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。     

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.     

无人机三维倾斜摄影测量助力自然资源调查——以不动产调查为例

随着第一次地理国情普查与监测、第三次全国土地调查等重大自然资源调查类项目的实施,以无人机作为搭载平台的遥感影像获取手段在不断发展并深入应用,特别是无人机航测技术和地理信息技术的结合应用越来越紧密.本文以不动产调查为例,重点论述结合无人机三维倾斜摄影测量技术在内的测绘地理信息新手段的作业原理及应用情况,并对其优缺点进行总...     

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...     

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.     

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。