无人机遥感系统的研究进展与应用前景

目的 阐述了无人机遥感兴起的背景。从无人飞行平台、飞行姿态控制与导航、数据传输与存储、数据处理、传感器技术、空域使用政策等方面探讨了发展无人机遥感系统的基础、问题、研究进展和趋势。通过描述无人机遥感系统在大量相关行业领域的应用与实践,点出了发展无人机遥感系统的必要性与意义所在。最后,从科技、政策等方面给出了发展无人机遥感技术和产业的建议。     

轻小型无人机测绘遥感系统研究进展

地球空间信息是人工智能、大数据时代的重要数据基础,轻小型无人机测绘遥感技术作为中国当前和未来获取厘米级分辨率、实时响应遥感数据的主要手段,必将发挥更加重要的作用。本文首先介绍了固定翼、多旋翼、无人直升机以及飞行控制系统、地面监控系统和遥控遥测链路的发展现状和潜在发展趋势;其次重点研究了数码相机、视频摄像机、倾斜相机、激光雷达、合成孔径雷达和定姿定位系统的利用现状和发展趋势;然后总结分析了当前无人机测绘遥感面临的系统检测、大范围实时遥感和遥感大数据精准解译方面的问题和挑战;最后面向人工智能、大数据、物联网、云计算等技术背景给出了轻小型无人机测绘遥感技术在飞行控制智能化、测绘遥感作业智能化和实时、实景无人机遥感技术应用模式创新等方面的发展趋势。     

无人机航空摄影测量与遥感行业发展现状与趋势

随着科学技术的发展,对地观测的方法日趋多样化。无人机作为一种新型的航空对地观测平台,已经成为摄影测量与遥感的重要技术手段,在大比例尺测绘产品生产、快速实景三维建模、目标识别与分类、定量监测等方面得到广泛应用。本文从无人机平台、遥感传感器、数据处理软件以及行业标准规范4个方面论述了无人机摄影测量与遥感的技术轮廓和路线,对无人机航空摄影测量与遥感的行业发展现状与趋势进行了总结分析。     

无人机遥感数据压缩解压缩系统的设计和实现

无人机遥感数据压缩与解压缩系统是无人机数据传输链路中的重要组成部分。针对数据传输中的设计问题,本文分别给出了3种无人机航空遥感数据传输与压缩系统方案设计,阐述了数据压缩原理与实现方法,重点对有损压缩算法进行了研究。通过影像自适应分块,离散余弦变换(DCT)、量化及Huffm an编码等实现了遥感影像的压缩程序。在此基础上,从软件结构和硬件体系两方面对压缩程序进行优化,实现了嵌入式遥感数据压缩系统的开发。无人机遥感系统实验表明:遥感图像压缩系统运行正常,遥感图像数据压缩比达到1?13。飞行实验中图像的实时显示也检验了无人机遥感图像解压缩程序的正确性和稳定性。     

基于图像匹配的无人机飞行质量评估方法

我国对低空高分辨率遥感数据的客观需求促成了无人机遥感的发展,无人机飞行质量的评估是航空摄影测量的重要步骤之一。本文通过利用GPU加速SIFT算法进行无人机影像匹配,使用RANSAC剔除粗匹配点,根据匹配参数计算影像旋转角、轨迹重叠度、航向重叠度、旁向重叠度、航带弯曲度,对无人机飞行质量进行评估,并建立了一套完整的无人机飞行质量评估系统。     

北斗短报文的无人机飞行监管技术与装备研究

针对我国现有以地面雷达为主要空管手段的监管体系中,轻小型无人机飞行目标存在的“看不到”“管不了”等难题。该文提出了基于北斗短报文通信技术的无人机系统飞行监管技术与方法,研究制定了无人机资源注册、任务注册机制,以及无人机飞行诸元传输协议;研究突破了无人机机载设备终端电磁兼容、北斗通信传输频次加密、多系统导航定位、FPGA优化集成等关键技术,研制了小型化、轻量级、高频次北斗短报文无人机飞行监管机载终端,开发了网络化无人机飞行监管综合运行管理平台。全套系统在国土测绘、海洋监测、灾害应急等领域开展5个节点应用示范,有效实现了无人机多架、协同、异地、同步在线超视距通信与监管。研究成果填补了我国无人机飞行安全管理的空白,进一步推动了无人机产业化发展,有力保障了我国低空空域开放政策的有序推进。     

无人机遥感数据处理探讨

本文主要介绍了无人机作为遥感数据来源的优势和无人机遥感数据的特点,同时对无人机遥感数据处理的校正方法进行了阐述,进而总结了无人机作为新的遥感数据来源方向的美好前景。     

引入飞控数据的无人机航摄飞行质量检查方法研究

利用机载POS系统获取的传感器的位置和姿态数据,确定无人机航摄影像和飞行航线相对位置关系;引入航摄区域数字高程模型以及传感器参数信息,计算出每张航摄像片的真实地面分辨率及4个角点的框标坐标,实现飞行质量的快速自动检查。检查内容主要包括航带自动整理与划分、影像倾角和旋角的计算与检查、影像重叠度和地面分辨率的计算与检查、航高保持和航线弯曲度的计算与检查,以及摄区边界覆盖情况检查等。实验表明,该方法自动化程度高、检查快速、精度可靠,在日常生产中对低空无人机航摄生产具有一定的指导意义。     

低空无人机遥感系统在海岛潮间带监测中的应用

目前我国传统海岛潮间带监测基本上采用载人机航空摄影测量与卫星遥感的这两种方法。本文研究利用无人机遥感系统,通过相机标定与POS后差分等技术手段,获取海岛高、低潮位两期遥感影像,并对两期影像进行对比实验,得到海岛潮间带监测数据,验证了低空无人机遥感系统能够在海岛潮间带监测中的成功应用。本文方法丰富了海岛动态监测手段,能为行政主管部门提供准确及时的海岛及其潮间带空间地理信息。     

无人机遥感设备的自动化控制系统

UAVRS-Ⅱ型无人机低空遥感监测系统以面阵CCD数码相机和稳定平台作为主要机载遥感设备。遥感设备和稳定平台的自动化控制系统重点解决利用单轴稳定平台修正偏流角和根据无人机飞行时的导航参数实时解算曝光间隔来确保航向重叠度的问题。地面和实际飞行试验表明,这套自行开发的无人机遥感设备的自动化控制系统达到了预期的目的、取得了良好的效果。     

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

介绍无人机低空遥感系统的构成和技术指标,论述影像数据的获取、影像匀色与裁边、重叠度计算、拼接全景影像图、生成正射影像等处理分析方法,并针对地震灾区重建数据获取进行实验.实验结果表明无人机低空遥感系统完全能满足实际需要,能解决多云雾地区遥感影像资料获取困难的问题,在大比例尺测图、三维景观重建、土地利用调查、环境监测等领域...     

无人机遥感技术现状与应用

随着测绘科学技术的发展,各行各业对遥感数据的需求日益增加,但遥感数据获取手段相对不足。无人机遥感系统以更低的运营成本、高效灵活的任务安排,自动化和智能化的操作应用成为主要的遥感技术之一。本文对目前国内外无人机遥感的研究现状进行了介绍,在此基础上对无人机遥感关键技术进行了分析。     

无人机近红外遥感初探

针对无人机有效载荷的限制,目前可用于无人机的传感器单一,数据覆盖波段只局限于可见光这一问题,该文着眼于无人机搭载的近红外相机进行遥感应用研究。通过无人机红外数据与对应卫星数据的应用对比,集成对比因子为归一化差值植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),验证无人机获取近红外数据遥感手段的可靠性,说明了该文提出的无人机红外数据获取方法可用于数据获取以及相应的遥感应用,对未来无人机遥感技术的深入发展提供一定的参考。     

航空遥感航线设计系统研究与实现

航线设计是根据所用传感器、任务技术指标、摄区地形等因素,来计算航线和曝光点的坐标,为航空摄影外业提供依据和准则,使摄影成果满足质量要求。本文针对航空遥感任务的需要,开发了航线设计系统,并详细介绍了系统主要功能、航线和曝光点计算算法,以及系统实现的技术和方法。     

基于无人飞行器遥感的矿区沉陷控制及景观规划研究

空间信息在矿区陆面演变的研究中发挥着重要的作用,但由于矿区特殊的地理地貌特点,传统的空间数据获取方法无法满足;无人机遥感系统方便、快捷,本文探讨了基于无人机遥感系统的矿区空间信息获取及其在矿区沉陷控制与景观规划建设中的应用。     

高精度轻小型航空遥感集成系统室外检校场建设方案研究

本文分析了室外检校场在高精度轻小型航空遥感集成系统中的作用,根据系统不同集成方式的检校内容和要求,设计了检校场建设的方案。试验证明该检校场能够满足多种集成方式的轻小型航空遥感系统各项参数的检校验证要求。     

无人船遥感系统及其应用

随着人工智能技术和计算机技术的发展,测绘遥感领域的智能化、自动化趋势愈发积极,继无人机遥感系统后,无人船遥感系统逐渐受到业内人士的关注。作为未来水上测绘的核心,无人船遥感系统发挥着重要的作用。无人船凭借其灵敏性强、隐蔽性高、运行速度快、方便快捷等优点被广泛地应用于军事和民用领域。本文介绍了国内外无人船遥感系统发展的历史及现状,总结了无人船平台搭载传感器的类型及其作用,综述了无人船遥感影像的处理方法及其应用领域,同时进一步讨论了无人船未来发展的趋势。在5G时代和大数据背景下,结合新一代卫星通信技术,使无人船遥感系统实现空天一体化,为无人船的发展带来了网络化、数字化、智能化的变革。     

遥感影像目标检测的轻量化密集连接网络北大核心CSCD

针对无人机遥感影像中可能出现的多个密集的小目标,在检测时会出现误检、漏检的难点问题,本文提出了一种基于YOLO v4的具有密集连接网络模块的遥感影像轻量化目标检测算法,实现了对无人机遥感影像中车辆小目标的高精度识别。首先,对YOLO v4主干网络CSP Darknet53的卷积层采用密集连接、稀疏连接两种处理方式,加强特征的提取和重复使用,以缓解梯度消失问题;然后,对此模块进行模型剪裁,减少网络层数并定义为新的密集连接网络模块;最后,在NWPU-VHR-10数据集和笔者所在课题组制作的Vehicle-850无人机影像数据集上进行了对比试验并取得了较好的效果。本文改进后的网络结构在提高遥感影像目标检测准确率的同时,缩短了网络模型的收敛时间,减少了模型占用的内存空间,提高了遥感影像中目标检测的速度。