩代表数据，形成区块色彩代表数据；按照预警周期的时间顺序，以起始区块划分监测图像的区块色彩代表数据为对比参考对象，依次提取周期性色系转化监测图像进行以下方式的对比获取监测对比标准图像形成监测对比标准图像数据；将提取的周期性色系转化监测图像与对比参考对象进行基于区块色彩代表数据的对比获取监测对比标准图像，其中：若对比结果确定将周期性色系转化监测图像提取作为监测对比标准图像，则对周期性色系转化监测图像进行区块色彩代表数据的获取，形成新的对比参考对象，并按照预警周期的时间顺序获取下一个周期性色系转化监测图像与新的对比参考对象进行基于区块色彩代表数据的对比；若对比结果确定不将周期性色系转化监测图像提取作为监测对比标准图像，则按照预警周期的时间顺序获取下一个周期性色系转化监测图像与对比参考对象继续进行基于区块色彩代表数据的对比；将提取的所有监测对比标准图像按照预警周期的时间顺序进行排列，并确定每个监测对比标准图像对应的周期时长，形成监测对比标准图像数据。

10、在本发明中，提供一种监测对比标准图像数据的获取方式。以预警周期的起始图像采集点开始，由于自然资源的色彩变化具有连续性，因而每次都是将后一个图像数据与前一个图像数据进行色彩对比，如果色彩的差距达到阈值要求，则就要将后一个图像数据作为里程碑的图像，并再次以这个图像为对比参考，获取后一个图像来与其进行对比判断。如果色彩差距没有达到阈值要求，可以认为在前一个图像采集时间点到目前图像采集时间点之间自然资源并没有发生色彩上的变化，所以可以一直用前一个图像来表达这段时间的自然资源色彩状态，这样在获取下一个图像是就是与原来的图像进行对比分析。获取图像完成后，按照时间顺序进行图像的排列，还需要确定每个图像对应持续的时间，进而后期在获取实时图像时才能够找到对应的对比图像进行对比分析。

11、作为一种可能的实现方式，对起始区块划分监测图像中的每个色系资源区块，进行基于典型色彩值的区块色彩代表数据，形成区块色彩代表数据，包括：设定方差变化阈值ρ和数量超限阈值nlim，对每个色系资源区块进行以下区块色彩代表数据的获取：当所有的方差均满足an＜ρ，则确定所有像素色彩值的平均代表色彩值ccen，获取平均代表色彩值ccen和所有像素的色彩值，形成单一区块色彩代表数据，其中，n0表示对应色系资源区块中像素的数量；当存在满足an≥ρ的像素数量n0＜nlim，则确定除an≥ρ的像素以外的其他像素色彩值的平均代表色彩值ccen，获取平均代表色彩值ccen和所有像素的色彩值，形成单一区块色彩代表数据；当存在满足an≥ρ的像素数量不小于nlim，则将an≥ρ的像素提取并确定为区块特征像素集a，确定区块特征像素集a的特征平均色彩值ca，将对应的色系资源区块中剩下的an＜ρ的像素确定平均代表色彩值ccen，获取特征平均色彩值ca、平均代表色彩值ccen以及所有像素的色彩值，形成特征区块色彩代表数据，其中，na表示区块特征像素集a中像素的数量。

12、在本发明中，对自然资源区块的色彩特征的获取主要是基于图像像素的色彩值和整个区块上像素所表现出的色彩平均值。同时考虑图像数据存在一定的色彩误差，因而在判断发生像素色彩是否影响整体的色彩情况时，需要分析这些影响的大小，这里是通过达到阈值的像素的数量来确定的。对于数量限制可以根据不同类型的自然资源的情况来进行确定。

13、作为一种可能的实现方式，获取历史预警状态下的图像数据，并进行基于图像统一性对比的分析，建立预警图像对比资源库，包括：获取目标预警区域的历史预警图像，并对历史预警图像进行基于rgb色系的像素转化，形成历史预警色系转化图像；根据色系资源区块划分数据对历史预警色系转化图像进行区块划分，形成历史预警区块划分图像；确定历史预警区块划分图像的预警时间，在监测对比标准图像数据中获取与预警时间相同的监测对比标准图像，并进行像素差色彩值的差异性对比，确定预警特征色彩范围；获取预警特征色彩范围和历史预警区块划分图像对应的预警事件，形成预警图像对比资源库。

14、在本发明中，预警图像对比资源库的建立主要是为预警分析提供不同类型已知的预警时间的参考。考虑预警事件的发生必然会影响自然资源的色彩发生变化，如干旱、火灾、偷伐等，因而可以根据历史预警图像数据来提取这些差异参数以建立对比数据库。需要说明的是，对于预警特征色彩范围，可以认为是预警的阈值数据，预警并不是一出现情况就要预警，而是事件发生了不可控或者需要进行人为处理的情况后进行，因此预警特这个色彩范围与正常的像素色彩值之间还存在一定的差距。而这个差距期间也可以认为是正常的情况，当然也可以结合不同类型的自然资源的实际情况进行细化，提高监测的效果。

15、作为一种可能的实现方式，获取实时监测数据，结合监测对比标准图像数据和预警图像对比资源库，进行基于差异性对比的预警分析，形成预警分析结果数据，包括：获取实时监测图像，并进行基于rgb色系的像素转化，形成实时色系转化监测图像；根据色系资源区块划分数据对实时色系转化监测图像进行区块划分，形成实时区块划分图像；从监测对比标准图像数据中提取与实时区块划分图像获取时间点相同的监测对比标准图像，进行差异性对比分析，形成差异性对比分析结果；当差异性对比分析结果确定实时区块划分图像和监测对比标准图像之间存在差异时，结合预警图像对比资源库，进行预警分析，形成预警分析结果数据。

16、在本发明中，预警分析主要是在实时图像数据不能够和监测对比标准图像数据匹配时进行的，在不匹配的情况下，确定异常的情况是否已经达到了需要预警的情形，进而给出预警指示。

17、作为一种可能的实现方式，从监测对比标准图像数据中提取与实时区块划分图像获取时间点相同的监测对比标准图像，进行差异性对比分析，形成差异性对比分析结果，包括：从监测对比标准图像数据中提取与实时区块划分图像获取时间点相同的监测对比标准图像，确定为实时监测对比标准图像；设定像素色彩差距阈值β1、色彩均化阈值β2、特征像素色差阈值η1以及特征均化阈值η2，对不同的色系资源区块进行以下差异性对比分析：当在监测对比标准图像中色系资源区块的区块色彩代表数据为单一区块色彩代表数据，则：若则判断实时区块划分图像上对应的色系资源区块无差异，其中，为实时区块划分图像上对应的相同位置获取的像素色彩平均值；若且色系资源区块中对应位置的像素色彩差值超过像素色彩差距阈值β1的像素数量小于差异数量阈值s0，则判断实时区块划分图像上对应的色系资源区块无差异；若且色系资源区块中对应位置的像素色彩差值超过像素色彩差距阈值β1的像素数量不小于差异数量阈值s0，则判断实时区块划分图像上对应的色系资源区块存在差异，并将像素色彩差值超过像素色彩差距阈值β1的像素提取，形成差异像素集b；当在监测对比标准图像中色系资源区块的区块色彩代表数据为特征区块色彩代表数据，则：若判断实时区块划分图像上对应的色系资源区块无差异，需满足以下任意一个条件，反之则判断实时区块划分图像上对应的色系资源区块存在差异，将实时区块划分图像中与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素位置对应的像素的色彩差值超过特征像素色差阈值η1的像素和其他位置上的像素色彩差值超过像素色彩差距阈值β1的像素提取，形成差异像素集b：且其中，表示实时区块划分图像上与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素位置对应的所有像素的色彩平均值；且实时区块划分图像上与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素位置对应的像素与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素色彩值差超过η1的数量小于调整数量阈值s1；且实时区块划分图像上与监测对比标准图像中位于区块特征像素集a以外的像素的位置对应的像素同监测对比标准图像中对应位置的像素色彩值差超过β1的数量小于差异数量阈值s0；且实时区块划分图像上与监测对比标准图像中位于区块特征像素集a以外的像素的位置对应的像素同监测对比标准图像中对应位置的像素色彩值差超过β1的数量小于差异数量阈值s0，实时区块划分图像上与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素位置对应的像素与监测对比标准图像中区块特征像素集a的像素色彩值差超过η1的数量小于调整数量阈值s1。

18、在本发明中，对于将实时图像数据与监测对比标准图像数据进行差异性的对比，主要是考虑区块上像素的平均值和像素色彩差距超过阈值所存在的数量级。平均值小于阈值，可以认为整体上实时图像的像素就已经满足正常要求，就不需要对单个的像素进行考察。毕竟自然资源的变化具有整体性，平均色彩值对于特征的表达是十分准确的。对于达到平均阈值的情况，就需要去考虑是否存在误差的情况，差生误差的数量在可控的数量范围，则认为也是正常的，只有平均值超阈值并且存在偏差的像素数量超过阈值才会确定为存在差异性，并提取差异性的特征作为后续进行预警分析的基础数据。

19、作为一种可能的实现方式，当差异性对比分析结果确定实时区块划分图像和监测对比标准图像之间存在差异时，结合预警图像对比资源库，进行预警分析，形成预警分析结果数据，包括：按事件类型提取预警图像对比资源库中的预警特征色彩范围；设定数量比率r，将差异像素集b中像素的色彩值与预警特征色彩范围进行对比：若差异像素集b中的像素色彩值存在属于预警特征色彩范围的像素数量k满足则形成预警警告信息，其中，m为差异像素集b中所有像素的数量；反之则形成非预警信息。

20、在本发明中，这里对于预警对比分析，主要考虑差异像素集中的色彩与预警图像对比资源库中的哪个时间的特征接近，进而在预警的同时也能够针对不同的事件进行及时的准备和处理，提高预警处理的效率。

21、第二方面，本发明提供一种基于图像的自然资源预警系统，应用于第一方面所说的一种基于图像的自然资源预警方法，包括图像采集单元，用于采集目标预警区域的自然资源图像数据；数据分析单元，用于获取图像采集单元采集的自然资源图像数据，进行图像数据的划分，形成监测对比标准图像数据，用于进行基于图像统一性对比的分析，建立预警图像对比资源库，用于进行基于差异性对比的预警分析，形成预警分析结果数据；预警信息输出单元，用于获取数据分析单元形成的预警分析结果数据并输出显示。

22、在本发明中，该系统通过图像采集单元来获取用于进行自然资源状态预警分析的基础数据。经过数据分析单元进行合理的图像对比分析，取得实时数据下的分析结果数据，并将分析结果通过预警信息数据单元进行输出。整体上形成高效实时的图像处理系统，能够及时的对自然资源的状况进行监测，实现及时的事件预警，充分有效的保护自然资源。

23、本发明提供的一种基于图像的自然资源预警系统及方法的有益效果有：

24、该方法通过获取预警监测周期内采集的监测图像数据，结合自然资源的图像数据随时间变化的特点进行在监测范围内对不同自然资源的划分，并建立起针对不同自然资源随时间变化特点的监测对比标准图像数据，为后续进行实时图像的对比提供了重要且准确的基础对比数据。同时利用历史预警数据建立起针对不同自然资源的预警图像数据对比库，为后续利用实时图像数据进行预警分析提供了可以参考且准确的不同预警时间的基础对比数据。整体上将对自然资源的预警监测进行图像数字化，可以准确且实时的对自然资源进行状态监测，也提高了对于预警事件监测的效率。

25、该系统通过图像采集单元来获取用于进行自然资源状态预警分析的基础数据。经过数据分析单元进行合理的图像对比分析，取得实时数据下的分析结果数据，并将分析结果通过预警信息数据单元进行输出。整体上形成高效实时的图像处理系统，能够及时的对自然资源的状况进行监测，实现及时的事件预警，充分有效的保护自然资源。