低空无人机的倾斜摄影测量技术在城市轨道交通建设中的应用

智慧地铁的建设需要三维模型的支撑,运用倾斜摄影测量技术,结合三维可视化技术,为智慧地铁提供了三维数据支撑,推动了全生命周期智慧地铁建设的全面发展。本文旨在以雄安新区城市轨道交通R1线为研究区,对其沿线85 km进行了无人机航飞工作,通过数据处理获取了沿线三维实景模型,并对模型成果精度进行了详细对比。结果表明,此次倾斜摄影测量成果满足1∶500比例尺要求。此外,还对倾斜摄影测量技术在城市轨道交通建设中的相关应用进行了介绍,为城市轨道交通建设工作由二维向三维转变开拓了新的方向。     

无人机在露天矿山监测中的应用

在露天矿山开采过程中,对矿山进行实时动态监测很有必要,它不仅能够实时掌握开采进度和开采方案实施的准确性,还有利于数字矿山建设。本文以河北省保定市涞源县某露天矿区为例,利用Pix4Dmapper软件对无人机航拍影像进行数据采集与处理,获取矿区的三维点云数据、数字正射影像和数字地表模型,并利用Arc GIS和Global Mapper软件对生产成果进行矿山开发占地分析,实现露天矿山三维可视化。本文为准确掌握矿山环境治理执行情况,把握矿山开发整体情况给予了有力的参考和借鉴作用。     

无人机航空像片绝对定向非迭代解算方法研究

利用无人机航空像片的模型点重心化坐标和地面重心化坐标构成单位四元数,通过最优化求解绝对定向旋转矩阵,并基于旋转矩阵解算平移参数和比例参数,实现绝对定向的非迭代解算。与传统方法相比,这种方法具有无需初始值、可靠性高等优点。实验结果表明,方法可以得到较高的解算精度,能够满足无人机航空像片定位的需要。     

基于无人机遥感的黄海绿潮搁浅生物量估算

浒苔在近岸搁浅后会破坏海岸景观,干扰水上运动,给滨海旅游业造成严重影响。本文使用无人机搭载的多光谱和可见光传感器对山东半岛的海阳、乳山和文登的三个海滩搁浅的浒苔进行航拍监测,并结合地物光谱测量数据,分别选择归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)和虚拟基线高度浮藻指数(VB-FAH)对海滩搁浅浒苔与岸边植被及非植被(海水、沙滩)进行识别评估,并分别估算了三个研究区搁浅浒苔的生物量。研究结果表明:NDVI可以识别植被和非植被,但无法区分潮间带上部和潮间带下部分布的浒苔;DVI和VB-FAH对植被和非植被的区分度不高,但对不同分布的搁浅浒苔具有一定的区分度,其中, DVI对潮间带上部和潮间带下部分布浒苔的识别能力优于VB-FAH。因此,通过对岸边植被进行腌膜,利用DVI构建海滩搁浅浒苔生物量估算模型,实现了海滩搁浅浒苔生物量的估算。海阳、乳山和文登三个海滩搁浅浒苔的生物量分别为1 468 t、745 t和5 034 t,本文提出的方法可以为搁浅浒苔的清理和资源合理分配提供技术支持。     

无人机调查举证在三调省级核查中的应用

利用现有的人工调查举证方法,研究基于无人机和"互联网+"的国土调查方法和成果核查方法,组建无人机调查举证系统,以解决国土调查成果的准确性和成果核查的效率问题.根据湖北省实际情况,研发了无人机调查举证系统;通过现场实地测试与验证,将无人机调查举证成果应用于省级成果核查中,提高了湖北省调查举证工作效率.     

无人机倾斜摄影与LiDAR融合监测技术

本文以成都市环城生态区生态修复项目为依托,利用飞马D200无人机实现了倾斜摄影和LiDAR技术的融合监测,通过三维模型制作、大比例尺地形图生产、点云处理、方格网计算、精度评定等步骤,验证了倾斜摄影和机载LiDAR协同监测方式可以满足1∶500地形图和方格网测量的精度,对后期无人机测绘实际生产具有指导意义。     

多旋翼微型无人机气象探测适用性分析

本文通过多种试验对多旋翼无人机搭载微型气象探测设备进行低空温湿度探测和数据传输进行了适用性分析。结果表明,采用433 MHz无线透传的数据通讯方式数据传输稳定性较好,选用的微型气象探测设备温湿度传感器通过了实验室计量检定,与百叶箱温湿度的对比观测中二者一致性较好;无人机在单纯悬停过程中,温湿度观测与对比观测设备误差较小,相关性较好;在低空连续飞行过程中,温湿度观测结果与探空仪观测结果具有较好的一致性(温度平均绝对误差0.84℃,相对湿度平均绝对误差4%),但存在温湿度小脉动变化无法捕捉的情况,可能与设备温湿度响应时间、通风防辐射罩结果、飞行速度等有关。     

基于无人机影像自动恢复三维场景系统数据库的设计与实现

无人机影像自动恢复三维场景所需的数据种类多、数据量大、结构复杂,如何高效一体化组织管理数据成为恢复三维场景系统的关键。从数据库的概念模型、逻辑模型和物理模型出发,开发一套高效的三维场景数据库管理系统,根据地物的特点对地物模型设置点位坐标和方位坐标,并设计出相应的数据存储表结构,有效解决地物模型自动精确置入地形模型的问题。最后通过海南省某条铁路线段数据进行验证,实验结果表明该数据库的有效性。     

Comparison of UAV and WorldView-2 imagery for mapping leaf area index of mangrove forest

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) remote sensing has opened the door to new sources of data to effectively characterize vegetation metrics at very high spatial resolution and at flexible revisit frequencies. Successful estimation of the leaf area index (LAI) in precision agriculture with a UAV image has been reported in several studies. However, in most forests, the challenges associated with the interference from a complex background and a variety of vegetation species have hindered research using UAV images. To the best of our knowledge, very few studies have mapped the forest LAI with a UAV image. In addition, the drawbacks and advantages of estimating the forest LAI with UAV and satellite images at high spatial resolution remain a knowledge gap in existing literature. Therefore, this paper aims to map LAI in a mangrove forest with a complex background and a variety of vegetation species using a UAV image and compare it with a WorldView-2 image (WV2).In this study, three representative NDVIs, average NDVI (AvNDVI), vegetated specific NDVI (VsNDVI), and scaled NDVI (ScNDVI), were acquired with UAV and WV2 to predict the plot level (10 × 10 m) LAI. The results showed that AvNDVI achieved the highest accuracy for WV2 (R² = 0.778, RMSE = 0.424), whereas ScNDVI obtained the optimal accuracy for UAV (R² = 0.817, RMSE = 0.423). In addition, an overall comparison results of the WV2 and UAV derived LAIs indicated that UAV obtained a better accuracy than WV2 in the plots that were covered with homogeneous mangrove species or in the low LAI plots, which was because UAV can effectively eliminate the influence from the background and the vegetation species owing to its high spatial resolution. However, WV2 obtained a slightly higher accuracy than UAV in the plots covered with a variety of mangrove species, which was because the UAV sensor provides a negative spectral response function(SRF) than WV2 in terms of the mangrove LAI estimation.     

基于航天远景一键快拼软件处理5D MarkⅢ无人机数据的研究

介绍了利用无人机搭载佳能EOS 5D MarkⅢ影像数据在航天远景一键快拼软件下快速拼接生成DOM的方法,总结了该方法的优势和在快拼过程中需要注意的问题,可为今后的数据生产提供参考。