基于无人机/无人艇的最优动态覆盖观测技术

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)/无人艇(unmanned surface vehicle,USV)对海面区域的最优动态覆盖观测问题,提出了一种以最大化观测收益为指标的航路优化方法。采用区域分解、子区域分配、航路规划相结合的分层求解思路:首先,根据信息密度等先验知识,采取基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的区域特征提取理论,从任务区域中提取出若干个子区域;然后,将子区域进行排序与分配,从而将复杂的协同优化问题转化为多个简单的单UAV或USV航路规划问题;最后,各UAV或USV在分配的子区域内采用并行滚动时域控制(receding horizon control,RHC)算法进行航路规划。仿真结果表明,本文提出的GMM-RHC方法具有更高的观测效率,可有效解决无人机/无人艇最优动态覆盖观测问题,具有重要的应用价值。     

水下搜救中基于先验信息的AUV区域覆盖路径规划

搭载侧扫声呐(side-scan sonar,SSS)的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV) 执行大规模海上搜救(search and rescue,SAR)任务时通常采用区域覆盖路径规划(coverage path planning, CPP)技术。由于任务失败的可能性很大,因此实现完全覆盖的同时,优先搜索目标可能存在的区域并提高侧扫声呐的数据质量十分必要。针对以上问题,提出了一种面向操作的全覆盖路径规划方法 SAS-A*,通过生成全覆盖路径,有效提高目标可能存在区域的覆盖速度和声呐数据的质量。该方法基于救援专家预测的目标位置和轨迹,采用二维高斯分布建立目标存在的概率模型,作为路径规划的先验信息。提出的 SAS-A*算法将下一个路径点选择策略转化为多目标决策问题,采用加权度量法来进行多目标优化,使 AUV 以更短路程、更少的转弯优先搜索目标可能出现的区域。仿真结果表明：SAR- A*路径规划方法适用于大规模搜救任务,可快速提高目标的搜索概率。     

基于广义扩散方程海工混凝土结构耐久寿命概率评估方法

针对国内现有的氯离子侵蚀寿命预测模型存在的问题,提出了基于广义扩散方程(GDF)的海洋环境下混凝土结构耐久寿命预测的概率方法.以某海上混凝土工程原位取粉测试及室内快速试验为手段,获得不同环境分区的时变模型参数统计值.采用随机抽样方法,实现结构各部位混凝土使用寿命的概率预测.通过对模型参数的敏感性分析讨论了该模型的优点.最后,提出了周期性检测,不断更新模型参数的动态寿命评估思路.     

多无人艇协同目标分配算法研究

未来战争中很多作战任务需要由多艘无人艇相互配合才能完成,多无人艇协同目标分配是无人艇自主协同控制研究的关键技术之一。为了解决多参数、多约束条件下的目标分配问题,改进贝叶斯优化算法中网络构造方式及需要存储大量数据的不足,提出了基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,DBOA)的多无人艇协同目标分配方法。根据无人艇的消耗、目标价值的毁伤和执行任务预计耗费时间 3 个决策变量,并结合约束条件构建了多无人艇协同目标分配数学模型。仿真实例表明,DBOA 算法收敛速度快,能够达到全局最优解,基于 DBOA 的协同目标分配方法具有良好的时间效率和分配效果。     

海洋多平台多传感器协同监测任务 智能规划技术

海洋多平台多传感器协同监测任务智能规划技术面向大型复杂海洋传感网络,能够在海洋信息平台及传感设备大规模海上部署的情况下进行大批量的任务规划和观测资源分配,形成海洋情报分析-系统行动规划-行动规划实施-精确情报再收集的良性闭环监测模式。针对重要海上态势,能够通过多平台、多传感器协同行动规划手段,对情报进行持续的、多手段协同的精确观测,有效提升海洋传感网络的监测效率和精确度,显著降低系统对指挥调度人员的素质经验要求,极大提升了海洋传感网络系统的指挥调度智能化自动化水平。该技术全面分析了海洋传感网络的共性特点和特性差异,充分考虑了海上环境、能源、通信等多方面制约因素,建立具有广泛适应性的海洋多平台多传感器协同监测任务智能规划问题模型,能够快速移植到不同的海洋传感网络,采用差分进化、蚁群、贪心等多种群体人工智能算法和状态空间启发式搜索算法,满足不同业务场景规划的需求,同时具备智能约束匹配和规划冲突消解的能力,实现运行规划动态调整、系统资源实时匹配和协同保障。     

无人机海上溢油跟踪监测系统设计及仿真

海上环境变化多端,造成溢油的漂移和扩散会出现不可预测的情况,精确、实时地监测海上溢油是现今亟待解决的问题.无人机以其部署快、成本低、环境适应性强的优势在海上溢油监测领域得到重视,但单架无人机监测能力弱,而多架无人机监测的准确性仍需提高.为此,本文提出一种无人机群海面溢油自动导航跟踪监测的架构和方法,根据海上溢油浓度的变化进行路径规划.该方法包括建立溢油模型和设计无人机跟踪控制系统.溢油模型主要描述海上溢油时空变化的形态复杂性;控制器可控制无人机追踪和监测溢油漂移及扩散的情况.同时,将无人机跟踪控制系统与人工势场法相结合,避免无人机相撞.最后,进行数值仿真,结果表明该跟踪系统与溢油的重合率达到70％～80％,验证了该方法的可行性.未来,该系统可广泛应用于无人机群对不同环境现象和灾害的跟踪监测.     

基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

基于SPC控制图与加权决策树识别海上油气井生产异常

中国很多海上油田已进入开采中后期,设备设施普遍老化,故障概率加大。由于海上油气井生产维护成本高昂,对油气井潜在故障的准确识别至关重要。通过对标准SPC控制图进行优化,建立适合海上油气井的生产参数预警模型,自动判断海上油气井生产参数异常。同时,结合业务专家经验,提出一种基于加权决策树的组合参数故障诊断模型,预测所发生的故障类型。该预警模型提高了海上油气井故障识别的时效性和准确率。通过在南海西部海域油气井的应用实践,该模型可以缩短措施反应周期至少8.4天,预警成功率91.18%,可见该模型能够实现油气井生产异常和故障的智能识别,保障海上油气井的高产稳产。     

中国近海海上溢油预测与应急决策支持系统研发

开发了中国近海海上溢油预测与应急决策系统,由三维水动力模型、溢油风化模型、环境敏感区图和决策支持模型组成。系统能够预测海面油膜的漂移-扩散行为和风化过程,提供敏感区污染预警和资源优先保护次序、溢油应急优化方案以及溢油清污效果实时动态模拟。作为海上溢油应急反应决策平台,系统能够通过网络提供服务。     

面向对象的无人机遥感影像海岸线提取方法研究

针对海岸线区域地形复杂和卫星遥感影像分辨率的不足,精度难以满足大比例尺成图要求,以及常规解译方法的局限性,选取青岛小岛湾海岸线为研究区,以无人机（UAV）遥感影像为基础数据,提出一种面向对象的海岸线提取方法,结合现场实测验证,开展了人工海岸线和砂质海岸线识别的应用实验。结果表明：人工海岸线和砂质海岸线概率边缘指数（PRI）分别为0.97和0.88,边缘定位误差（BDE）分别为4.33和2.84,提取的人工海岸线和砂质海岸线与实测海岸线结果整体上匹配较好,仅在局部细微处存在微小差异。本文提出的方法可快速有效地获取海岸线信息,其精度能够满足海岸线动态变化监测的需求,可在海岸线资源管理中推广应用。     

基于Pix4Dmapper的无人机数据自动化处理技术探讨

无人机遥感由于具有机动灵活性高、时效性强、分辨率高、成本低等优点,广泛应用于各个领域。但由于无人机本身的特性和传统数据处理技术的局限性,使得无人机数据处理成为无人机应用的最大难题,作者结合Pix4Dmapper软件就无人机数据自动化处理技术方法进行探讨,开展无人机遥感数据的空三计算、平差计算与正射校正和镶嵌自动处理技术研究,实现无人机数据快速拼接与校准,制作正射影像图,为无人机数据的快速自动化处理提供技术支持。     

低空遥感系统在海域监视监测方面的应用初探

针对低空遥感系统在海域使用动态监视监测中的应用初步探索,我们尝试在山东海阳核电厂利用无人机低空遥感系统获取高分辨率遥感影像。通过对遥感影像进行分析处理,提取研究区域填海信息并进行研究,为海域使用监视监测提供数据支持。结果表明,无人机低空遥感系统具有机动灵活、响应迅速、分辨率高等优点,且能够到达载人飞行器无法到达的复杂或危险地区空域,在海域使用监视监测中的应用具有很高的可行性,今后可进一步搭载光谱仪等专业设备进行监测相关信息采集与分析,对海域监管有目标有选择地重点跟踪监测和保护,更好地辅助海域监管等保障工作。     

基于DeepLabv3架构的高分辨率遥感图像分类

针对目前使用机器学习解决高分辨率遥感图像分类主要存在下采样导致的细节信息丢失问题,提出了一种基于DeepLabv3架构的小波域DeepLabv3-MRF(Markov random field,MRF)算法。选择当前较为普遍的DeepLabv3架构分类算法,能够获得更为精确的分类结果;采用小波域DeepLabv3-MRF算法,还能够获得更为清晰的边缘细节信息。选取南方某地区高分辨率无人机遥感图像进行分类实验,通过小波变换的方向性、非冗余性以及MRF变换像素空间的交互性这三个方面,将分类结果与原始DeepLabv3架构分类结果对比分析。结果表明,所提出的分类方法精度明显高于原始DeepLabv3架构分类算法的精度,总体精度可提升3%左右,并且可以充分表达高分辨率遥感图像细节信息。     

基于无人机紫外与SAR的溢油遥感监测方法研究

溢油污染不仅会造成巨大的经济损失,而且给生态环境带来难以修复的破坏。准确、高效地监测海面溢油仍是当前亟需解决的问题。紫外传感器对油膜非常敏感,可快速发现,但存在误判;而SAR(SyntheticApertureRadar)溢油探测的精度较高,两者相结合可准确探测溢油。无人机平台可低成本地实现溢油快速应急响应,无人机载SAR和紫外传感器的载荷重量小,可同时集成于无人机上开展联合溢油探测,以满足业务化监测需求,此方面的研究尚未见有相关报道。本文拟研究溢油不同种类、厚度、在不同海洋环境条件下的紫外图像特征和SAR纹理特征、形状特征、散射特征,构建溢油特征数据库,并建立一种基于特征组合的溢油SAR与紫外联合探测方法;在此基础上研究对无人机数据获取模式和控制单元等的改造方案,进而实现溢油SAR和紫外图像的高效获取。     

基于无人机的用海项目施工期悬浮泥沙监测

为实现对用海项目施工期悬浮泥沙扩散的实时跟踪监测,尝试采用无人机携带可见光、多光谱传感器对古雷围填海项目的围堰区进行遥感探测。利用Pix4d软件对无人机携带的可见光及多光谱照片进行处理,结果表明,可见光及多光谱影像对水体中的悬浮泥沙分布均具有一定的识别能力。通过研究分析多光谱影像的光谱特征发现,近红外波段对悬浮泥沙含量的升高较为敏感,运用波段比值公式计算结果显示,围堰内含沙水体经溢流口排入海域后浓度明显降低,并可向南继续扩散约300 m。该方法可克服遥感卫星影像时空分辨率低的特点,为用海项目资源环境影响跟踪监测提供新的技术手段。     

基于船载无人机的绿潮漂移速度估算与分析

无人机遥感具有应用灵活、不受云层干扰以及时空分辨率高的显著优势。为探索无人机在海洋灾害监测中的应用,本文以科考船为起降平台,首次基于无人机获取的双时相绿潮正射影像,开展了黄海绿潮漂移速度的估算研究。同时对比了卫星影像提取的速度结果,并探讨了风与潮流对海上绿潮漂移的驱动。研究发现:(1)可见光波段的漂浮藻类指数能高精度地提取无人机可见光影像中的绿潮(kappa 系数=0.95);(2)无人机遥感估算3个站位的绿潮漂移速率为0.26～0.44 m/s,漂移方向在1天之内变化明显;(3)绿潮短时间内的漂移受到风与潮流的共同影响,漂移方向与M₂分潮的潮流方向基本一致,位于风向右侧1°～62°。基于船载的无人机航测,能高精度地估算绿潮漂移速度,为精细化的绿潮灾害预警与防控提供技术支撑。     

无人机及三维激光扫描仪技术在沙滩剖面动态监测中的应用及测量精度分析

沙滩剖面动态监测是沙滩整治修复工程效果评价的基础性工作,同时也是工程实践中及时发现问题并提出解决方案的关键步骤.由于常规测量手段存在工作效率低、周期长、难以全面覆盖测区等局限性,新型技术在沙滩剖面动态监测中的应用研究显得尤为重要.本研究以厦门天泉湾沙滩养护工程为案例,通过无人机航拍技术和三维激光扫描仪获取沙滩数字正射影...     

基于无人机与卫星图像的大型绿藻孔石莼(Ulva pertusa)遥感估算研究

卫星影像是监测海面漂浮绿藻的重要数据源, 但是混合像元的存在使得绿藻提取存在一定的误差。想要实现近海区域底栖绿藻的精细监测, 需要解决绿藻亚像素覆盖度的问题。本文以厘米级分辨率无人机数据的绿藻提取结果为基准, 通过分析Landsat卫星影像绿藻光谱, 建立绿藻亚像素覆盖度与多种植被指数和多个特征波段反射率的反演模型。结果表明, 蓝、绿、红波段反射率与绿藻亚像素覆盖度呈现较好的线性关系, 随着绿藻亚像素覆盖度递增, 蓝、绿、红波段反射率的值均递减。将蓝、绿、红波段的三种绿藻亚像素覆盖模型进行验证, 发现绿波段反射率所建立的反演模型具有更高的准确性, 决定系数、均方根误差、平均相对误差分别为0.92%、0.07%、10.85%。本文所建立的模型可以估算大型绿藻亚像素覆盖度, 实现Landsat卫星影像对大型绿藻的精细监测。