“无人机遥感与组网”专辑导言

正随着对地观测技术的不断发展,厘米级超高分辨率、小时级甚至近实时响应、高频次重访的空间信息快速获取能力不断提高。无人航空遥感具有机动灵活、数据获取周期短、成本低、可以全天时观测等特点,已在各行业中得到广泛应用。《地球信息科学学报》在国内首次以"无人机遥感与组网"为主题,围绕高精度轻量化航空遥感载荷技     

无人机遥感众创时代

当代科技发展降低了无人机和遥感器的准入门槛。大众参与为无人机遥感领域注入了巨大的创造力,触发了无人机遥感创新发展的爆发式增长。当前,无人机已成为普适化和平民化的科学手段,无人机遥感数据在众多领域和部门呈现出取代通航遥感和卫星遥感数据的趋势。本文首先对无人机遥感所处的时代特征及其展现的科技特色进行了分析与归纳,然后列举了无人机遥感在抗震救灾、岛礁测绘、极地科考、精准农田管理等领域开展的典型应用,最后从无人机发展所致遥感数据供应结构性调整、无人机遥感地理学研究推动、遥感无人机试验场地布局等方面进行了展望。特别地,针对无人机遥感应用量大面广、数据分布多源异构等特点,本文提出了无人机遥感数据航母的概念。     

地理信息技术应用下的无人机云端管理系统发展

日益增长的无人机飞行需求与有限的低空空域之间的矛盾愈发激烈,世界各国都在推进无人机管控政策和技术手段研究,即便在最自由的美国G类非管制空域,管理当局也在制定更为严格的无人机管控措施。无人机云端管理系统作为一种新型的数字化监管手段,其系统建设框架和技术路线得到了国内外学者和监管部门的广泛关注与研究。地理信息技术作为云端管理系统的应用技术之一,具体体现在以下几方面:利用全球导航卫星系统(GNSS)实现无人机精准空间定位;通过遥感技术(RS)获取影响无人机飞行安全的地理约束要素信息;基于地理信息系统(GIS)对低空地理空间数据进行组织管理以及构建低空虚拟地理环境等。论文结合团队在无人机低空应用上的研究进展,指出地理信息技术可以在云端管理和航路规划方面为无人机运行管理提供解决方案。     

顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别算法

单木参数对当前的森林资源管理、生态研究以及生物多样性保护等具有重要意义。无人机立体影像数据与单木识别算法为单木参数的低成本、自动化获取提供了基础。现有研究表明,常用的基于局部最大值搜索的单木识别算法面对密集林分时存在严重的漏识别问题,影响了参数提取的精度,因此本文提出了顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别新算法。算法首先综合利用无人机立体影像的高程与RGB光谱信息,通过随机森林分类进行林冠区的提取;然后利用形态学的多层腐蚀、膨胀与连通区标记进行树冠相连单木的分离与树冠中心点的提取,从而实现单木自动化识别。本文选取内蒙古大兴安岭林区和四川王朗林区的4块样地进行验证,以目视解译数据为参考,分别与基于高程值的局部最大值搜索算法（算法A）、基于RGB光谱亮度值的局部最大值搜索算法（算法B）进行比较。结果显示：本文提出的算法在4个样地的平均F1-score为94.17%,与算法A和算法B相比分别提高了15.85%和9.37%;而对于密集样地,本文提出的算法在查全率上相比算法A和算法B分别提高51.79%和35.64%。结果表明本文提出的算法在不同林区均能够实现较好的单木识别效果,特别是能够有效避免密集林分下的漏识别问题,为基于无人机立体影像的单木识别研究提供了一种新的思路。     

中国无人机遥感技术突破与产业发展综述

无人机是未来网络环境下一种数据驱动的空中移动智能体,而无人机遥感则是无人机应用最重要的引领性产业。本文首先以国内外无人机遥感发展现状为背景,重点概述了中国无人机遥感21世纪以来“十五”到“十三五”所获得的具有代表性的国家支持与推动的发展历程,阐述了无人机遥感定标场,航空航天定标场的建立以及应用验证,包括无人机遥感系统的载荷与系统技术发展;然后,进一步阐述了以遥感定标场、地物参量引导载荷性能、系统模型为代表的中国无人机遥感的相关技术跨越;接着,概略介绍了无人机遥感在国防反恐安全以及跨国应急救援,国土测绘与海洋岛礁测绘应用,地质灾害应用以及国家应急救援等领域的产业应用;最后,介绍了中国在无人航空遥感领域展开的跨越性的工作,包括组网智能控制、精度和实时性度量基础、载荷平台自组织冗余容错、遥感大数据云处理技术和无人机遥感组网实用化等内容。未来无人机遥感发展的总体目标是建立起具备迅捷信息获取能力的无人航空器组网观测系统,实现无人航空器组网技术由项目层面跨越到遥感领域,同时也为中国成为世界遥感强国的国家战略跨越奠定基础。     

地理信息科学发展与技术应用

本文回顾了中国科学院地理科学与资源研究所在地理信息科学研究与技术应用方面的历史过程,从早期的测量和制图的研究,到开创中国地理信息学科,建立资源与环境信息系统国家重点实验室的历史,是中国特色原创地理信息理论发展的历史,是中国具备自主研发世界级地理信息软件的历史,是地理信息为国家重大战略提供坚实科技支撑的历史。本文主要从地图学、地学遥感、地理信息科学、地学数据共享、重大技术突破和国家战略支撑等方面进行概述,最后从地学知识图谱、地理大数据分析、遥感人工智能、地理系统模拟和知识服务角度展望地理科学发展的新科学范式。     

CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响

川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法 （U-Net）进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明：（1）结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提...     

斯里兰卡近海海洋生态环境变化遥感监测分析

斯里兰卡是海上丝绸之路沿线重要的节点国家,其周边海域生态环境变化与经济发展、休闲生活和食品安全密切相关。利用2002—2017年的MODIS遥感反演产品对斯里兰卡岛周边海域、关键节点港口科伦坡的生态环境参数年际变化规律分别进行分析和2003—2012年的MERIS遥感反射率产品对保克海峡进行水体类型时空分析,结论如下：① 研究区内光合作用有效辐射高值出现在马纳尔湾,海域沿岸浮游植物生物量相对较高,与海表温度负相关,外海浮游植物生物量极低,与透明度负相关。② 科伦坡港附近水温（海表温度）、海面光照强度（光合作用有效辐射）、水体清洁度（海水透明度）、海洋食物网基础的浮游植物生物量（叶绿素浓度）和浮游植物净初级生产力最大值分别出现在4月、3月、3月、8月、7月,致灾因素重点关注8月潜在的赤潮。③ 保克海峡浑浊带的源头是印度的卡里梅尔角,由高韦里河携带大量泥沙造成。这有助于了解和认识高时空变化的保克海峡及斯里兰卡周边海域在不同时间-空间的海洋生态环境。     

从无人机遥感、数据融合、生态价值谈自然资源要素综合观测体系构建

自然资源要素综合观测体系建设是自然资源部全面贯彻习近平生态文明思想、践行山水林田湖草是生命共同体发展理念、实施自然资源“两统一”管理的重要举措。这项基础性、公益性、紧迫性的建设工程对于解决我国自然资源长期且连续定位观测研究不够、预判资源环境数据支撑不足、实现以自然资源综合区划为管理单元、评价资源综合承载力、研究资源间耦合平衡过程、预判资源环境生态演变趋势及优化自然资源空间结构配比,具有十分重要意义。自然资源调查、监测与观测研究是获取自然资源现状、预判未来状态的主要手段。我国自然资源调查、监测体系相对完善,但观测研究体系相对不系统,数据积累相对不足。为了更好地搭建自然资源要素综合观测体系,分别从无人机遥感观测、数据融合及自然资源资产价值方面给出了建议: 充分利用和发挥无人机组网遥感观测、倾斜摄影测量等技术,开展自然资源立体观测; 借鉴降水、陆面、海表和三维云气象多元数据融合经验,开展自然资源要素综合的数据融合; 利用森林资源生态服务价值评价经验,开展自然资源资产价值核算。这些建议对自然资源综合观测体系的科学构建具有借鉴作用。     

城镇化区域无人机低空航路网迭代构建的理论体系与技术路径

由于低空环境复杂,当前以无人机为应用主体的低空空域资源开发安全性和利用效率较低。而随着无人机数量的迅猛发展和商业化应用的快速扩张,旺盛的飞行需求与有限的飞行空间在低空的矛盾日益突出,如何安全、高效地管理无人机低空活动成为突出问题。目前各国都在探索解决途径,其中无人机低空航路是一种由中国科学院率先提出并得到业界和中国民用航空局认可的无人机低空交通和低空资源高效利用的综合解决方案。然而,这一概念还处在探索阶段,如何构建还不太明晰,尤其是对于地表环境复杂和高动态变化的城镇化区域,如何快速获取高精度的地理信息以满足无人机安全、高效飞行也是一大难题。鉴于遥感技术在航路的敏感信息提取与深化处理方面呈现出良好的应用前景,本文提出一种基于遥感和地理信息技术的城镇化区域低空公共航路网的高效迭代构建方法,并从理论支撑和已有研究基础论证了该方法的可行性。该研究技术路径主要包括基于地面路网生成具有多高度层的I级航路网,以充分利用地面交通设施;利用航路正约束地理要素生成II级航路网,如沿路的城市绿地和水域;规避负约束地理要素构建III级航路网,主要包括建筑物、通信盲区和电力线（杆）等;最后,通过仿真飞行和实际飞行测试分别生成IV、V级航路网,通过实际量测对比分析来检验无人机飞行的环境地图,保证飞行的安全性。以上方法基于遥感、地理信息、航空、交通等交叉学科解决无人机低空运行难题,为构建无人机低空航路网提供了一种新思路。更进一步讲,本文在低空领域运用地理学方法构建无人机航路网,是继无人机遥感应用之后无人机在地理学应用的又一大突破,同时也拓展了地理学的研究范畴,必将推动地理科学发展。