FastGAS：基于无人机的海岸与山地河流砾石快速自动筛分框架及其在长期监测中的应用

针对复杂地形下无人机砾石筛分存在的像素校准误差和批量处理效率低等问题，山东科技大学团队提出FastGAS框架。该方法通过校准球体实现动态像素标定，结合优化种子生成与四邻域搜索算法，在35组海岸/山地河流图像中验证其NRMSE（0.07–0.58）显著优于PebbleCountsAuto等方法，为地貌演变研究提供高效自动化工具。

　　

在海岸与山地河流研究中，砾石粒度分布(Grain Size Distribution, GSD)数据是解析水流动力、河床稳定性和地貌演变的金钥匙。然而传统机械筛分法耗时费力，而现有无人机图像处理方法如PebbleCountsAuto和pyDGS在陡坡地形中因飞行高度估算误差导致像素校准失真（误差可达20%坡度区域），且批量处理效率低下。更棘手的是，长期监测中人工标记航拍位点的重复性难以保障，使得GSD数据连续性大打折扣。

针对这些痛点，山东科技大学（Shandong University of Science and Technology）的研究团队在《Journal of Hydro-environment Research》发表了一项突破性研究。他们开发的FastGAS框架创新性地采用悬挂校准球体，既作为像素尺寸标定的动态参照物（解决坡度引起的校准误差），又充当无人机航拍路标点。配合优化的种子生成算法和四邻域搜索技术，实现了28秒/张的高效处理速度，在烟台月亮湾长达1公里的砾石滩监测中展现出卓越的稳定性。

关键技术包含三方面：首先通过红色校准球体建立像素-尺寸映射关系，消除地形高差影响；其次开发自动球体检测算法实现批量图像处理；最后采用改进的种子区域生长法（结合形态学开运算）提升砾石分割精度。研究团队从海岸和山地河流采集的35组含积雪、垃圾等干扰场景的图像中，系统验证了方法的鲁棒性。

精度与稳定性分析显示，FastGAS的归一化均方根误差(NRMSE)区间为0.07–0.58，远优于PebbleCountsAuto（0.24–0.98）和深度学习模型SediNet（0.73–9.13）。在阴影、植被覆盖等复杂场景下，其累积分布曲线与人工标注的重叠面积达92%。

分割效率比较中，FastGAS处理速度（28秒/张）虽略慢于SediNet（10秒/张），但精度提升3个数量级。值得注意的是，该方法在含冰层图像中仍保持0.15 NRMSE的稳定表现，证明其环境适应性。

讨论部分强调，该框架首次将动态校准与批量处理结合，解决了复杂地形下GSD监测的两大瓶颈。校准球体的双重功能（像素标定+航点基准）设计尤为巧妙，为长期观测提供标准化方案。研究团队指出当前局限在于球体悬挂长度需人工预设，未来将开发自适应调节系统。

这项研究为海岸带保护和山地河流治理提供了革命性工具。其创新点在于：1）突破性地将几何校准与航迹规划耦合；2）通过计算优化使算法速度满足业务化监测需求；3）开放框架设计可兼容多种无人机平台。正如论文结论所述，FastGAS不仅填补了陡坡环境GSD自动监测的技术空白，更为数字地貌学发展提供了新范式。