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。     

作物胁迫无人机遥感监测研究评述

作物胁迫是全球农业发展的一个重要制约因素,实现快速、大范围、实时的作物胁迫监测对于农业生产具有重要意义。传统的作物胁迫监测方式,如田间调查、理化检测和卫星遥感监测总是受到各种田间条件或大气条件的制约。随着无人机和各种轻量化传感器的快速发展,其凭借高频、迅捷等优势为各种作物胁迫监测提供了一套全新的解决方案。本文在介绍了目前主流的多种无人机和传感器的基础上,首先对目前无人机遥感用于作物监测的主要胁迫类型进行了梳理,然后重点阐述了基于光谱成像和热红外传感器进行作物胁迫无人机遥感监测的应用和技术方法,最后提出了作物胁迫无人机遥感监测尚需解决的关键问题,并展望了未来无人机遥感用于作物胁迫监测的前景。     

高精度无人机影像园林绿化遥感测试应用研究

以无人机在湖南省江华县航拍数据资料为基础,开展了无人机航测遥感图像的处理、解译、实地调查等工作,建立了无人机航测遥感数据获取—处理一应用的完整作业流程,为无人机遥感园林绿化调查新方法的应用提供了技术支持。研究摸索出了一套切实可行的方法,通过无人机遥感影像识别与解译,查明了各类绿地的分布状况,并对调查成果进行了评价,为申报园林城市提供了准确的基础资料。     

无人机遥感数据处理与滑坡信息提取

高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。     

黑河流域中游无人机遥感影像数据处理

无人机低空遥感技术是航空遥感领域一个新的发展方向,具有低成本、快捷、灵活机动,以及数据高时效、高分辨率等特点。本文以无人机低空遥感在黑河流域中游张掖的应用为例,介绍了无人机低空遥感系统的基本构成,论述了影像数据的获取、影像的匀色、特征点的提取与匹配、几何纠正与镶嵌、DTM和DOM的生成等处理流程与分析方法。实验结果表明,无人机低空遥感系统能够满足局部区域内的高分辨率、大比例尺基础数据采集的实际需求,在三维重建、土地调查、环境监测等领域具有良好的应用前景。     

我国超长航时无人机遥感系统研制成功

近日,由国家测绘地理信息局主导项目——超长航时无人机遥感系统研制成功,该机近翼展宽3．4米、机身长2．3米,飞行高度达5000米,可持续航行30个小时,打破了我国无人机最长续航16小时的纪录。     

轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全监测冗余 容错算法研究

针对轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全要求,本文设计了基于INS/GPS/气压计的多源信息冗余容错测量方案。通过分析轻小型无人机遥感组网应用时复杂多变的工作环境对可靠性与容错能力的要求,采用了联邦滤波算法进行多传感器冗余信息融合。本文分析了联邦滤波结构及算法,通过计算得出了系统容错性好以及滤波精度高的信息分配系数取值原则,并在此基础上提出一种基于故障特征信息熵的Pignistic概率转换容错信息分配方法。该算法可得到清晰准确的故障概率分布,根据此概率分布运用信息熵来确定系统故障概率,进而结合信息分配系数的取值原则得出组合测量系统各个子系统的权重比。通过算例仿真验证了不同信息分配系数主要影响子系统的估计误差和容错性能,而对联邦主滤波器的融合估计误差影响较小,说明了本文的容错信息分配方法能够为各子系统分量提供可靠的分配系数。在旋翼无人机平台上的定高悬停实验证明了该方法能将无人机高程误差减小为传统联邦滤波算法的四分之一,进一步说明了该方法能提高无人机高程安全监测系统的精度及容错性。     

无人机遥感和GWR结合的水华短时预测方法

目前水华已成为国内外一个重要的环境问题,单一的光学遥感方法难以实现精细化的水华预测。针对上述问题,本文以无人机多光谱影像、水质、水温及气象数据为数据源,首先通过像素匹配法（Matching Pixel-by-Pixel,MPP）反演水质参数及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）阈值法提取水华信息,然后基于地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）建立涵盖面积信息和位置信息的水华短时预测模型,并探讨了预测窗口尺寸对预测结果的影响。结果表明：(1)本文方法可以实现精细化的水华短时预测,在应用中对水华面积预测精度达到96.19%,在水华空间分布的预测上对水华和非水华的总体分类精度均大于0.97,生产者精度、Kappa系数均大于0.5;(2) MPP反演的总氮、总磷和溶解氧浓度与实测数据都有着较高的相关性,其决定系数R2分别达到0.89、0.85、0.89;(3)不同尺寸的预测窗口直接影响预测结果精度,相比8×8、12×12、14×14,选用10×10预测窗口得到的总体分类...     

基于无人机遥感的村庄地理空间景观格局分析研究

对传统村庄景观格局进行准确检测和分析,由于人工调查费时费力,且导出的数据往往主观、定性且单调,在分析理解其社会文化环境和人与自然的关系时难以发挥关键作用。以河北某古村落为研究背景,探讨了基于低空无人机获取的遥感数据对其空间格局进行测量和分析的方法,建立了四级分层景观识别方案和相应的景观类别规制,使用面向对象的图像分析方法(OBIA)和机器学习分类器构建三级分类模型。经过交叉验证,该模型准确且稳定,最终提取了该村庄五个主要遗产景观元素,基于距离统计和聚类分析,揭示了目标景观的空间格局特征和分布差异。     

无人机在地理国情应急监测中的应用探讨

近年来突发自然灾害等地理国情紧急事件频发,以传统的卫星遥感数据为数据源的地理国情监测手段无法有效的对紧急事件做出快速响应。无人机技术相对于其他遥感技术可以提供更高的实时性和准确性。无人机技术的飞跃,带动了地理国情监测技术的迅猛发展,且已经成为地理国情应急监测的核心手段之一。本文阐述了国内无人机遥感技术的发展现状,就无人机在地理国情应急监测中的应用进行探讨,试图通过实际应用找到其对地理国情应急监测的优势与技术问题,提升国情应急监测的技术水平,更好地服务于社会,促进防灾与减灾等应急技术的发展与完善。     

基于消费级无人机倾斜影像的高精度裸眼三维测图方法研究

近年来,基于消费级无人机搭载专业相机开展摄影测量,精度已达到测量级要求,并在多个行业得到推广应用.本文以当前开展的房地一体化测量工作为研究对象,探索出利用消费级无人机搭载专业相机获取倾斜影像,自动生成实景三维模型,并利用EPS专业软件开展裸眼三维测图的技术路线,并对测量结果进行精度验证.结果 表明,航高低于100 m,...     

基于Gauss-Listing大地水准面定义的地球重力场模型评价方法

提出一种基于Gauss-Listing大地水准面经典定义的地球重力场模型评价方法。该方法依据经典大地水准面为重力等位面的特性,选取某大地水准面为参考面,计算不同地球重力场模型在该参考面上的重力位标准差,以此作为不同模型相对优劣的评价指标。利用该方法对不同地球重力场模型以及同一重力场模型在不同区域的精度进行评价,结果表明,EGM96模型、 OSU91A模型的大地水准面精度分别为±11.1 cm、±14.3 cm,EGM2008模型、EIGEN-6C4模型分别为±8.8 cm、±8.9 cm,说明后2个模型的精度相当,且优于前2个模型。该模型评价方法的研究结果显示,对于某全球大地水准面,EGM2008模型和EIGEN-6C4模型的大地水准面精度分别为±11.3 cm和±14.1 cm,即在cm级精度上EGM2008模型略优。     

Current Model Analysis of South China Sea Based on Empirical Orthogonal Function(EOF) Decomposition and Prototype Monitoring Data

Environmental load is the primary factor in the design of offshore engineering structures and ocean current is the principal environmental load that causes underwater structural failure. In computational analysis, the calculation of current load is mainly based on the current profile. The current profile model, which is based on a structural failure criterion, is conducive to decreasing the uncertainty of the current load. In this study, we used prototype monitoring data and the empirical orthogonal function(EOF) method to investigate the current profile in the South China Sea and its correlation with the design of underwater structural strength and the dynamic design of fatigue. The underwater structural strength design takes into account the size of the structure and the service water depth. We propose profiles for the overall and local designs using the inverse first-order reliability method(IFORM). We extracted the characteristic profile current(CPC) of the monitored sea area to solve dynamic design problems such as vortex-induced vibration(VIV). We used random sampling to verify the feasibility of using the EOF method to calculate the CPC from the current data and identified the main problems associated with using the CPC, which deserve close attention in VIV design. Our research conclusions provide direct references for determining current load in this sea area. This analysis method can also be used in the analysis of other sea areas or field variables.