利用BRDF原型和单方向反射率数据估算地表反照率

地表反照率是影响地表能量收支平衡的决定性参数之一,精确反演地表反照率需要考虑地表各向异性反射特征。本文尝试以双向反射分布函数BRDF原型为地表各向异性反射的先验知识,通过单方向反射率反演地表反照率。首先根据地面实测及MODIS多角度反射率数据对反演方法进行分析和精度评价,然后借助MODIS BRDF产品统计出研究区的主导BRDF原型,并联合环境一号卫星(HJ-1)单方向反射率数据反演30 m地表反照率,最终将结果与地表实测数据进行比较。结果表明:BRDF原型对BRDF的变化进行了约束,且能够适用于几十米尺度的遥感数据反照率的反演;不同级别的各向异性反射特征的分布是不均一的,借助于主导BRDF原型能够使大部分样本的地表反照率满足精度要求;利用研究区MODIS BRDF产品统计得到的主导BRDF原型为先验知识,通过HJ-1数据反演得到的地表反照率与地表实测反照率有较高的一致性,而朗伯假定条件下的反照率高于实测结果。本文算法简单高效,可为产生全国范围的中高分辨卫星反照率产品提供有价值的算法参考。     

改善MODIS BRDF产品热点效应的方法研究

核驱动的Ross Thick-LiSparse Reciprocal(RTLSR)双向反射函数(BRDF)模型已广泛地应用于MODIS等星载传感器的业务化产品处理中。但是,对于多年MODIS二向反射产品历史数据,如何基于RTMLSR模型发展一种简单有效快速的方法,进行热点效应的校正是一个迫切需要解决的问题。本文提出了一种简单有效的方法,不需要对观测数据重新反演,直接在现有MODIS二向反射产品的基础上进行热点校正,方便用户对历史MODIS二向反射产品的使用。该方法应用POLDER-3/BRDF数据库和部分经MODIS业务化算法筛选的反射率数据进行验证,并与RTLSR模型和RTMLSR模型的结果进行比较,结果表明:(1)该方法比现有的MODIS业务化RTLSR算法,对热点反射率有明显改善,拟合相对误差平均降低了10.12%;(2)该方法相对于RTMLSR模型在热点反射率拟合效果上差别不大,相对误差相差2.10%;(3)该方法对热点和冷点归一化的植被指数(NDHD)的估算效果有一定程度的改善,相对于RTLSR模型降低了约4.99%,与RTMLSR模型的相对误差相差1.32%,该方法对直接应用现有MODIS BRDF产品,基于热点方向反射率反演植被结构参数(如植被聚集指数)的精度提高有现实应用价值。     

表面BRDF反射率大气纠正的敏感度分析(英文)

该文系统地研究了ＢＲＤＦ反演和大气纠正的关系。研究中用到了ＭＯＤＩＳ的大气纠正法，而且，对于不同的植被类型和气溶胶光学深度用到了ＭＯＤＩＳ和ＭＩＳＲ的角度采样。结果显示在大气纠正中考虑ＢＲＤＦ表面各向异性是必要的，而且表面ＢＲＤＦ的反演和大气纠正可以迭代进行，大量模拟证明这一迭代收敛迅速。     

针叶林冠层热点及多角度无人机遥感观测及特征分析

多角度遥感观测是研究植被冠层BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)特性的重要手段,但目前对森林冠层进行连续间隔采样的多角度遥感观测及数据较少,热点方向的观测尤为缺乏.本研究基于无人机多角度高光谱成像系统,在主平面上对针叶林冠层以等角度连续间隔采样进行多...     

基于嵩山定标场的无人机数据快速成图应用

无人机作为一个高效的测绘平台,越来越多地被应用到生产作业中。研究无人机数据快速成图的技术基础,基于GPU加速的同名点匹配技术,并根据嵩山定标场的测绘需求进行试验。采用无人机获取的影像16 179张,结合场内高精度地面控制点,快速处理得到嵩山定标场约50km2的高精度数字正射影像图(DOM),精度为平面点位中误差2.7cm,约0.5个像素。通过试验验证基于无人机数据快速成图的高效率和高精度,同时为后续的国产卫星、大型航测相机、无人机等定标检校提供参考。     

无人机不同航线倾斜摄影建模方法比较及改进

对多旋翼单镜头无人机不同航线规划下倾斜摄影模型重建方法进行了研究,对同一建筑使用网带式航线和全方位航线建立倾斜摄影模型,并从模型的完整性及不确定性误差两个方面进行了分析.结果表明需要大面积采集数据,可使用网带式航线;对单个建筑物等进行高细节建模,则应该采用全方位的倾斜摄影建模方法.若结合两者进行模型建立,效果更佳,计算成本相应提高.     

无人机遥感影像特征点的三维场应用

无人机低空遥感系统具有低成本、机动灵活等优点,能够低空低速飞行,在小区域内快速获取高质量遥感影像,可以作为国家航空遥感监测体系的重要补充。对基于采用尺度不变特征转换（SIFT）算法进行无人机影像之间特征点的识别、提取和匹配,根据无人机拍摄时的POS信息进行点的三维场可视化模拟进行了研究,从而实现对某一路段高速铁路周围的...     

基于消费级无人机的突兀大高差场地三维建模

智慧城市发展迅速,各地开展城市信息模型(CIM)基础平台建设的步伐不断加快,因而需要高效高质地构建不同类型场地的城市三维实景模型.本文针对传统航摄建模方法在突兀大高差场地三维模型重建中的不足,提出一种基于消费级无人机对突兀大高差场地进行阶梯式环绕拍摄航片并运用倾斜摄影技术对其进行三维建模的方法.同时运用该方法和传统模仿...     

一种多角度观测系统几何精度的评估方法

多角度观测系统用于地面遥感实验中测量地物的双向反射特性。配合高光谱分辨率遥感卫星影像,可以反演得到地物的三维结构信息。多角度观测系统的几何精度直接影响到观测地物的范围及采集数据的准确性。对其进行评估,不仅为实验人员选择实验设备提供精度参数,而且有助于实验人员确定观测范围。以激光脚点最小包络圆半径作为评估参数,提供了一种评估多角度观测系统几何精度的方法;对自主研发的多角度观测系统的几何精度进行了计算与评估。对不同光谱仪视场下的理论观测范围与考虑系统几何精度后的实际观测范围进行了计算,并给出了参考。     

基于无人机影像的建筑物实景三维建模方法

阐述了当前建筑物三维建模的发展现状,探讨了一种无人机(UAV)倾斜影像和全球定位与惯性导航系统(POS)数据相结合构建建筑物实景三维模型的方法.通过POS辅助空中三角测量、数字表面模型构建、实景三维模型生成及三维建模精细化修正等步骤保证了实景三维模型建模质量和效果.试验结果表明:构建的实景三维模型精度较高,纹理清晰几何变形小.      

基于无人机影像的三维模型构建技术

介绍基于无人机影像数据获取城市DEM和DOM的技术方法,总结该过程外业数据采集和内业数据处理中相关经验与方法.在VirtuoZoNT3.75和Dibud平台支持下,快速获取地表真实纹理的三维建筑物模型,基于Skyline平台集成DEM、DOM与地表建筑物模型,实现城市三维模型的快速构建.并对无人机DEM与参考DEM进行误差分析.     

基于无人机的电网实景建模研究

无人机已经发展成为未来电网线路安全运营的重要支撑技术,文中针对现行无人机巡线技术的一些不足,提出基于多镜头传感器完成多基线影像数据融合,通过结合实例编制了线路走廊三维实景建模算法,并验证了建模效果的真实性和有效性。     

基于无人驾驶飞行器的三维数字城市建筑物建模技术

探讨了一套以无人驾驶飞行器遥感影像为基础,在现有二维GIS数据支持下的三维城市建模技术方案。根据虚拟现实技术三维建模的基本原理,结合已完成并通过验收的“数字威海”三维地理空间基础框架,详细论述了数字城市中纹理建模和几何建模的关键技术及建模方法。     

无人机影像中的无控制高程信息提取方法研究

本文提出了一种基于无人机影像获取高程信息的方法,该方法无需地面控制点数据,只利用无人机的飞控数据以及相机自身的参数.文中推导了不同飞行状况下的几何计算模型,并利用真实的无人机数据进行实验和误差分析,证明了该方法的可行性.最后还将地物点的高程扩展到其所在的平面中,改善了直观观测效果.实验表明,本文提出的方法能够大大提高获...     

基于无人机智能基站的空地协同低空无人机遥感网构建及应用

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) could flexibly and efficiently observe land surface and obtain surface information at very high frequency and resolutions. In recent years, UAV technology has been greatly improved and the UAVs are increasingly applied in large amount of civilian fields. The UAV Remote Sensing (UAVRS) is a comprehensive technology composed of UAV flying aircraft, light remote sensing payload, satellite positioning device, remote-control system, communication technology and application technology. An UAVRS system is mainly composed of UAV platform, load system, ground control and data transmission system and image processing system. With the popularity of civilian UAV products and the development of UAV remote sensing payload, UAVRS also shows an explosive growth trend in various industries. However, the short battery life and limited coverage of the civilian drones are one of the key factors restricting the UAVRS applications. Besides, although the application of UAVs in various industries and fields continues to deepen, most of them are single-type applications in a certain discipline or industry. The 5G technology and wireless communication technology advance and will give rise to the UAVRS applications in terms of“networking”,“IoT”, and“real-time”, as well as cross-domain and convergence application. The modern cities are highly complex and sociotechnical. They comprise people and communities interacting with one another and with objects (e. g., roads, buildings) within a range of urban settings or contexts. It is extremely difficult to monitor and manage such complex sociotechnical systems. The monitoring and mapping of pollutions, traffic, infrastructures are great challenges in rapidly changing cities, and especially gained increasing attentions of citizens and are putting great stresses on policy makers and urban planners. Theoretical and practical efforts to create better city monitoring and management systems have a long history. In the 21st century, we recognize and conceive “creative”,“smart”and“knowledge”cities, in which the multidisciplinary Information and Information and Communication Technology (ICT) has played a vital role. The Internet of Things (IoT) promotes the development of the smart cities. However, in various urban domains, the cities equipped with a sensor-based web, or a cyber-physical information infrastructure, are far from sufficient to help policy makers or citizens to get a full understanding of the real time or near real time city conditions. To this end, due to their mobility, autonomous operation, and communication/processing capabilities, UAVs are envisaged in many smart city application domains. In this article, we describe a technology of air-ground collaborative low-altitude UAV remote sensing network system. The system composes of intelligent UAV, the UAV base station (drone-in box) and operation system. The UAV remote sensing network can provide high-frequency and real-time observations of the land surface. Based on the UAV remote sensing network, we constructed a comprehensive application for urban governance. An UAVRS network composed of eight UAV base stations was deployed in Danzao Town, Foshan City. Connected through 5G network, the UAVRS network advances the UAV inspection frequency, spatial coverage, and response time. It provides revolutionary and intelligent services for local agents and departments of water affairs, environment protection, public security, urban management, and emergency. The UAVRS network system in Danzao is expected to develop a real-world smart city paradigm that could be copied and migrated to other towns across the country. © 2023 Science Press. All rights reserved.     

基于无人机倾斜摄影的建筑物三维建模尝试

近年来随着科学技术水平的不断提高,航天航空技术、网络通信技术、计算机技术和信息技术呈现飞速发展,遥感数据获取能力得到了有效提升,形成了以多源（多平台、多角度、多传感器）、高分辨率（光谱、时间、空间、辐射）为特点的高效、多样、快速的空天地一体化数据获取手段。本文以拓普康猎鹰8号八旋翼无人机平台为例,通过分析该平台获取的低空摄影测量数据,利用Smart3D软件对建筑物进行建模,为智慧城市的三维系统建设提供有力的技术保障。     

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。     

一种基于单目视觉的无人机仿地飞行方法

仿地飞行对于无人机航测至关重要,能否相对地面保持稳定的航高直接关系到无人机在复杂地形区域的安全性和数据质量问题。本文提出一种基于单目视觉的无人机航高估计方法,通过光流法对无人机实时获取的视频进行跟踪和分析,提取运动信息以估算实时航高。试验结果表明,该方法能够快速、准确地估算无人机实时航高,在没有地表高程信息的情况下实现了自动仿地飞行。