基于无人机载LiDAR的采煤沉陷监测技术方法——以宁东煤矿基地马连台煤矿为例

探索采煤地表沉陷的高新监测技术方法是推动采煤沉陷监测的重要工作,无人机载LiDAR采煤塌陷监测技术是无人机与LiDAR构建的一种新型低空三维空间测量技术。以宁东煤炭基地马莲台煤矿采煤沉陷区为例,采用无人机机载LiDAR监测技术获取了2017年4月及8月2期三维点云数据,通过数据三维建模和沉降信息提取,得到了地面沉陷情况的三维立体图,监测出了3处地面沉降区,并利用实测水准点和已有GPS自动监测站数据,对该技术监测地面沉降的精度进行评估。研究结果表明,无人机机载LiDAR监测技术方法可满足采煤塌陷的立体监测需求,具有机动灵活、成本低、效率高、精度高等特点,未来可在类似地区推广应用。     

Comprehensive Marine Observing Experiment Based on High-Altitude Large Unmanned Aerial Vehicle(South China Sea Experiment2020 of the “Petrel Project”)

In collaboration with 12 other institutions, the Meteorological Observation Center of the China Meteorological Administration undertook a comprehensive marine observation experiment in the South China Sea using the Yilong-10 high-altitude large unmanned aerial vehicle(UAV). The Yilong-10 UAV carried a self-developed dropsonde system and a millimeter-wave cloud radar system. In addition, a solar-powered unmanned surface vessel and two drifting buoys were used. The experiment was further supported by an intelligent, reciprocating horizontal drifting radiosonde system that was deployed from the Sansha Meteorological Observing Station, with the intent of producing a stereoscopic observation over the South China Sea. Comprehensive three-dimensional observations were collected using the system from 31 July to2 August, 2020. This information was used to investigate the formation and development processes of Typhoon Sinlaku(2020). The data contain measurements of 21 oceanic and meteorological parameters acquired by the five devices, along with video footage from the UAV. The data proved very helpful in determining the actual location and intensity of Typhoon Sinlaku(2020). The experiment demonstrates the feasibility of using a high-altitude, large UAV to fill in the gaps between operational meteorological observations of marine areas and typhoons near China, and marks a milestone for the use of such data for analyzing the structure and impact of a typhoon in the South China Sea. It also demonstrates the potential for establishing operational UAV meteorological observing systems in the future, and the assimilation of such data into numerical weather prediction models.     

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

介绍无人机低空遥感系统的构成和技术指标,论述影像数据的获取、影像匀色与裁边、重叠度计算、拼接全景影像图、生成正射影像等处理分析方法,并针对地震灾区重建数据获取进行实验.实验结果表明无人机低空遥感系统完全能满足实际需要,能解决多云雾地区遥感影像资料获取困难的问题,在大比例尺测图、三维景观重建、土地利用调查、环境监测等领域...     

微型无人机助力土地整治项目监管

结合国土资源部土地整治中心对土地整治项目监管的需求背景、应用现状与发展趋势,分析了利用微型无人机进行土地整治项目监管的适宜性,并分享了微型无人机在土地整治项目监管应用中的程序、方法和遥感监测发现的问题,最后对利用微型无人机改善和提升土地整治项目管理手段和监管方式提出了建议。     

某铝土矿低空无人机遥感测绘成果精度分析

对于分布散、范围大的铝土矿区,传统测量手段及时获取满足精度要求的矿区测绘资料具有一定难度。采用低空无人机遥感技术,能够快速提供矿山建设所需要的数字线划图、数字高程模型及数字正射影像,实现矿山的数字化与信息化建设。结合某铝土矿测绘面积大、矿区地物要素较少的测绘特征,通过无人机影像快速空三加密以及DLG,DEM,DOM的制作技术,获得低空无人机遥感测绘成果。通过对解析空三加密点精度分析和GPS实测点检查,表明测绘成果满足1∶2 000测图精度要求。     

不同密度团头鲂(Megalobrama amblycephala)对轮叶黑藻(Hydrilla verticillata)和密刺苦草(Vallisneria denseserrulata)群落结构的影响

冠层型水草轮叶黑藻在富营养情况下,生长迅速,覆盖水面,对于草甸型水草密刺苦草具有明显的竞争优势.为控制轮叶黑藻的竞争优势,于湖北省鄂州市团头鲂原种场的一个池塘进行了原位围隔（10 m×10 m）实验,研究不同密度（0、0.5和1尾/m²）团头鲂牧食作用对轮叶黑藻和密刺苦草群落结构的影响,并通过无人机数字图像处理获取水草覆盖度信息.实验过程中,沉水植物总覆盖度未发生变化.研究发现,团头鲂选择性牧食使得密刺苦草生物量和覆盖度显著增加.随着牧食强度的加大,团头鲂对轮叶黑藻的控制效果显著,放养密度为1尾/m²的围隔中轮叶黑藻比例降幅最明显.群落中轮叶黑藻与密刺苦草的生物量之比迅速下降,由6.14减少至0.002,覆盖度之比由4.88左右减少至约1.44.图像处理结果与实际采样情况相吻合,且通过误差矩阵得到图像分类平均精度达到90%以上,表明无人机数字图像处理在一定条件下可以作为获取沉水植物覆盖度的一种有效辅助手段.实验结束后,1尾/m²组的围隔中密刺苦草成为优势种,其植株密度、株高、株重和单株叶片数均显著增加,草甸更加密实.实验结果表明,放养1尾/m²密度的团头鲂可以有效控制轮叶黑藻并维持密刺苦草种群优势,结果为团头鲂对湖泊沉水植物群落的控制提供了参考.     

无人机频率域半航空电磁法三维反演

当前无人机频率域半航空电磁方法(SAEM)成为地球物理勘探中的新兴技术,该方法通过空中无人飞行器测量地面上单个或多个可控源的垂直磁场.本文为无人机频率域SAEM开发了三维反演程序,正演采用交错网格有限差分.由于无人机采集的数据量巨大,因此使用了有限内存拟牛顿法(LBFGS)实现快速的三维反演,以避免计算和存储巨大的灵敏度矩阵.为了提升无人机频率域SAEM的三维反演效果,本文进一步实现了无人机频率域SAEM与大地电磁(MT)的三维联合反演,并对联合反演实施了地震结构约束,结构约束采用交叉梯度法实现.MT可以增加勘探深度,而结构约束可以提高电磁法反演的分辨率.最后通过建立四个理论模型,证明了本文程序的有效性.     

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动.本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率...     

顾及地形起伏的无人机影像覆盖分析方法

使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。     

数字正射影像结合LiDAR数据在山区测绘中的应用

随着信息化社会的到来,现代水利测绘已经由传统测绘向信息化测绘发展,无人机技术应用于测绘行业推进了信息化测绘进程。本文探讨了如何有效利用无人机技术解决测绘领域在山区遇到的问题。固定翼无人机能及时获取地面数字正射影像数据,捕获裸露地面的平面和高程,但是无法获取植被覆盖下的地表高程信息,因此,本文通过机载激光雷达获取植被覆盖下的Li DAR点云数据;将二者数据相结合,再通过EPS软件生成三维地表模型,可以快速获取任何测区地物和地形数据,不仅提高了工作效率,还降低了外业劳动强度。