无人机遥感组网冗余容错的研究

针对无人机在遥感遥测领域组网过程中存在的随机故障,进而导致无人机在任务执行过程中任一约束的及时响应缺失,将会影响任务总体结果或导致整个任务部分及完全失败的问题,论文提出无人机遥感组网冗余容错方法。该方法采用领航—跟随的无人机编队飞行模式,多台组网无人机稳定可靠完成指定的飞行任务,验证了冗余容错方法,解决了无人机遥感组网冗余容错技术中的有和无的问题。     

复杂地貌无人机遥感3D场景构建

针对地形起伏变化较小、形态特征单一的地貌,无人机遥感多采用已字形垂直视角或模拟多镜头垂直视角航线从5个方向对目标对象进行数据采集,构建3D场景,但是对于地貌形态、空间分布急剧变化的山地环境,通过传统航线方式获取地貌影像时容易出现工作效率低、飞行安全性低、精度低等问题,适宜的航线规划方案是确保无人机飞行安全、提高工作...     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

轻小型无人机遥感及其行业应用进展

无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方法都取得了飞速的发展;同时其在国民经济主要行业领域的应用也面临着前所未有的机遇和挑战。论文首先介绍了无人机遥感系统的硬件研发进展,并指出轻小型、高精度、标准化与集成化是未来无人机遥感系统发展的总体趋势。其次,详细介绍了目前轻小型无人机遥感应用在农业、林草业、电力、测绘、大气探测和地质灾害等行业的应用现状,指出实现无人机多源遥感数据获取、融合、分析和提取的综合平台是未来轻小型无人机在民用领域行业应用创新的关键所在。最后,针对载荷与飞行平台的一体化集成应用、无人机组网作业、海量数据管理和信息自动化提取等发展趋势提出了几点思考。轻小型无人机遥感在国民经济各行业应用的普及化和标准化,将有助于国家和区域社会经济的健康发展。     

基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取

在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。     

基于多类型无人机数据的红树林遥感分类对比

使用固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机获取广东珠海淇澳岛红树林保护区多类型无人机遥感影像,使用基于面向对象分类的K-最近邻与随机森林分类器对研究区影像进行红树林树种精细分类和对比分析,并探讨了不同类型无人机平台在红树林资源调查应用中的优缺点。结果表明：1）固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机数据使用K-最近邻法的分类精度分别为：73.8%、72.8%和79.7%;使用随机森林法的分类精度分别为：81.1%、84.8%和89.3%。3种平台类型的无人机数据均适用于红树林精细分类研究,对于无人机红树林遥感数据,随机森林的分类方法优于K-最近邻方法。2）以拍摄面积与用时之比估算采集效率,固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机分别为0.036、0.013和0.003 km2/min。固定翼无人机的采集效率具有明显优势。3）固定翼无人机适合大范围红树林数据采集,要求较高;消费级旋翼无人机适于获取小范围精细数据,成本低且易学易用;专业级旋翼无人机适合搭载质量稍大的如成像光谱仪、LiDAR等专业传感器获取多源数据。最后给出了无人机在红树林遥感研究中的注意事项和建议。     

无人机遥感在河流岸线资源监管中的应用

以广东省一村级河长监管河段岸线管理范围为研究区域,利用民用轻型无人机采集现场数据,经影像拼接、目标解译和相关资料叠加分析,快速获取了岸线侵占后的界桩、围栏与补种乔灌草等整改措施实施情况,通过整改设计图与遥感判读出的现状结果对比,精准筛查整改措施未落实或整改不到位等监管所需掌握的现存问题区域。研究结果显示：相比传统现场核查,基于无人机遥感方法对于点状目标（如界桩）和线状目标（如围栏）的排查更加高效直观,对面状分布目标（如植被栽植）的复核更具备现场核查所无法比拟的优势,部分不易到达区域的复核的任务也都能较好地解决。无人机遥感作为获取空间数据的重要手段之一,具有机动灵活、影像分辨率高等特点,基于无人机技术的岸线监管可较好解决当前日常监管中存在的问题,对河流岸线监管具有重要意义,应用前景广阔。     

中巴地球资源卫星遥感数据应用开发技术研究概述

以新疆作为主要实验区，概述了利用中巴地球资源卫星（CBERS）遥感数据进行草地资源、水资源、森林资源、土地荒漠化监测评价的主要研究方法．通过系统研究，探索了利用CBERS遥感数据开展国土资源环境监测的理论和方法．在建立CBERS遥感数据全国电子沙盘的基础上，创建了等边直角网构网压缩技术，提高了卫星数据检索分析的能力．研究表明，CBERS遥感数据在干旱、半干旱地区资源调查与监测评价等诸多方面，具有良好的实用性能和应用前景．     

无人机遥感在红树林资源调查中的应用

低空无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicles）遥感系统具有数据采集灵活、低成本且可快速获取超高分辨率影像的特色,是传统航空遥感和卫星遥感的重要补充。以广东省和广西壮族自治区交界处的英罗港港湾两侧为研究区域,将无人机遥感系统用于红树林资源的遥感调查,通过无人机航拍获取高分辨率影像,并且使用拼接的影像和目视解译方法提取红树林空间分布信息,进一步选择典型研究样地,采用面向对象的最近邻分类方法对红树林树种类型进行分类研究,并对比综述了无人机遥感和常规航空航天遥感技术对红树林资源调查监测的优缺点,无人机遥感系统非常适用于红树林资源调查。通过2 h 30 min的3架次无人机航飞工作,获取了研究区域25.29 km²的无人机影像,基于无人机影像和面向对象遥感分类方法提取的红树林空间分布信息精度超过了90%。未来无人机遥感系统将可成为调查和监测红树林资源的重要技术手段,可为相关管理部门对红树林资源的保护、管理、开发等方面的工作提供基础信息和技术支持。     

《遥感图像应用处理与分析》评介

人类已经进入信息社会。作为获取地球资源与环境信息 ,揭示地球奥秘新手段的卫星遥感技术受到世界各国广泛重视。新的遥感卫星陆续升空 ,遥感仪器不断更新换代。然而遥感应用的发展相对滞后 ,地面站接收处理出的海量遥感数据未能快速及时转化为真正能够满足各行各业实际需要 ,可供决策依据的有用信息 ,以致遥感数据爆炸的局面 ,随着遥感技术的发展而日趋严重。为了促进遥感应用赶上遥感技术的发展步伐 ,国内外许多科学家从不同角度开展试验研究 ,陆续取得不少有意义的进展。其中戴昌达及其同事在发展遥感图像应用处理与分析技术 ,提高遥感应用水平 ,扩展遥感应用新领域方面取得的丰硕成果特别引人关注。他们在长期从事遥感应用     

无人机在冰川变化监测中的应用——以唐古拉山小冬克玛底冰川为例

近年来,无人机技术发展迅速。无人机的灵活、便携、超高分辨率等特性使其在冰川变化监测上具有很好的发展前景。论文以青藏高原腹地的唐古拉山小冬克玛底冰川为例,首次在海拔5400 m以上的地区开展了无人机航测,通过非冰川区的基岩对2019年7月20日、2019年9月27日和2020年7月16日3期航测产品进行相对校正,分析了小冬克玛底冰川在物质平衡年和消融期内的变化情况,并进一步讨论了无人机在冰川区观测时所遇到的问题及其优势,以期为后续研究提供参考。结果表明:利用无人机技术能够实现冰川在消融期内的末端、面积以及高程变化监测,并对冰川的细部特征进行分析,适合于小区域单条冰川的变化监测。     

基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类

蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和 Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明:1)蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2)能够挖掘较简单的分类规则;3)能够充分利用多源遥感数据等。它可以充分利用多特征数据进行土地覆盖分类,从而能够提高分类的效率。     

Measuring the area of cultivated land reclaimed from rural settlements using an unmanned aerial vehicle

Journal of Geographical Sciences - Investigating and monitoring the area of cultivated land reclaimed from rural settlements is important to optimize rural land use and understand spatial patterns....     

适用于遥感影像的水生态空间多功能分类体系研究

水生态空间分类体系是研究水生态空间变化的重要前提。目前,水生态空间分类体系一般都基于特定的研究或者管理目的,没有相对统一的划定标准。因此,这些水生态空间分类体系间的可比性及可操作性就存在一定的局限。鉴于此,论文结合遥感观测技术,基于系统论提出了适用于遥感影像的水生态空间多功能分类体系。该分类体系具有一定的理论基础,同时也兼具遥感技术的可操作性和可比性,能为研究水生态空间的面积动态变化提供理论基础和技术保障。此外,研究还结合生产管理经验和专家咨询等方法,建立了适用于Landsat卫星遥感数据的各类水生态空间的解译标志。最后,以中国为例,运用2015年的Landsat卫星遥感数据,划定了中国各类水生态空间的分布,并得到了不同水生态空间类型所占的面积比,这为进一步研究中国水生态空间的演化规律奠定了坚实基础。     

基于ICA的遥感蚀变信息提取方法的研究

在研究比较了ICA(独立成分分析)和PCA(主成分分析)方法的差异后,借鉴PCA提取遥感蚀变信息的应用方法,应用ICA的原理,提出了一种基于ICA的遥感蚀变信息提取方法.以ICA方法替代传统的PCA方法,进行遥感矿物蚀变信息提取实验.并以哈图金矿矿区为例,分别用ICA和PCA方法对ETM+影像提取羟基蚀变信息和铁染蚀变...     

基于SAIL模型的多角度多光谱遥感叶面积指数反演

随着多角度传感器的陆续出现及植被遥感传输机理研究的深入,多角度遥感逐渐成为地表信息反演的热点问题.以SAIL冠层反射率模型为基础,通过联合多角度和多光谱数据,可以从物理机理角度进行植被叶面积指数(LAI)反演的应用研究.首先通过计算得到多角度多光谱遥感影像的角度信息,并经6S模型纠正后得到多光谱多角度植被冠层反射率数据.然后将PROSPECT模型模拟出的植被叶片反射率和透过率,以及多角度观测数据、LAI和其它实测数据输入SAIL模型,模拟得到了多角度多光谱冠层反射率,进而建立多角度多光谱冠层反射率与LAI的查找表.最后,将影像的多角度多光谱冠层反射率与查找表进行匹配,实现植被LAI的反演.最后对反演结果进行了验证和分析,结果表明反演精度较高,误差均在合理范围之内.     

基于遥感数据的叶尔羌河流域水文过程模拟与分析

在西北荒漠-绿洲生态系统中,山区水循环对下游水资源管理具有重要作用。为了准确地理解高寒山区水文过程,以降水、温度和潜在蒸散发的遥感数据为模型输入,建立叶尔羌河流域的MIKE SHE模型。根据模型输出,从径流、积雪和蒸散发三方面探讨了流域的水文过程。结果表明：经校正后的遥感产品在叶尔羌河流域的水文模拟中取得了良好的应用效果,出山口卡群站日径流的效率系数达0.71,相关系数达0.85。河道的年平均径流深为146.66 mm,其中稳定的基流补给占21.3%。流域的年平均降雪231 mm,占总降水的74%左右;73.9%的融雪发生在7-9月,积雪主要分布于5000 m以上区域。蒸散发以7-9月中低山区植被覆盖良好的针叶林和草地为主。选用合适的方法对遥感数据进行验证和率定,有助于提高对资料缺失的高寒山区流域水文过程的认识。对不同水文要素进行分析验证,可更准确地理解水资源的转化、储存方式及其时空分布,以便为下游水资源管理提供依据。     

基于多源遥感的聚落与多级人口统计 数据的关系分析

在四川省市州、区县和典型村等三级尺度上,探讨了基于多源遥感的聚落面积与多级人口统计数据的关系。首先,从LANSAT TM影像中提取农村和城镇聚落信息,从Quickbird 影像上提取农村聚落及其房屋地基信息。其次,通过叠加统计得到各级统计单元内的聚落面积;再次,在四川省市州和区县尺度上,分别对城乡聚落面积和总人口数、城镇聚落面积和非农业人口数、农村聚落面积和农业人口数等进行相关性分析, 城镇聚落和非农业人口数的相关系数最高,分别为0.962和0.791,并建立了基于城镇聚落面积的非农业人口数估算模型,其模型的判定系数分别为0.926和0.625;最后,在村级尺度上,对农村聚落及其房屋地基面积与农村人口数之间的相关性进行分析,其相关系数分别为0.806和0.825,分别建立基于农村聚落及其房屋地基面积的农村人口数估算模型,其模型的判定系数分别为0.65和0.68。研究表明,LANDSAT TM适用于大尺度的非农业人口估算,估算效果随尺度的降低而有所降低;Quickbird适合于精细尺度的农业人口估算。