基于校准球与机器学习的复杂地形河流砾石粒度快速自动筛分(FastGAS)方法研究

针对复杂地形下无人机(UAV)砾石监测存在的像素校准误差和批量处理效率问题，研究人员开发了融合校准球动态标定技术的FastGAS方法。该方法通过优化种子生成与四邻域搜索算法，在海岸/山区35幅测试图像中取得NRMSE=0.07–0.58的精度，处理速度达28秒/幅，显著优于PebbleCountsAuto等方法，为长期地貌监测提供高效解决方案。

　　

在海岸带与山区河流研究中，砾石粒度分布(Grain Size Distribution, GSD)数据是解析水动力过程与地貌演化的关键指标。传统机械筛分法耗时费力，而现有图像处理方法如pyDGS、PebbleCountsAuto等在复杂地形下面临两大瓶颈：一是坡度变化导致的像素校准误差（如山区20%坡度引起的尺度失真），二是长期监测中批量处理效率不足。尤其当无人机(UAV)在坡度2%-18%的海岸带或>20%的山区作业时，飞行高度波动会引入显著测量误差，现有算法难以实现动态校准。

针对这些挑战，山东科技大学的研究团队在《Journal of Hydro-environment Research》发表研究，提出创新性的快速砾石自动筛分(Fast Gravel Automated Sieving, FastGAS)方法。该方法通过悬吊校准球建立像素-尺寸动态对应关系，结合优化种子生成与四邻域搜索算法，实现了复杂地形下GSD数据的高效批量处理。验证显示，该方法在月湾1公里砾石滩的连续监测中，精度(NRMSE=0.07–0.58)显著超越PebbleCountsAuto(0.24–0.98)等现有技术，处理速度达28秒/幅，为地貌长期监测提供新范式。

关键技术包括：(1) 采用直径已知的红色校准球作为空间基准，通过透明悬线动态校正坡度引起的像素误差；(2) 开发基于球体检测的自动批处理框架，支持周期性监测图像高效解析；(3) 融合优化种子点生成与四邻域搜索算法提升砾石分割效率。实验数据涵盖中国烟台月湾及多山区河流的35幅图像，包含积雪、阴影等复杂场景。

【图像数据采集】
通过消费级无人机(如FIMI X8 Pro)悬吊校准球采集数据，校准球高度h经严格标定确保始终接触地面。该方法突破传统高度估计法的局限，实现动态环境下的实时像素校准。

【精度与稳定性分析】
在包含植被、冰雪等干扰的35幅测试图像中，FastGAS与人工测量结果的累积曲线重叠面积达92%，显著优于对比方法。月湾连续监测数据显示NRMSE稳定在0.15以下，证实其在长期监测中的可靠性。

【分割精度】
与PebbleCountsAuto等相比，FastGAS在陡坡区域的校准误差降低76%，批量处理时保持<5%的方差，证明其兼具地形适应性与处理一致性。

研究结论表明，FastGAS通过校准球动态标定与优化算法组合，首次实现复杂地形下GSD数据的高精度自动化获取。其28秒/幅的处理速度使千米级砾石滩的月度监测成为可能，为海岸侵蚀、河床稳定性等研究提供新工具。讨论部分指出，该方法在阴影密集区域的误分割率仍需优化，但相比需人工调参的BASEGRAIN等方法，其自动化优势显著。这项成果不仅推动地貌监测技术进步，更为机器学习在环境流体力学中的应用开辟新途径。