利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息

无人机的航空摄影测量技术让传统森林调查的手段向数字化和智能化方向发展。为了提高森林资源信息采集的精度和效率，减少外业工作时间，降低工作强度，本文对利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息的方法及其精度进行了研究。利用旋翼无人机搭载五目相机获取了研究区域的三维立体影像，通过软件在立体影像中提取树高、三维坐标、冠幅及面积；通过全站仪、胸径尺和RTK载波相位差分技术等高精技术获取上述森林资源信息，并以此作为真值检测无人机立体摄影技术，获取森林资源信息的精度。结果表明，无人机立体摄影技术提取25棵样本树木的树高相对误差平均值为0.61%；无人机提取值与人工实测冠幅值线性模型y=0.998 9x+0.068 5，相关系数R²=0.98，说明无人机立体摄影技术获取冠幅精度高；无人机获取三维坐标定位的真误差区间为[-13，17]，其中高程坐标的离散区间大于平面坐标离散区间，平面坐标的精度为3 cm左右，而高程坐标的精度为10 cm左右；无人机立体摄影技术获取样本面积值和全站仪测量面积值（拟定为真值）比较接近，相关系数达0.98。由此可得，无人机立体摄影技术可以高精度地获取森林资源信息，可以提高效率，节约成本并降低工作强度，具有较高的实际推广价值。     

地铁隧道结构机器视觉检测系统及应用分析

本文使用一种地铁隧道快速机器视觉检测系统，该系统采用深度学习算法，有效识别了采集图像中的病害特征。其软件平台能够方便隧道管理者实时查看和跟踪隧道病害信息。该检测系统应用于南宁地铁的检测，取得了较好的检测效果，能精确地识别隧道的裂缝、剥落和渗漏等病害，并从图像效果、定位精度、检测效率、识别率和检测精度4个方面与人工检测方法进行了对比分析。结果表明，该系统的图像采集效果显著优于人工方法；检测速度可达30 km/h；识别裂缝、剥落和渗漏的识别精度分别可达89%、100%和94%；能够识别面积为100 mm²的表面缺陷和裂缝宽度>0.2 mm的裂缝。     

基于无人机影像和面向对象的中国西部地区农村宅基地面积快速估算

快速、准确地提取农村宅基地面积,对于城乡规划、房地一体化、美丽乡村建设等工作意义重大。本文以陕西省某村为研究区域,基于无人机高分辨率遥感数据,采用面向对象方法,对研究区进行多尺度分割和监督分类,提取建筑物轮廓;基于倾斜摄影测量方法,估算建筑物楼层数,并最终进行宅基地面积的快速估算。建筑物提取总体精度为95.8%,Kappa系数为0.892 5。将提取后的宅基地面积结合楼层数进行分析计算,得出该研究区建筑物宅基地总面积为36 417 m²。结果表明,本文方法能够准确、有效地提取宅基地面积,为无人机遥感在建筑物的提取识别及宅基地面积快速判定提供了参考。     

K-means聚类引导的无人机遥感图像阈值分类方法

针对无人机获取的高分辨率遥感图像分类需求,提出一种K-means聚类引导的阈值分类方法。首先计算出无人机遥感图像数据集的Average Silhouette值,作为K-means的最优聚类数目;然后对原始图像进行Kmeans聚类初分割,对初分割结果中的非目标区域进行手工剔除;再对处理之后的新对象进行阈值分割和图像优化,完成对象的提取;最后对所有处理得到的地物标签进行合并,实现遥感图像的识别与分类。基于MATLAB/GUI平台,对提出的分类方法处理步骤进行集成,开发了无人机遥感图像分类处理系统,可对无人机遥感图像进行快速处理,实现半自动解译。对分类结果进行精度验证,其总体精度为91.09%,Kappa系数为0.88,表明该方法用于无人机遥感图像分类处理,能够实现地物的精确分类与信息提取。     

基于小型无人机可见光遥感的蓝藻识别研究

以无人机航拍获取的可见光影像为数据源,研究小面积水域中蓝藻的提取方法。首先采用无人机获取可见光影像,运用4种可见光植被指数对图像进行运算,提出了用于蓝藻识别的可见光归一化差异植被指数与增强型红绿差值植被指数,以人工目视解译统计得到的蓝藻面积作为判别依据。结果表明:利用增强型红绿差值植被指数对湖泊中蓝藻的分类及提取,精度可达95.89%,Kappa系数为97.03,质量稳定,精度较高。     

无人机倾斜摄影测量技术在桥梁施工现场中的应用研究

桥梁施工作业位于河道上,受水面影响较大,存在施工时观察不便、局部环境与工程信息获取困难等问题。为此,探索了无人机倾斜摄影测量技术在桥梁工程施工现场的应用,分析了无人机倾斜摄影测量技术相较于传统测绘技术所具有的优势及存在问题;顾及桥梁施工现场管理特点,提出基于无人机倾斜摄影测量技术的标准化施工现场空间数据采集作业流程;通过多视角航摄影像特征点自动识别与解算,自动生成施工现场全要素信息的三维场景模型。研究表明,该三维场景模型能够充分展现近水区域、桥墩下部等人员不便到达区域的环境及工程情况,实现施工现场全要素的信息采集与三维空间量测,为施工现场管理提供有效指导,具有广阔的应用前景。     

气象驱动下的终端湖泊流域环境变化研究

在干旱地区,终端湖面积变化受气候影响较大,同时湖泊面积变化对生态环境平衡和土地利用变化起着重要作用。基于Landsat和JRC Global Surface Water(JRC GSW)多源遥感数据、气象数据、土地利用数据和NDVI数据,分析了艾比湖水面面积变化及驱动因素,以及对艾比湖流域环境的影响。得出如下结论：2000—2020年艾比湖面积呈现先减少后增加的趋势,2010年左右为转折点;面积变化与降水量的相关性最大(R²=0.589,P <0.01和R²=0.519,P <0.05);流域内耕地面积增长最大,为3 140 km²,占研究区总面积的6.23%;其次是草地面积增加1 402 km²,占研究区总面积的2.78%;而面积减少最多的是未利用土地,为2 974 km²,占总面积的5.90%,主要转化为草地和耕地;由NDVI变化可知,该流域内的植被主要由草地构成,并且草地高覆盖(>0.8)区呈现出增加趋势,集中在人类活动区。干旱区终端湖泊面积变化监测是生...     

多目高速摄影相机的水中微气泡参数测量

针对水中微气泡识别测量精度低的问题，该文提出一种基于多目高速摄影测量的水中微气泡参数测量方法，首先利用4台工业高速摄影相机搭建了多目摄影测量气泡观测系统，对水中的微气泡进行了采集，然后通过4台相机的正交双目测量技术计算出气泡的三维位置，并基于轮廓视觉包络方法对其三维模型进行了重建。在此基础上，通过测量生成的三维模型获取了气体夹带气泡的轨迹和气体夹带气泡的体积。实验表明，该方法在测量单个气泡体积的误差仅为0.31 mm³,气泡个数的识别率高达99%,准确率为98.3%。说明该文提出的方法能有效地模拟出三维气泡的运动过程和轨迹，并精确获取气泡的体积。     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

1995—2019年北莉岛人工水产养殖遥感监测

有效监测人工水产养殖水面的分布变化对于海洋资源管理、生态环境保护、防灾减灾具有重要意义。本文以Landsat 5、SPOT 5和GF-1卫星影像为数据源,选择广东省北莉岛为研究区,使用线性光谱解混方法获取中等空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面面积,通过面向对象多尺度分割的方法结合支持向量机分类算法提取高空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面分布。研究结果表明,与单一卫星影像相比,综合多源中高空间分辨率卫星数据延长了人工水产养殖水面变化分析可追溯的时间跨度,提高了监测精度;联合光谱解混和面向对象分类方法开展人工水产养殖长时序遥感监测是可行的。近20多年来,北莉岛人工水产养殖水面的面积经历了先增加后缓慢减少的变化过程,1995—2000年平均增速为23.39 hm²/a,2000—2006年平均增速为23.95 hm²/a,2006—2019年平均减少速度为1.96 hm²/a。     

小型消费级无人机地形数据精度验证

低空遥感是近几年快速发展、应用非常广泛的新兴技术。小型消费级无人机集成可见光传感器,具有快速、灵活、高性价比等优势,受到广泛关注。然而目前有关该类无人机综合测量精度的研究不足,影响其进一步的推广应用。为此,本文开展了针对大疆(Phantom 3 professional)小型消费级无人机地形测量数据精度验证工作,设定6种航高(50 m、60 m、70 m、80 m、90 m和100 m)获取研究区的立体像对,生成影像点云(point cloud)、数字表面模型(DSM)以及数字正射影像图(DOM)等结果。在测量精度验证中,首先,在标准实验场均匀布设地面控制点(GCP),利用差分GPS测出GCP的高精度3维坐标;然后,通过GCP对立体像对进行绝对定位;最后,利用误差统计方法分析上述结果的测量精度。验证表明,在50—100m航高时,无人机影像结果的分辨率为2.22—4.23 cm,水平方向平均误差为±0.51 cm,垂直方向平均误差为±4.39 cm,相对均方根误差(RMSE)水平方向为±2.79 cm,垂直方向为±9.98 cm。研究结果表明,小型消费级无人机在飞控系统下的测量精度可达厘米级,这不仅为野外地理和生态调查工作者提供一种低成本、快速、灵活与精确获取地形信息的新型测量手段,同时还对使用此类无人机做航测应用及飞行参数设置提供一定参考。     

无人机航空摄影测量系统在农村土地确权中的应用

介绍了用PPSG UAV对双鸭山市郊区2．5 km2地域（农村土地承包经营权确权双鸭山试点）试验区进行无人机航摄,无人机搭载非量测型相机获取低空遥感数据,计算机安装专业空三解算软件处理具体影像,最终取得数字正射影像图（ DOM）、数字表面模型（ DSM）,通过数据分析了该系统的空中三角测量成果的精度和数字正射影像图（ DOM）、数字表面模型（ DSM）的精度,都达到了航空摄影测量地理信息数字成果比例尺1∶1000的成图精度。     

无人机摄影测量在矿山尾矿库建设规划的应用

该文以四川省会东县某公司小沟头尾矿库建设规划为研究案例,探究无人机摄影测量技术在该领域的适用性。与传统GPS-RTK测量数据相比,无人机摄影测量的水平和高程中误差为0.311m、0.304m,满足矿山尾矿库建设规划运用需求。通过分析,无人机摄影测量具备以下特性:(1)外业工作时间低于传统测量数倍,工作效率具备明显优势;(2)高精度DOM能更方便地辅助尾矿库周边区域地物识别与标注;(3)地表高程数据受地物直接影响,能真实反映地表起伏;(4)三维可视性强,可辅助实现尾矿库3D规划展示和堆积核算。实验表明,无人机摄影测量技术能有效辅助尾矿库建设规划以及安全风险评价,可为有关管理部门实施矿山合理建设和生产提供技术支撑和执法依据,具备良好市场运用前景。     

单张无人机影像水体高光自动检测与补偿方法

无人机获取地面影像时,水体反射会导致影像中存在较为明显的水体高光,给数据处理带来一定困难并对DOM（digital orthophoto map）质量产生显著影响。提出了一种单张无人机影像水体高光自动检测与补偿方法,先基于高光分量对高光区域进行多尺度检测,再使用Grabcut算法对其边界进行优化;然后根据地物反射的几何与光谱特性建立决策树剔除非水体高光;接着精化高光区域,将附近的细碎高光点纳入到区域内;最后,使用提出的改进Criminisi算法对高光区域进行补偿。使用无人机影像对该方法的有效性进行验证,综合主观目视与PNSR（peak signal to noise ratio）、SSIM（structural similarity index）指数的客观评价结果,本文方法优于Mallick、Shen、Yoon等人的方法;使用Pix4Dmapper对高光处理前后的影像生成DOM,本文方法可以明显提高DOM质量。     

无人机倾斜摄影测量土方量测算及精度评价

本文以广西兴安某测区为研究区,借助无人机和GNSS RTK分别获取1031张倾斜影像和3361个地面离散点,采用ContextCapture软件构建测区三维模型,利用EPS提取的测区三维模型高程点和GNSS RTK实测离散点分别进行DTM土方量计算。假定实测离散点的计算结果为真值,结果表明,无人机土方量测算结果与真值之差为1 050.9 m³,误差比例为0.9%。无人机倾斜摄影测量技术可快速、低成本、高质量地完成测区土方量测算,为工程项目提供精确的结果和科学的数据支撑。     

无人机摄影测量技术在阿娘寨滑坡应急调查中的应用

无人机摄影测量技术具有数据获取效率高、响应速度快、成果丰富多样等优势,逐步应用于地质灾害应急调查中。2020年6月18日阿娘寨滑坡复活后,采用无人机摄影测量技术进行应急调查。首先,通过检查点验证了无人机免像控摄影测量技术的可行性,总结性研究了无人机影像数据快速拼接和全面处理的软件选取,生成了调查区三维实景模型、数字表面模型(DSM)、正射影像(DOM)及密集点云等基础数据;最后对基础数据处理分析,完成了滑坡地形快速测绘、滑坡特征调查等工作,并对多期次的高精度无人机摄影测量数据进行差分计算,识别了滑坡形变较大的区域,定量表征了滑坡的形变特征,为监测仪器的选位提供了指导。滑坡体上GNSS监测的最大累计形变可达16m,将现场布设的专业监测设备的数据接入地质灾害实时监测预警系统中,有效保证了灾害防治工程的顺利实施。     

大区域无人机影像数据的快速几何处理

无人机遥感影像快速几何处理被广泛应用于灾害应急监测与评估、军事侦察等领域。针对目前多数商业软件所依赖的硬件平台成本昂贵、软件开发过程复杂等问题,面向通用硬件平台,提出一种大区域无人机影像数据的快速几何处理方法。对制约处理效率的各关键算法进行优化和改造,实现大区域无人机影像数据的快速几何处理;在影像连接点匹配、正射纠正和影像镶嵌的处理过程中,均应用基于多核CPU并行处理技术,提高整体处理效率。多组无人机影像数据处理试验表明,该方法能够大幅提高处理效率,对硬件平台要求低,具有推广应用价值。     

旋翼无人机测算风速风向技术研究

目前大部分民用无人机没有准确测量风速、风向和预警风场的功能，然而森林火灾扑救等多种场景需要无人机可以提供准确的风速。本文提出了一种基于旋翼无人机坐标数据测算风速风向的技术，通过无人机主机RTK坐标信息及方位角、倾角数据精准获取螺旋桨点相对坐标信息，选择不同负载条件下无人机以1~16 m/s的不同速度分别飞行30 s以上，根据螺旋桨坐标信息变化数值，结合风洞测试数据及风场动力学原理，研究风速与旋翼无人机倾角关系，并通过风洞试验检验该方法精度；并可根据无人机RTK推算出的螺旋桨坐标变化信息判断风向。结果表明，无人机风速与旋翼无人机倾角呈正相关关系；无人机负载加重时，对应受风速干扰的倾角会相对减小；无人机飞行受阵风干扰出现噪点的概率，高海拔区域大于低海拔区域；并建立六旋翼无人机飞行倾角的风速估算模型y=－1.043 5+1.150 1x，该模型测算风速的中误差值为0.966，绝对值小于1，满足应急指挥现场对无人机测量风速精度要求。该方法得到风速测算精度高，可以为旋翼无人机实时获取风速风向提供一种可行方法，具有一定的实用价值。     

公路采动区裂缝快速获取及精度分析

采动区公路路面裂缝引发公路产生松散剥落、唧浆、缓慢沉降等病害,危及公路的正常运营,需要对裂缝长度和宽度信息进行监测。针对传统的公路路面裂缝测量获取方法劳动强度大、成本高、效率低等缺点,该文设计使用手机相机采集裂缝图像,使用图像处理技术对图像进行增强和除噪、阈值分割,结合尺度基准提取裂缝的长度和宽度信息。运用该方法对采动区公路路面裂缝进行快速获取,实验结果表明:路面裂缝长度计算的相对中误差不超过7.6%;宽度的计算值与实测的宽度相比,其相对误差在8.1%以内,证明该方法检测出的裂缝的长度和宽度具有较高的准确度,能够高效地获得路面裂缝的信息。     

利用低空无人机飞控数据的摄影航带全自动整理方法

本文为低空无人机平台弱控制航摄影像建立符合航测处理要求的区域网,提出了基于无人机飞控数据的无人机影像航带整理技术;分析了无人机影像航测处理区域网构建要求,提出针对无人机航测处理的航带整理技术流程;设计了基于飞控姿态数据的无人机起降和转弯影像自动剔除算法,自动生成航带;并提出了基于飞控数据快速计算像片FOV算法,构建区域网内像对链接关系;对实际无人机航摄的两个测区进行航带整理实验,结果表明基于飞控数据可快速构建区域网,满足空三匹配和挑片测图要求。