无人机影像三维重建在沙丘形态监测中的应用

沙丘形态监测对开展土地沙化防治工作具有重大意义。应用无人机,分别在2016年7月、2017年3月、7月和9月对青海湖克土沙区4个沙丘进行影像采集,借助PhotoScan软件进行三维重建生成高分辨率的沙丘正射影像和DEM数据,使用ArcGIS软件获取沙丘形态参数并分析变化。实验结果表明：基于无人机影像监测沙丘形态,具有可行性和准确性,正射影像精度较高,DEM数据通过校正后可正确反映沙丘形态,为逐天高精度监测变化提供了可能。     

基于文献计量评价的无人机生态遥感监测研究进展

利用2004-2018年Web of Science数据库中无人机生态遥感监测领域的相关文献,通过文献计量统计和可视化方法对发文量、作者、国家、机构、期刊和关键词等进行分析,从文献计量视角评价了国际无人机生态遥感监测研究的发展历程和进展。结果表明：检索到的381篇该领域的文献来自全球62个国家、646所机构的1 598位学者,2013年以来相关文献数量呈高速增长趋势。在该领域研究中,美国、中国和西班牙的综合科研力量最强;美国农业部、西班牙国家科学研究委员会和中国科学院的发文量全球领先;虽然全球有较多学者从事该领域研究,但国际学者间的交流和合作相对较少。Remote Sensing、International Journal of Remote Sensing和Precision Agriculture是该领域文献的主要期刊载体。除检索词“Unmanned Aerial Vehicle”“Drone”外,“Precision agriculture”“Vegetation indices”“Forest inventory”等是出现频次较高的关键词,表明无人机遥感在精准农业、植被调查等方面的应用是研究重点。为了促进无人机生态遥感监测研究,建议国内外学者间加强交流合作,增强技术创新并拓宽在生态监测领域的应用范围。     

基于模糊评价模型的民用机场无人机监测系统评估方法

论文结合民用机场净空保护需求,针对无人机监测系统在民用机场的应用可行性和有效性进行定量评估。首先,深入分析了无人机监测系统的多维度评价指标,从系统的功能、性能、可靠性、安全性、可部署性5个评价维度设计了10个方面的系统特征,包括监测覆盖区域、有效探测距离、空间定位精度、俯仰精度、目标跟踪能力、即时性度量、报警提示置信程度、目标识别能力、可靠性度量、信息安全和可部署性度量等。然后,结合这10个系统评价特征,建立基于模糊集和模糊测度的综合评估模型,设计多类无人机监测设备在机场真实场景的实验验证。实验结果表明,该方法可有效度量无人机监测系统对民用机场的适用性和有效性等,对不同类型的技术具有较好的兼容性,评价结果对民用机场无人机监测系统选择具有较高的参考价值。     

中国水禽的保护生物学研究进展

自1971年《湿地公约》签署以来,水禽的生态与保护问题得到了科研工作者和管理人员前所未有的关注,进而使水禽的保护生物学研究快速发展。依据已有的资料,并结合近几年的研究工作,从保护生物学的角度论述中国水禽的研究进展情况,包括中国水禽的保护种群现状、栖息地研究、目前面临的危胁、保护方式及有关保护的理论、方法等,分析了保护中存在的问题及对策,提出了目前和将来一段时间中国水禽保护生物学的研究趋势。     

图们江口区域的水禽栖息地适宜性评价

以图们江口区域作为研究区,运用合成孔径雷达干涉测量技术,获取2021年研究区的数字高程数据;采用面向对象分类方法,利用2021年的Sentinel-1A合成孔径雷达影像和Sentinel-2B多光谱影像数据,对研究区的地物进行遥感分类;选取水源丰富度、人类活动干扰因素、食物丰富度和水禽栖息地遮蔽条件的相关指标,建立水禽栖息地适宜性评价指标体系;采用熵值法和层次分析法,确定各指标权重;根据计算出的栖息地适宜性指数,评价图们江口区域的水禽栖息地适宜性。研究结果表明,在研究区中,俄罗斯境内的哈桑区沿海湿地、朝鲜境内的晚浦、东藩浦和西藩浦及其周边湿地、中国境内的敬信湿地是适宜性最好或者良好的水禽栖息地。     

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测

局域尺度上爆发点的识别与监测是薇甘菊（Mikania micrantha）入侵研究的一个难点,无人机遥感为此提供了新的研究手段。采用无人机搭载RGB相机获取研究地的正射影像,采用波段运算、影像分割和深度学习3种方法对盛花期薇甘菊的爆发点进行识别。结果表明：高分辨率的RGB拼接影像可直接用于目视识别薇甘菊的爆发点。过绿指数（EGI）、归一化过绿指数（NEGI）、蓝绿差异指数（BGDI）、绿红差异指数（GRDI）、归一化绿红差异指数（NGRDI）以及植被色素比值指数（PPR）均无法分离薇甘菊和其附主植物;但PPR指数可为面向对象的多尺度分割提供参数支持。面向对象的多尺度分割可自动识别薇甘菊的爆发点,但会低估其爆发面积。基于深度学习（Deeplab V3+）的自动识别方法,能准确识别薇甘菊的爆发点和爆发面积,测试集的平均交并比（mIoU）为78.46%,像素精度为88.62%。无人机遥感数据为局域尺度上的薇甘菊扩散机制研究提供了基础,也为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

基于高分辨率模式的京津冀地区无人机航路风向风速模拟分析

随着中国低空空域的陆续开放,依靠现有的低空飞行气象保障技术为低空安全飞行提供服务略有不足,对飞行影响最大的风进行预报也有一定的困难。论文基于WRF(Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,对2015—2019年京津冀地区的风速风向进行模拟,并将模拟结果与气象站观测数据进行对比分析,可为该地区无人机低空航路飞行安全提供保障。结果表明:WRF模式能够较好地模拟风速的季节变化趋势,平原地区的模拟效果优于山区,山区模拟的风速偏大,但误差在可接受的范围内(RMSE<1.5 m·s^-1)。平均风速、最大风速最小值均出现在夏末,平均风速最大值出现在春季(山区4.43 m·s^-1、平原4.13 m·s^-1);最大风速在冬、春、夏初呈波动递增,夏季中旬开始减少,夏末秋初降至最小。京津冀地区风速呈西北向东南递减,泊头站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)和天津站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)平均风速呈下降趋势,其余站点风速呈上升趋势,唐山站上升率最大(0.08 m·s^-1·(5 a)^-1);在风速季节空间分布中,平均风速以上升趋势为主,站点所占比例为春季45.45%、夏季90.91%、秋季63.63%、冬季81.81%。平原地区盛行风呈东北—西南向;山区站点怀来站风向以WNW(18.70%)和W(15.01%)为主,蔚县站风向以N(16.79%)和NNW(12.03%)为主,相较于平原地区,山地地区风速8.0 m·s^-1的大风数量显著上升。1000 m高度的平原地区大风出现频率显著增加,增长速度高于山地地区,不利于无人机飞行,风速17.0 m·s^-1以上出现的概率明显高于山地地区。     

基于空间三维视角的无人机技术监测农林资源

文章主要研究基于空间三维视角的无人机技术监测农林资源的分布情况。研究中通过分析仅有蓝光、绿光和红光波段的无人机影像的光谱信息,建立目标地物的样本库,根据自定义的植被特征指数(VI’)成功提取了植被信息,在此基础上利用无人机的数字表面模型(DSM)与研究区的数字高程模型(DEM),构建了冠层高度模型(CHM),并综合使用CHM和光谱特征的均值作为阈值,提取植被信息中部分的甘蔗信息与林地信息,最后选用基于样本库的支持向量机(SVM)方法完成最后的分类工作,分类的总精度为96.44%,Kappa系数为0.928 6。为了做到成果的精细化和直观化,基于CHM阈值将林地类分为不同的高度林地资源层,采用三维模型展示最后的研究成果,充分体现了农林资源的生长与分布情况。     

松嫩平原湿地水禽多样性保护需要关注的问题与对策

松嫩平原地处我国东北半干旱区,内陆沼泽湿地分布集中,是东亚-澳大利亚鸟类迁徙路线上的重要栖息地,水禽多样性极为丰富。近年来,在特殊的自然地理条件与人类活动导致的环境变化共同作用下,该区的水禽多样性发生了较大变化。通过大量的资料收集、数据统计,结合野外实地调查,分析了松嫩平原半干旱区内陆湿地水禽多样性现状及变化趋势,探讨了影响水禽多样性变化的环境因素及存在主要问题,并就这些问题现状提出了切实可行的对策和建议。     

基于无人机倾斜摄影技术的崩岗动态变化监测

利用无人机倾斜摄影技术,对德庆县马圩镇典型崩岗区域进行2016和2017年连续2年的动态监测,结合ArcGIS软件对数据进行处理分析,分析了崩岗在空间上的变化特征。结果表明：1）研究区域2017年崩岗总面积比2016年增加16 401.2 m²,变化率为10.21%,说明研究区的崩岗仍处于发育状态;2）研究区西南偏南方向的崩岗面积减少最明显,总体侵蚀最严重的坡向集中在南向;3）崩岗侵蚀最为强烈的部位发生在海拔高程51~60 m和81~90 m处,整体侵蚀呈现出中下部位大于上部位的现象;4）研究区崩岗近2年的年侵蚀体积量为1 172.68×10³ m³。无人机航测数据的质量能够满足无人机摄影测量的规范要求,与传统调查方法相比时效性更高、更方便和成本更低。     

基于无人机航空摄影技术的厦门滩涂养殖调查

近年来随着实时化测绘的需求增加,无人机航空摄影发展迅速.无人机航摄具有运行成本低、执行任务灵活性高等优点,是遥感数据获取的重要手段.本研究论述了利用无人机对厦门市翔安区滩涂进行航空摄影制作1∶2 000正射影像的方法,其成果用于滩涂养殖信息调查.     

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。     

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状,重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据,为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面,但在这方面的应用还比较单一,缺乏更深层更全面的系统化应用;在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等,在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响;城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面,同时城市方面飞控政策尚待完善;水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等,大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求;动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面,在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说,无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化,飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立,无人机数据的获取和处理将更加智慧化,多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。     

基于无人机影像的无瓣海桑单木提取与地上生物量估算

无瓣海桑(Sonneratia apetala)是中国红树林恢复种植最早引进的优质红树树种,其生产力在红树林群落中处于较高水平,具有显著的高生物量和能量积累。然而,由于红树林群落冠层密集、结构复杂,精确描绘无瓣海桑的单木树冠存在极大挑战性。传统的卫星遥感侧重于区域或更大尺度监测需求,而新兴的低空无人机遥感在更精细尺度的红树林生态监测中具有显著优势。以广东省珠海市淇澳岛红树林自然保护区为研究区,利用消费级无人机影像生成的冠层高度模型(Canopy Height Model, CHM)和种子区域生长(Seed Region Growing, SRG)算法进行无瓣海桑单木树冠提取,并建立基于地面调查数据获取的树高和胸径两者之间的回归关系,以优化无瓣海桑地上生物量异速生长方程,进而实现研究区单木尺度的无瓣海桑地上生物量估算。结果表明：基于无人机影像可以有效提取无瓣海桑单木树冠,其提取精度达到67%;验证了树高和胸径之间较高的相关性,提出了基于树高的无瓣海桑地上生物量异速生长方程;研究区无瓣海桑平均地上生物量的范围为2.99～247.24 t/hm²,平均值为92.14 t...     

基于无人机影像的北部湾典型岛群红树林生态系统净初级生产力估算

提出以无人机季节航拍影像为数据源,采用ENVI5.3软件中的CART方法对广西北部湾的典型岛群红树林景观类型进行解译,借助于Python语言实现CASA模型并将其引入到对岛群红树林生态系统的研究中,得出了不同海岛和红树林生态系统净初级生产力（NPP）的空间分布特征。结果表明：1）可见光波段差异性植被指数（VDVI）可以很好地区分海岛及红树林植被等典型地物,可应用在岛群红树林生态系统NPP的估算上;2）研究区NPP的总量为127.09 t·C/a,NPP的年均碳密度值介于0~1 437.12 g·C/m²,年均碳密度为399.85 g·C/m²。红树林生态系统的NPP值较高,而海岛生态系统的NPP值较低;3）季节尺度上NPP碳密度的大小与年内太阳辐射有直接的关系,夏季的NPP碳密度最大,冬季最小;4）白骨壤的单位面积NPP最大,为1 123.09 g·C/m²,而桐花树最小,为649.65 g·C/m²。红树林生态系统NPP平均碳密度低于实测样地和深圳福田红树林计算结果,这与不同红树林群落的植被光谱特征有关。     

基于低空无人机的草原灌丛遥感辨识方法

以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地调查,开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数（NDVI）的方差统计分析,确定了裸地与植被的分割阈值为-0.08,并使用该阈值提取植被覆盖区,然后分别利用面向对象的决策树（DT）、贝叶斯（Bayes）、K最邻近（KNN）、支持向量机（SVM）机器学习分类器进行灌丛辨识。研究表明：借助Estimation of Scale Parameter（ESP）最优分割尺度评价工具可以快速确定分割参数,获取灌丛、草地影像对象;利用特征空间优化工具选取了18个的对象特征,可以有效避免盲目选择而导致的计算量增大;通过对不同分类器分类结果的对比和样本数量敏感性实验得出：Bayes分类器精度稳定、无需设置参数,灌丛分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到92%和0.83,结果与影像地物嵌合最好,能够精确识别单株灌丛;根据Bayes分类器分类结果统计得研究区灌丛盖度为14.74%,平均冠幅为0.6 m²,与样方调查结果基本一致。由于4种分类器的算法特征以及对训练样本数量的敏感性各不相同,因此选择合适的分类器还需根据具体影像的地物特征、空间分辨率和研究区范围来确定。     

Prediction of Blast-Induced Ground Vibration Intensity in Open-Pit Mines Using Unmanned Aerial Vehicle and a Novel Intelligence System

Natural Resources Research - Predicting and reducing blast-induced ground vibrations is a common concern among engineers and mining enterprises. Dealing with these vibrations is a challenging issue...     

基于无人机可见光影像的高原丘陵盆地区山药植株识别

采用四旋翼无人机采集特色作物山药种植区影像,针对山药种植时间和管护水平差异导致的植株生长差异化特征,通过筛选红绿比值指数（RGRI）、过绿指数（ExG）和过绿减过红指数（ExG-ExR）等颜色指数获取山药植株最优颜色指数计算方法;以高斯高通滤波（GHPF）增强和保留山药植株高频信息,抑制杂草、玉米植株的噪声;结合田间测量山药植株数据,通过人机交互解译方法对图像滤波增强后的影像进行灰度分割和提取山药植株信息。结果表明：1）样区总体提取精度为91.14%,样区A、B、C的提取精度分别为90.94%、91.96%、90.81%,精度验证完整性为93.16%;2）随着山药植株多株连体生长复杂程度的增强,过绿指数具有的土壤与植被的分离性仍优于红绿比值指数和过绿减过红指数;3）使用高斯高通滤波能够有效消除杂草、玉米植株的影响,减小山药植株多株连接生长所产生的干扰;4）高斯高通滤波卷积核大小79×79适用于不同时相和不同生长情况的山药植株影像处理,针对不同的山药植株生长情况和不同时相的可见光影像,需调整灰度分割的阈值参数t,单株山药植株面积S由田间测量确定。该方法以快速灵活、低成本的方式识别和计算不同生长状态的山药植株数目,适用于喀斯特山区的精准农业监测研究和现代农业生产活动。     

基于微型无人机遥感的亚热带林冠物种识别

通过微型无人机平台搭载微单相机监测亚热带地区森林生态系统冠层,发现在低空飞行时（飞行高度100m）,仅能识别马尾松、湿地松和大叶相思3 个冠层树种;但在超低空飞行时（高度50 m）的影像分辨率较高,通过提取冠层的轮廓、纹理、结构、颜色等信息,能成功分辨出近20 种冠层物种,甚至可以识别出部分林隙中的林下物种。根据微型无人机遥感,可提取多种亚热带林冠信息,为森林保护或生态系统管理提供有效帮助。