无人机航摄生成DEM的高程点快速提取算法

无人机航空摄影技术在近年来得到了迅速的发展,无人机具有起降方便,分辨率高,响应速度快的特点,在抢险救灾,地质灾害监测等方面发挥了重要作用。无人机航空摄影生成的地形图中的高程点提取是地形图制作的重要步骤,本文提出了一种自适应的地形图高程点提取算法,相对于传统的算法,具有精确度高,计算简单,实用性强等特点。该算法的基础是数学形态学中的图像膨胀算法。本文将此算法用于陕西省丹凤县和紫阳县的无人机航摄生成的地形图中,提取了符合要求的高程点。结果表明,提取的高程点完全满足了地形图的要求,说明了该算法的准确性和实用性。     

无人机航测技术在农村土地承包经营权确权中的应用探析

与传统的土地测量技术相比较而言,无人机航测技术拥有着传统测量技术无法比拟的优势。无人机航测技术成图速度较快,并且精度相对较高,因此在农村土地承包经营权确权中得到了应用,并且得到了广泛应用。本文主要对无人机航测技术的主要测量方式进行论述,同时分析了无人机航测技术在农村土地承包经营权确权中的应用。     

海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法

海上溢油是海洋国家所面临的共同问题,但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此,本文以无人机高光谱遥感为手段,开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中,通过搭建室外大型水槽溢油实验装置,获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据,在此基础上,分析并提取了海上溢油特征光谱波段,给出了海上溢油高光谱检测模型;针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题,设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:（1）675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段,但对极薄的油膜没有检测能力;（2）提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型,其中对于薄油膜（厚度≤ 5 μm）和厚油膜（厚度>50 μm）,反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜,晴朗天气条件下,归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选,同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力,而在多云天气条件下,反比例模型效果最佳。     

面向中国洪涝灾害应急监测的无人机空港布局

当前洪涝灾害对社会的经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。无人机机动、灵活,安全性高,可迅捷甚至实时获取灾区影像,对灾情的快速评估和应急救援决策意义重大。遥感无人机在洪涝灾害救援中能够发挥的重要作用已得到广泛共识,但是由于灾害的突发性,缺乏就近部署的资源制约了无人机遥感观测和救援作用的发挥。针对突发灾害,在区域和全国范围内建立起一定的无人机遥感应急体系成为国家面向未来正在考虑的选项。基于此,本研究提出了基于中国科学院的野外台站构建全国无人机遥感观测网的设想。本研究以中国防范洪涝灾害等级分布数据、行政区划数据、中国科学院野外台站分布数据和当前无人机性能数据库为数据源;以行政区划离散并提取的中心点作为需求点,台站作为设施点,不同洪涝等级区域内需要无人机进行应急观测的重要程度作为权重,利用最大覆盖选址模型进行空港选址布局;利用成本-效益曲线确定台站的最佳数量,最终从268个台站中选取出81个作为支撑全国洪涝灾害无人机遥感观测网络的无人机空港。无人机空港布局结果在理论上能够实现对中国绝大数突发洪涝灾害在2 h内初步完成洪涝观测,这对于构建中国空天地一体化的洪涝灾害监测体系具有重要意义。同时,本研究中的方法和成果对于进一步构建行业和综合性的全国无人机遥感观测网也具有一定借鉴和参照意义。     

基于动态极坐标参数化的遥感影像匹配方法

图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

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。     

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。     

UAV-DEM法计算土方量精度影响因素及分析

为了验证无人机影像地面分辨率和控制点布设方案对UAV-DEM法计算土方量精度的影响,按照5点、4点、长边、短边布设方案布置控制点,分别获取地面分辨率为10cm、5cm和3cm的无人机影像进行实验,实验表明随着影像分辨率的提高,土方量的计算精度提高,且土方量随分辨的增高呈下降趋势;随着控制点数量的减少土方量计算精度降低,其中4点法和5点法布设时土方计算精度可靠,相对误差相差0.1%。