【Python科技】Python计算机视觉：自动化检测污染土地

在过去几十年里，随着工业化和城市化的不断发展，全球的环境问题也变得越来越突出。其中，土地污染是一个非常严重的问题，它不仅会对人类的健康产生影响，还会对生态系统造成破坏。因此，如何快速、准确地检测土地污染成为了一个重要的研究方向。而计算机视觉技术则是这个领域中的一个重要工具。

本文将介绍如何使用 Python 编写一段自动化检测污染土地的程序。具体来说，我们将使用计算机视觉技术来分析一组卫星图像，从中自动检测出有污染的土地区域，并给出相应的污染程度。

技术实现

1. 获取卫星图像数据

首先，我们需要获取一组卫星图像数据，以便后面进行分析。这里，我们可以使用 Google Earth Engine 平台提供的数据，通过 Python 的 Earth Engine API 进行访问。下面的代码展示了如何获取一张指定位置、指定时间的卫星图像：

``` python
# 导入 Earth Engine API
import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

# 指定位置和时间
point = ee.Geometry.Point(-122.262, 37.8719)
date_range = ['2018-01-01', '2018-12-31']

# 获取卫星图像数据
image = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \
    .filterBounds(point) \
    .filterDate(*date_range) \
    .first() \
    .clip(point.buffer(1000))
```

2. 预处理图像数据

获取到卫星图像数据后，我们需要对其进行预处理，以便后面进行分析。具体来说，我们需要对图像进行裁剪、去云、去影子等操作。下面的代码展示了如何进行图像预处理：

``` python
# 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

# 转换图像数据格式
image_np = np.array(image.select(['B4', 'B3', 'B2']).multiply(0.0001).clip(0, 1).getInfo())

# 裁剪图像
buffer = 100
image_np = image_np[buffer:-buffer, buffer:-buffer, :]

# 去云和去影子
hsv = cv2.cvtColor((image_np * 255).astype(np.uint8), cv2.COLOR_RGB2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, np.array([0, 0, 0]), np.array([180, 255, 220]))
mask = cv2.medianBlur(mask, 21)
image_np = cv2.inpaint(image_np, mask, 7, cv2.INPAINT_TELEA)
```

3. 确定污染水平阈值

在进行污染检测之前，我们需要先确定一个污染水平阈值。我们可以先将所有像素的灰度值排序，然后根据目标污染比例，确定一个阈值。下面的代码展示了如何确定污染水平阈值：

``` python
# 获取灰度图像
gray = cv2.cvtColor((image_np * 255).astype(np.uint8), cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 获取像素灰度值并排序
values = sorted(gray.flatten())

# 计算污染水平阈值
percent = 0.1
idx = int(len(values) * percent)
thresh = values[-idx]
```

4. 检测污染土地区域

确定了污染水平阈值之后，我们就可以使用计算机视觉技术来检测污染土地区域了。具体来说，我们可以使用 OpenCV 库提供的颜色过滤和形态学操作来提取污染区域。下面的代码展示了如何检测污染土地区域：

``` python
# 进行颜色过滤
mask1 = cv2.inRange(hsv, (0, 0, 0), (180, 255, thresh))

# 进行形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
mask2 = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
mask2 = cv2.morphologyEx(mask2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

# 获取污染土地区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
idxs = np.argsort(areas)[::-1][:5]
mask3 = np.zeros_like(gray)
for idx in idxs:
    cv2.drawContours(mask3, contours, idx, color=255, thickness=-1)
```

5. 计算污染程度

最后，我们可以根据污染区域的像素数量和总像素数量，计算出污染程度。具体来说，我们可以将污染区域的像素数量除以图像总像素数量，并乘以 100，得到一个百分比值，作为污染程度的指标。下面的代码展示了如何计算污染程度：

``` python
# 计算污染程度
area = np.sum(mask3 != 0)
percent = area / (gray.shape[0] * gray.shape[1]) * 100
print('污染程度：{:.2f}%'.format(percent))
```

总结

本文介绍了如何使用 Python 编写一段自动化检测污染土地的程序。通过使用计算机视觉技术，我们可以快速、准确地分析一组卫星图像，检测出污染土地区域，并计算出相应的污染程度。这种技术的应用，有助于提高污染检测的效率和准确性，进而为环保事业作出贡献。