王文文，杨帅，齐永营
华北理工大学 河北唐山 063210
关键词：多目视觉；张正友标定；K-means 聚类；土地利用空间分类；地形因子
摘要：随着社会的进步和计算机视觉技术的快速发展,传统的人工土地分类规划方法缺点日益凸显。将多目视觉技术应用于土地分类规划可以提高工作的准确性、通用性 以及效率。本文以深圳市为例，进行土地的三维坐标重建，并结合土地需求，提出了一种不同于遥感光谱分析的土地利用空间分类规划方案，该方法操作简单且有较 好的局部土地分类规划能力。
1多目视觉
多目视觉是一种立体视觉技术，相比于只能获取二维信息的单目视觉，拥有更强大的三维空间信息提取能力。多目视觉可以通过三个或三个以上的摄像机获取位点二维像素坐标，根据同一位点像素坐标的差异，求解位点三维坐标。相比于双目视觉，多目视觉增加了摄像机数目，可以用来 矫正标定时的误差，得到更精准的位点三维坐标。多目视觉建图系统可以分为坐标体系建立、摄像机参数标定、特征提取、三维坐标转换 等几个方面。借助多目视觉可以将土地二维图像还原成土地三维地貌、对地貌区域进行精确定位，并对地貌区域面积进行规划。
1.1 坐标体系的建立
在坐标体系建立的过程中会涉及到四类坐标系：图像坐标系、像素坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系。图像的二维坐标要经过多次转换才能得到世界坐标系下的三维坐标。
1.2 摄像机参数标定
摄像机标定是三维重建的必备工作，通过标定可以获取摄像机的内部参数，从而得到世界三维空间坐标与平面图像二维坐标间的对应关系]。张正友标定法首先假设摄像机模型为线性，得到初始标定结果，而后进行非线性标定，找出最优解具有标定精度高、鲁棒性强、操作简便等优点。
1.3三维坐标转换
三维坐标转换即是结合相机参数标定结果，计算图像点的三维坐标，完成图像的三维坐标重建.
2 土地利用空间分类规划
土地利用空间分类规划包括土地空间分类和土地空间规划两步，土地空间分类是结合多 目视觉建立的地形因子信息进行地貌分类，土地空间规划则是结合分类结果和土地需求，对土地应用类型以及区域位置进行规划。
2.1空间分类方法研究
彭天凡等利用遥感地物光谱数据，计算位置点的归一化水指数、归一化植被覆盖指数和比值建筑指数，并结合深度学习算法对位置点的土地类别进行预测。该方法对部分地区土地分类有较好的适用性，这种方法受到了同谱异物现象的制约，严重影响了分类精度。李智峰等提出了一种综合地物光谱与灰度共生矩阵纹理数据进行土地分类的方法，该方法能有效减小同谱异物现象对分类结果的影响。上述方法均依靠 GIS 进行数据提取，对技术要求较高，而基于多目视觉的土地分类方法较为简单，数据提取主要基于多目视觉三维重建技术，效果稳定。
2.2土地空间规划
用 Harris 算法提取特征点，结合标定参数求取特征点的三维坐标，之后根据三维坐标信息求解四个地形因子，并用 K-means 算法对土地空间进行聚类，得到土地类别划分图。最后结合各类土地的面积需求，进行土地划分。
3 总结与展望
本文结合多目视觉技术，进行了相机标定、特征提取等方面的研究，进而获取不同区域 的地形因子信息，对土地进行空间分类，最后结合土地面积需求进行规划。该方法不同于遥 感光谱分析，对技术的要求较低且对局部土地规划有较高的参考价值。将方法每一步综合起来，可以构成一个较为完整的土地规划问题解决方案。但此方案还存在一定的改进潜力，首先是标定算法的改进，标定的准确与否将对结果产生很大的影响，提高标定精度是第一个改进方向，可以应用特征匹配进行三维坐标点重叠，减小标定误差对结果的影响；其次是地形因子的选择，针对不同类型的土地，其主要地形因子也是不同的，构建一个可以反映较多土地类型的地形因子指标体系，可提高聚类结果的稳定性和准确性。
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姓名：王文文;性别：女;出生年月：1998.9;民族：汉;籍贯：河北邢台;学历：大学本科;学校：华北理工大学;学校邮编：063210;专业：电子信息工程; 邮寄