无人机植被空阎变异性监测应用效果分析

通过分析植被空间变异性监测的重要意义,运用对比分析、定性分析、定量分析等综合研究方法,说明了无人机在植被空间变异性监测中具有良好的应用效果,以及其在测量精度、适用范围、使用条件等方面的突出优势,论证了无人机航测成果数据与卫星光探测量成果基本相当,比较差异和测量误差均在允许范围内;成像精度更高,且能够实现水面漂浮物的准确...     

无人机航测技术在"数字蕉岭"管理信息系统中的应用研究

通过分析现阶段蕉岭县村级地理信息数据采集的需求与难点,从无人机选型、无人机航测路径规划、实景三维影像建模、管理信息系统构建等方面分析了无人机航测技术在"数字蕉岭"管理信息系统中的应用效果,并通过无人机航测实景三维影像量化成果与实地踏勘测绘成果对比分析,论证了无人机航测技术不但在数据收集效率上优势明显,其数据采集精度也可以满足管理信息系统建立及相关规范要求,具有一定的研究意义与应用前景.     

基于无人机图像颜色指数的植被识别

植被信息在农业监测、生态环境保护等方面具有重要作用。利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)获取的高分辨率图像识别植被信息具有成本低廉、方式灵活等优势。目前UAV遥感使用的可见光图像主要依靠各种颜色指数提取植被。以山东省微山县为研究区,选用NGRDI,Ex G,Ex G-ExR和GLI等4种基于RGB色域的颜色指数,对覆盖研究区的UAV图像进行灰度化处理,用最大类间方差自动阈值检测方法将植被区域与非植被区域识别出来,并分析各种颜色指数的适用性及影响因素。研究结果表明:4种颜色指数均能快速准确地识别植被覆盖区域,识别精度在90%以上。其中Ex G-ExR指数优于其他指数,识别精度最高,识别效果较稳定;Ex G与GLI指数的识别精度在研究区9景图像中变化不大,相对稳定,也可作为有效的植被识别方法。4种颜色指数对植被与背景的RGB特征差别较大图像的植被识别精度均较高。植被识别精度与研究区图像中冬小麦所占比例成正比,与阔叶林、建筑物/道路所占比例成反比。     

无人机航测技术在国土资源管理中的应用

基于无人机航测系统,首先对实验区的基础地理信息数据进行采集处理,然后对航测成果进行精度分析,最后详细阐述了无人机航测技术在土地利用动态监测、土地执法监察、土地开发整理、不动产登记等多项国土资源管理中的应用和优势。     

基于无人机航测的1∶2000DLG数据生产实践

低空无人机航测是当前我国测绘领域的研究与应用热点。在概述无人机航测外业和内业数据处理流程的基础上,进行了基于无人机航测数据的1∶2000DLG数据快速生产实践。经精度检验,成果数据影像分辨率、平面位置精度能满足1∶2000测图需求,而高程采用无人机POS系统自动解算结果。最后针对植被茂密区的高程数据如何获取和去除树高以及无控制测图提出了自己的思考。本文为偏远的茂密森林区快速获取大比例尺测图数据提供了方法,也能够为无人机航测在其他领域的应用提供参考。     

无人机航测技术在土地整理与开发中的应用研究

以BJ新城为例,研究了无人机航测技术在土地整理与开发工作中的应用,借助无人机设备、地面站设备、高清摄像设备等完成国土资料的采集,运用"灰度-地块"匹配算法辅助地块识别与分类,基于Matlab软件与Arc-GIS软件完成数据测算与成果输出工作.航测影像采集成果与分类测算成果精度可控,成果精度满足案例应用需求,同时,根据本...     

基于无人机遥感的湖南金童山保护区滑坡监测

以湖南金童山国家级自然保护区内某条山区公路为例,利用无人机飞行获取高分辨率影像与高精度数字地形模型,使用基于面向对象的方法对滑坡信息进行提取,对无人机数据进行多尺度分割与光谱差异分割,选取了研究区内植被、道路、滑坡三类感兴趣地物的影像特征建立了规则集,充分利用了影像对象的光谱特征、几何特征、地形特征、空间关系,使用了阈值分类,隶属度函数与决策树分类方法.利用实地验证与基于无人机影像的目视解译对提取结果进行了精度评价,总体提取精度为94.75％,滑坡提取精度超过80％.该研究为快速监测山区内滑坡信息提供了借鉴.     

低矮植被的无人机激光雷达测高精度分析

针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。     

UAV LiDAR在山区铁路勘察中的应用

随着无人机（UAV）激光雷达（LiDAR）技术的快速发展,其作业方式灵活,效率高、人工少等优点在铁路勘察中具有良好应用前景,横断面中高程精度,地形图中平面以及高程精度是线路设计应用中的关键影响因素,本文通过对横断面高程精度的研究,对地形图中设置的检核点以及实验区房屋角点坐标与人工测量数据进行对比统计分析,得出无人机LiDAR点云获取的横断面与地形图与人工测量成果精度相当,无人机LiDAR技术精度可以满足山区铁路勘察设计的需要,值得推广应用。     

消费级无人机倾斜摄影测量监测弃土场的精度评估

无人机摄影测量技术在弃土场监测中发挥重要作用,消费级无人机具有低门槛、低成本的显著优势,但利用消费级无人机进行摄影测量的精度分析研究较少,特别是2021年发布的最新《低空数字航空摄影测量内业规范》中对测量精度有更高的要求。本文以公路建设项目弃土场为研究对象,根据地面布设的像控点评估应用消费级无人机对其进行倾斜摄影测量的精度,并与传统正射摄影测量方式进行对比分析。试验结果表明,消费级无人机通过倾斜摄影测量精度能提高25.19%～90.68%,在高程上更为显著,同时能够消减因地形落差大对测量精度的影响,使其达到厘米级,符合规范中1∶500比例尺的成图要求,证实了消费级无人机在弃土场监测中的可靠性与可行性。     

基于无人机高光谱影像的NDVI估算植被盖度精度分析

研究波段参数对NDVI估算植被生物物理参数的影响,对于提高NDVI在植被覆盖变化监测中的应用精度具有重要意义。采用无人机载Resonon Pika XC2高光谱仪获取的人工草地高光谱影像,分析红光和近红外波段位置移动与宽度变化对NDVI的影响,评估NDVI对植被盖度的敏感性和植被盖度估算精度。结果表明:波段位置固定时红光和近红外波段宽度扩展对NDVI及其敏感性影响不大,窄波段NDVI估算植被盖度的精度优于宽波段。红光和近红外波段位置向长波方向移动时对NDVI及其敏感性有不同程度的影响,随着敏感性增强NDVI抗扰动性降低,估算植被盖度的精度有所下降。窄波段NDVI的灵敏度系数及其与植被盖度线性拟合的R2波动剧烈,植被盖度估算的位置稳定性较差。10 nm NDVI在不同位置处取得了较高的盖度估算精度,R2最大值为0.83。4种主流卫星影像计算的宽波段NDVI对于高植被覆盖区盖度反演具有良好的适用性,但与窄波段10 nm NDVI相比其盖度反演精度仍然有一定程度的衰减。研究结果可为NDVI精确反演植被参数提供科学参考和依据。     

利用低空无人机摄影测量快速构建矿区线状地物信息

矿区线状地物是矿山生产建设的重要部分,狭长的形态特征和有限的测量人力限制了监测工作。低空无人机摄影测量具有响应快、周期短、精度高、易操作、成本低的特点,而且获取数据内容丰富、可视性强,为矿区线状地物的快速监测提供了可能。本文选取典型高潜水位井工矿区的线状地物——以矿区专用铁路和防洪堤坝为例,设计3个相对航高（50、75、100 m）作业方案,快速构建矿区线状地物信息,评价模型结果的平面和高程精度,并检验了其可靠性,讨论了无人机摄影测量的时间与效率的权衡问题。研究表明,低空无人机摄影测量可快速获取矿区线状地物的厘米级地形信息,具有较高的平面与高程精度,平面精度可达1∶500比例尺地形图的要求,高程基本能满足1∶1000比例尺制图规范。植被覆盖对模型高程值的精度影响显著,模型内部的空间关系相对稳定可靠,经成本与效率的权衡后优选相对航高100 m为最优作业方案。矿区测绘可尝试低空无人机与传统测绘方法相结合的作业新模式,快速高效地获取监测结果。     

基于无人机LiDAR数据在公路勘测中的应用分析

随着电子、传感器与低空无人机技术的快速发展,轻小型、集成化的无人机LiDAR系统成为研究的热点,且无人机搭载LiDAR系统的数据获取、数据处理、点云配准与滤波及应用技术水平在不断的发展与完善。无人机飞行平台以起降条件简易、航空管制少及天气条件影响较小等优点,有效地弥补有人机搭载LiDAR测量系统平台的不足。本文结合广东东部山区、植被茂密区的某公路勘测项目,对采用无人机搭载LiDAR设备的数据获取、处理、精度验证等几个方面进行分析与总结,以期无人机搭载LiDAR设备的技术得到广泛推广与应用。     

考虑植被端元变异性的光谱解混方法

植被光谱变异性广泛存在于遥感图像当中，本文尝试通过PROSAIL辐射传输模型来描述植被端元变异性，并提出一种光谱解混方法，实现逐像元地估计植被变异性端元。具体地，面向植被—土壤背景两端元的场景，在非负矩阵分解框架下，利用PROSAIL辐射传输模型从机理上描述植被端元的变异性，并通过两组神经网络来分别实现辐射传输模型的反演与正算，从而更高效地拟合植被端元，最终得到一种能逐像元求解变异性植被端元的光谱解混算法。由于该方法求解了植被端元的空间变异光谱，因此，能够对植被参数遥感反演的尺度效应进行纠正。为此，本文进一步以LAI尺度效应为例，通过无人机图像实验来验证该方法的有效性。实验结果得出，经过光谱解混方法处理后，该方法能较准确地估计植被端元，并能使LAI尺度效应均方根误差RMSE能够从0.2151降低到0.0896，有望提升遥感植被信息提取的精度。     

关于LiDAR数据DEM成果精度影响因素的探讨

通过对原始点云数据精度和点云数据分类误差的研究,抽检不同地表、不同植被覆盖密度、不同植被高度点云分类的数据,分析其对LiDAR的DEM成果精度的影响,对LiDAR数据DEM成果的质量检验与精度评定具有参考价值。     

CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响

川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法 （U-Net）进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明：（1）结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提...     

无人机在南极科学研究的应用:进展与展望

无人机作为一种新兴的低空遥感平台,具有多种类型的平台和载荷。尽管南极的自然条件严酷,无人机的应用范围仍涵盖了南极基础和应用科学的诸多领域。首先,论述了南极的环境条件对操作无人机的特殊影响,包括气象、电磁场、光照等因素。然后,对目前无人机在南极考察与科学应用中的研究现状做了系统的检索,在收集到的104篇全部相关资料中,梳理了发表时间、主流的期刊、研究区、国家与研究机构等内容,分7个主要应用领域综述了代表性文献,具体包括航空、大气、海冰与冰山、冰川、地貌与地磁、生态‐植被、生态?‐动物, 并全面回顾了中国南极科学考察中的无人机发展历程和重点成果。最后,总结南极无人机应用领域研究的不足之处,并阐明了未来发展趋势和建议。     

PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较

以内蒙古明安镇为试验区,基于TM遥感影像对PDI和MPDI两种干旱监测方法进行了应用、验证和比较。试验表明,PDI、MPDI与植被覆盖区实测土壤含水量的相关系数的平方分别为0.37、0.535 5,这两种指数在试验区进行干旱监测具有一定的可行性,且MPDI的监测精度高于PDI。此外,通过整个试验区PDI和MPDI空间分布格局的比较以及这两种指数值与植被覆盖区实测土壤含水量的对比分析,发现在整个试验区,两者的监测结果基本一致,但在植被覆盖区,MPDI的干旱监测效果要明显好于PDI,这主要是因为MPDI考虑了植被覆盖的影响。     

无人机测绘数据处理关键技术及应用探究

无人机测绘是近些年发展起来的高新技术,特点是机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、使用范围广、生产周期短。其数字测绘产品在工程建设、城乡规划、动态监测和应急测绘等方面已得到广泛应用。目前无人机测绘市场日益增长,测绘数据处理工作量巨大。研究无人机测绘数据处理关键技术,提高生产效率和成果精度意义深远。     

基于无人机倾斜摄影测量技术的城市三维实景建模研究

针对传统三维建模方法存在的建设周期长、成本高、精度低、与真实世界反差大等缺点,提出了一种基于无人机倾斜摄影测量技术的城市三维实景建模方法.结合应用实例,对该技术的原理以及整个应用流程进行了探讨,同时对成果精度进行了分析.研究结果表明:应用无人机倾斜摄影测量技术构建的三维模型真实逼真、纹理丰富,且具有较高的位置和属性精度,大大降低了三维建模的成本并有效提升了模型生产的效率,为"智慧城市"建设提供了重要的技术支撑.