Page 80 - 2022年第53卷第1期

5 结论

为了实时监测河流断面的冰凌变化信息，预防冰凌灾害，本文探讨了使用无人机低空遥感结合
图像处理技术提取冰凌分布密度，利用 matlab 仿真软件编程，最终获得了河冰分布密度随时间变化
的动态曲线图，得到了以下结论：
（1）阈值分割法计算量小，性能稳定，在图像分割算法中应用最为广泛。阈值选取是阈值算法的
核心，通过合理确定灰度阈值，从而实现图像分割，而最大类间方差法 （OTSU） 因其直观性和实现
的简单性，类间方差越大，说明背景和目标两部分差异越大，适合大批量提取冰凌密度图像数据。
（2）冰凌分布密度计算结果受到光照不均匀的影响。顶帽变换算法通过对流凌观测图像进行亮度
均衡化处理，与 OTSU 算法相结合，最终将与标准的误差缩小至 1.5%以内，从而解决背景亮度不均
匀条件下阈值的选择。
（3）面积图像分割法能够解决由于冰凌监测影像中波浪反光的影响，提高图像识别的准确性，而
且该方法实现简单，去噪效率高。
（4）通过无人机低空遥感结合图像处理技术，本次观测流凌发生在 2021 年 4 月 24 日至 26 日，期
间监测到的冰凌分布密度最大为 81.05%，且在 4 月 25 日 15 时 45 分前，冰凌分布密度稳定在 60%之
上，在 4 月 25 日 15 时左右，上游发生冰塞，从监测结果可以发现冰凌分布密度迅速下降，符合现场
实际情况，在 4 月 25 日 16 时 35 分左右，上游冰塞解除，冰凌分布密度回升至 60%，在 4 月 26 日 8 时
17 分以后，观测断面流凌分布密度稳定在 10%以下，开江结束。

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