无人机遥感平台

无人机遥感平台（精选7篇）

无人机遥感平台 第1篇

一、小型无人机平台摄影测量系统基本构成

由小型无人机遥感平台所构建的摄影测量系统的构成并不复杂, 其主要包含以下几部分:小型无人机飞行平台以及飞行控制系统、影像获取设备、通信及遥控设备, 还包括地面信息接收与处理设备。小型无人机平台摄影测量系统中的飞行控制系统主要有以下几项:保证飞行姿态平稳的垂直陀螺;GPS接收天线和微处理器。就地面配套设备而言, 它主要包括数据接收终端以及地面高清影像的数据处理终端和相关遥控设备。在具体的作业中, 垂直陀螺的作用不容小觑, 它可以测量飞机的俯仰姿态角和翻滚姿态角, 此外, 将垂直陀螺和微处理技术结合在一起, 对于飞机在自主飞行过程中保持近乎“水平”状态非常重要。机载通信设备也非常重要, 它可以将摄像头获取的实时影像以及GPS位置数据等有效传回, 从而保证了地面控制中心对飞机飞行、拍摄等情况的有效监控, 使航向和飞行姿态得到及时纠正。

二、小型无人机遥感平台在摄影测量中的应用

2.1重视飞行平台技术指标

目前阶段, 小型无人机的摄影测量遥感平台尚未形成完善的作业规范, 在很多方面还有提升的空间。目前航测规范的制定依据主要来自测绘单位当下的技术条件等。就小型无人机而言, 其是一种低空对地观测平台, 最适宜的航拍高度为1000m以下, 且它所采用的高分辨率的数码相机成像设备相比传统的航空摄影测量, 也存在很大的不同。在这种情况下, 使得现有的摄影测量规范的应用具备相当的难度。从传统的航测作业准则来看, 以下几点参考指标需要相关操作人员明确:1、飞行速度应保持在50~100km/h以内。2、为免受到湍流阻碍, 发动机不要在飞机前进方向的前部。3、一定要确保发动机故障时, 飞机能够安全滑翔降落。4、相对于地面的飞行高度变化应在5%以下;5、对于相邻摄站飞行高度的变化也有一定标准, 以不超过5%为宜;6、航摄平台在作业过程中也应引起重视, 以水平误差小于3°为宜。7、测量飞行速度的误差要尽可能精确, 以小于5%为宜。8、偏离航线的绝对误差也有一定标准, 其一定要小于相片旁向覆。9、由于发动机所引发的相机谐振, 振幅的偏摆角在曝光时间内应低于8.6″。

根据当下的硬件设备, 想要实现以上几点, 并非难事, 甚至可以说没有任何问题或阻碍。

2.2重视数码相机的性能指标

这里所说的数码相机主要是指非量测相机。自从1991年第一款真正意义上的数码相机DCS100问世以来, 各类相机纷纷问世, 分辨率以及重量、体积等都有很大的不同, 价格也不一。目前, 一些比较高端的相机的分辨率与传统的胶片影像差不多。近几年, 普通数码相机的性能不断提升, 分辨率得到了很大程度的提高, 同时得到提升的还有其几何性能和辐射性能, 点位精度和CCD芯片的不平度也日臻完善。同时, CCD芯片的引用, 有效避免了底片变形的情况。

但在具体的摄影测量中, 相关人员还应引起注意, 为了最大限度的降低影像的畸变差, 一定要做好验校工作。

三、结束语

综上所述, 在摄影测量中, 小型无人机遥感平台具有很大的优势, 在未来一定会得到更加广泛的应用。根据目前的技术水平, 小型无人机遥感平台大体上已经达到了摄影测量作业的指标标准, 且有一定的提升空间, 在不久的将来, 其一定会更加完善, 从而更好地服务于摄影测量作业。

摘要：近年来, 小型无人机遥感平台在相关领域得到了广泛的应用, 尤其是在摄影测量领域中, 更是受到了诸多业内人士的关注。作者在本文中对小型无人机遥感平台在摄影测量中的应用进行了深入细致的剖析, 同时对于小型无人机遥感平台的系统构成也做了详尽分析。

关键词：小型无人机,摄影测量,遥感平台

参考文献

[1]买莹.小型无人机大倾角飞行状态的稳像技术研究[D].北京大学, 2012.

[2]王峰, 吴云东.无人机遥感平台技术研究与应用[J].遥感信息, 2010 (2) .

[3]李建.无人机遥感平台在摄影测量中的应用[J].江西建材, 2014 (1) .

基于无人机差分GPS航测遥感研究 第2篇

近年来, 基于无人机飞行器的航测遥感系统是国内外迅速发展起来的一种新型空间信息采集系统, 该系统以无人机 (UAV) 为飞行平台, 利用IMU、GPS接收机、机载相机、激光扫描仪等设备对地面进行实施观测采集地面位置等数据[1,2]。相对于传统航空摄影测量系统, 拥有高效快速、精细准确、机动灵活、安全可靠、应用范围广等多方面优势, 尤其在城市数字化迅速发展、新农村测绘保障、救灾应急服务等具有非常好的应用前景, 也可以补充传统摄影测量和卫星遥感的不足。

文章主要考虑高效、迅速、高精度获取小范围地理信息的需要, 提出了一种基于无人机差分GPS航测遥感系统。利用这一系统可以进行低空拍摄测量, 并能够达到1:2000以上大尺度比例地形图的绘制及遥感应用的高精度需求。下面对系统的具体构成、双拼相机系统等进行分析描述。

2 系统构成

系统的主要部分包括:UAV、差分GPS、IMU、双拼相机、激光扫描仪和数据处理软件等。

2.1 无人机

在这里可以采用由中国武汉生产的智能鸟kc2400无人机, 如图1所示。

2.2 双拼相机系统

目前, 在无人机航测遥感系统上最主要的设备就是相机传感器系统, 与大型飞机不同, 无人机具有机身小和动力不足等缺点, 近年无人机平台搭载的相机一般都是家用面阵CCD相机。价格上虽然这一类相机比较便宜, 但是畸变差太大、且光学性能较低、不能消除抖动影响。除此之外, CCD相机像场角度小、摄影范围小, 如果用在航拍系统中, 难免处理效率较低的影响。

为了克服面阵CCD相机存在的一系列问题, 使采集到的遥感数据能够满足大比例尺测图的需求, 不但要严格对相机进行方位参数精度的校验, 而且应采用目前出现的大幅面相机。如果在无人机载重允许的情况下, 可以采用多拼相机系统。针对kc2400无人机我们开发了双拼光学相机系统, 如图2所示。我们用两台佳能EOS 5D数码相机组成了双拼光学相机系统, 后期经过我们自己的无人机航拍处理系统 (基于SIFT算法无人机航拍系统) 能够拼接获得大幅面的虚拟合成图像, 其精度和效率大大提高, 远大于单相机系统。表1显示了本系统的主要技术参数。图3显示了相机系统拍摄的原始图像, 图4显示了经过我们无人机航拍处理系统后合成的大幅面虚拟图像。

2.3 其它传感器

同样, IMU、GPS和激光扫描仪也是无人机航测遥感系统的重要构成设备。因为IMU和GPS通过卡尔曼滤波获得姿态信息和高精度坐标能够直接运用在图像的外方位信息, 他可以大程度缩减图像的空三处理过程, 降低户外作业量, 提升户外效率, 并可以确保空三的精度和质量。目前来看, IMU和GPS构成的POS体系是航测系统必须具备的重要设备, 对于配备激光扫描仪的航拍测量设备来说尤其重要, 如果没有IMU和GPS构成的POS系统, 激光扫描将是一种摆设。

激光扫描仪是一种新型摄影测量仪器设备, 它可以准确迅速采集扫描目标的三维空间参数, 近年来, 激光扫描仪和航空数字相机在全球一起获得相当广泛的使用。从目前来看, 大部分激光扫描仪智能获取地物三维空间参数, 也就是所谓的三维点云, 它不能采集到地物的光谱数据, 于是在实际运用中通常与数字图像一起获取带彩色的三维点云, 以便对地物的分析了解。所以, 我们在系统中将IMU、GPS和激光扫描仪合成在一起。

2.4 数据处理软件系统

无人机航测遥感系统合成了多相机、IMU、GPS、和激光扫描仪等设备, 它的数据处理单元基本上包括了目前摄影测量新设备的整体数据处理内容, 比如:系列图像排序、多相机图像拼接技术、数字图像融合、IMU/GPS数据的卡尔曼滤波、激光点云绝对定向与融合、多相机合成图像的空三处理等。因为所利用的相机的图像幅面小、倾角大、数量多并且重叠度不规则, 于是专门研发了针对无人机影像数据处理系统 (基于SIFT算法的无人机图像处理系统) 。该系统突破了传统航测在航拍比例尺度、重叠度、亮度变化、仿射角等问题的严格限制, 按照严谨的数学模型可以处理目前所有面阵航摄胶片相机、组合宽角相机、数字相机和各自全景数码相机的图像。经过无人机航拍、低空轻型机航拍、无人机航摄所采集的交向摄影图像、竖直摄影图像、亮度变化图像、仿射变化图像以及复杂航线多基线摄影图像, 经过多视图像匹配自动形成空中三角测量网, 可以采集多达10000片图像的大范围网光束平差;再结合低空航拍的高清晰图像, 能够达到高精度航测定位, 并可以自动化产生数字正射图像 (DOM) 数字高程模型 (DEM) 等产品。将结合实际情况, 在下一章节讨论飞行数据对全部处理过程进行分析。

3 实验分析

为了检验上述无人机航测遥感系统的整体性能, 我们选取了距中国地质大学9km的实验区进行了实验观察, 精度范围为厘米级。在实验区内我们选择了6条航线, 拍摄了共24张图像。拍摄比例约为1:6000, 地面分辨率约为7.5cm, 航向重叠度约为60%。由控制点残差计算出的空三后的中误差为:X方向6.6cm, Y方向4.3cm, Z方向11.8cm;最大残差:X方向10.2cm, Y方向6.7cm, Z方向27.3cm。

通过实验结果显示, 高程和平面全实现了预先的1:2000成像精度要求, 甚至1:1000的成像要求。通过绝对定向后, 不但能够达到预先精度要求, 而且也能够达到高程精度。但由于本次测量范围较小, 系统的性能不能完全得到验证, 还需要大量的实验数据分析, 达到进一步完善本系统。

4 结束语

最近几年, 无人机航测遥感系统在国内外得到了迅猛发展, 它是一种新型空间信息获取与处理的工具, 依靠无人机平台, 通过搭载各种设备对地面进行观察以便获取遥感信息。与传统航空摄影相比较, 本系统具有高效性、实时性、精度高、作业成本低、应用范围广等优点。通过实验表明无人机航测遥感系统能够满足一定的需求, 其发展潜力不可估量。

参考文献

[1]Nagai M, Chen T, Shibasaki R, Kumagai H, Afzal A.2009.UAVBorne 3-D Mapping System by Multisensor Integration[C]//IEEE Transactions on geosciences and remote sensing.2009, 47 (03) :701-708.

[2]Chen T, Shibasaki R, Murai S.Development and Calibration of the Airborne Three-Line Scanner (TLS) Imaging System[J].Journal of the American Society for Photogrammetry and Remote Sensing PE&RS, 2003, 69 (01) :71-78.

[3]程鹏飞, 蔡艳辉, 文汉江, 王解先, 姚宜斌, 等.全球卫星导航系统[M].北京:测绘出版社, 2009.

[4]高星伟, 过静, 秘金钟, 赵春梅, 祝会忠.GPS网络差分方法与实验[J].测绘科学, 2009, 34 (5) :52-54.

无人机遥感在农业中的运用浅析 第3篇

1 国外农用无人机的发展应用

农用无人机在美国、日本等发达国家早已使用, 已经成为植保服务的主力军。20世纪90年代, 日本开始将遥控直升机用于果树、大田作物和蔬菜的农药喷施作业中。2002年美国宇航局的Pathfinder-Plus太阳能无人机搭载高分辨率彩色多光谱成像仪, 应用在Kauai咖啡公司的1500hm2种植区, 用来监测杂草爆发、暴露灌溉及施肥异常等情况。无人机尺寸小, 作业灵活, 喷洒效果好, 极其适应日本的农业种植面积小、地块分散的特点。无人机喷洒作业已在日本广泛使用并取得良好效果。

21世纪初期, 法国学者Amélie Quiquerez使用无人飞行器监测农田土壤表面特征对环境侵蚀的影响, 为土壤模式和栽培山坡水土流失分析的描述提供了新的见解。这种方式已经应用于Burgundy葡萄园, 现在已有近10年的土壤侵蚀数据可用。

2013年, JoséManuelPena mail使用无人机携带近红外多光谱相机对玉米田杂草覆盖率进行分析, 实验过程中, 他认为使用无人机采集到的远程光谱图像已是常规机载图像及卫星图像无法比拟的, 生成了一个杂草的网络结构, 对杂草覆盖的图像分析取得了令人满意的结果。

欧美国家由于农场集中度高、作业面积大, 适合使用重载高速远距飞机, 固定翼飞机发展较快;日本耕作面积小并且分散, 适合发展轻型低速近距飞机, 小型无人直升机发展迅速, 已有3000多架服务于农业植保, 其中80%以上用于水稻农药喷洒, 喷洒总面积占水稻种植面积的50%以上, 无人机喷洒已经成为日本农业植保技术的主流。

2 我国农用无人机的发展应用

早在20世纪90年代末期, 我国就从日本引进了农用无人机, 但没有普及应用。国内农用无人机研发始于2005年, 目前已有10多家企业和科研单位研制农用无人机, 并呈现快速增长的趋势。无人机遥感目前在我国处于起步阶段, 主要在农业保险赔付、小面积农田农药喷施等方面有了一些应用。研制应用农用无人机成为了一个新兴的农用设备产业, 虽然农业喷洒用无人机在我国仍处于刚刚起步阶段, 但却是近年来发展最快的一个新兴领域。

2013年, 东北地区爆发玉米黏虫灾害, 因现有植保设备不足、作业效率低等问题, 很多农民不得不进入田中人工喷洒农药, 有些地区还出现了农民因农药中毒而死亡的事件。无人机的使用不仅可以替代人工喷洒农药, 更可以提前分析、预防病虫害的发生, 起到防与治双管齐下的作用。

将无人机应用到农业保险赔付中, 解决了农业保险赔付中勘察定损难、缺少时效性等问题, 大大提高了勘察工作的速度, 节约了大量的人力物力, 在提高效率的同时确保了农田赔付勘察的准确性。农场管理规划系统也是农田生产中一个重要的组成部分, 可以利用无人机携带移动基站, 将大面积无线监测的数据收集回来, 可以减少很多固定基站的建设投入。

3 农用无人机遥感存在的主要问题

尽管国内外研究者们对无人机遥感信息获取系统的控制技术做了大量改进, 但是系统的平稳性、抗震性、载荷能力、续航时间、多传感器融合技术、获取的图像质量等仍然是农用无人机遥感目前存在的主要问题。

3.1 无人机性能问题

尽管无人机发展迅速, 但是基本都是基于航模发展起来的, 简单组装而成。微小型无人机体积较小, 飞行作业时抗风能力较差, 难以承受过大的载荷, 且续航时间短, 电池充电时间长。售后服务不及时, 也影响了农用无人机的发展。

3.2 技术上有待进一步完善

优化无人机自身性能, 使之便于操控。通过航路规划、自动导航实现傻瓜式操作, 降低操作难度和复杂性。

3.3 获取数据误差较大

图像无规律、像幅小、数据量巨大, 增加了图像校正、匹配、拼接处理的难度。航向重叠、弯曲, 导致严重的重拍、漏拍现象。因此无人机遥感设备产生的误差以及遥感数据本身带来的误差较大。

4 农用无人机遥感的应用前景

随着科学技术的发展, 特别是近年来GPS和GIS技术的发展, 给传统的遥感技术注入了新的活力。无人机与有人机相比, 具有价格低廉、安全可靠等特点, 特别适于地块比较集中的农场应用。无人机在农业喷洒作业方面, 可以大大减少农药对农民的伤害, 提高喷洒效率, 抓住有利时机, 特别适于高茬作物、泥泞稻田等环境的施肥、喷药作业。随着我国精准农业的推广及发展, 依靠无人机遥感技术进行农作物覆盖率变化的监测, 已经成为一个具有重要意义的手段。常用的卫星光学遥感和人工地面采集数字影像两种数据采集方法都存在着一定问题, 而低空无人机的出现很好地弥补了卫星遥感的不足, 又提高了人工地面采集数字影像的效率, 减少了人工和时间的浪费, 提高了植被覆盖率监测的准确性。

目前我国也正积极研发结构简单、价格低廉、性能优、载荷大的农情监测和农药喷施无人机, 早日将农民从药物伤害中拯救出来, 使我国农业生产早日实现信息化、现代化、精准化和可持续发展, 为我国的粮食再丰收做出贡献。可以相信, 通过不断的技术改进, 无人机在作物养分监测、土壤水分监测、作物产量监测、田间作物空间变异研究以及其它农田信息采集等方面都将具有十分广泛的应用前景。

参考文献

[1]薛新宇, 梁建, 傅锡敏, 等.我国航空植保技术的发展前景[J].中国农机化, 2008 (5) :72-74.

[2]周志艳, 臧英, 罗锡文, 等.中国农业航空植保产业技术创新发展战略[J].农业工程学报, 2013, 29 (24) :1-10.

[3]EISENBEISS H.A mini unmanned aerial vehicle (UAV) :system overview and image acquisition[C]//International Workshop on Processing and Visualization using High-Resolution Imagery.Pitsanulok, Thailand, 2004:18-20.

无人机遥感平台 第4篇

1实验概况

本次无人机遥感测量选择地震频发且气象环境复杂的区域,整个测量区域的地势为西北高东南低,本次无人机航测的最高高度为650m,飞行测量的覆盖面积在10km2,无人机获得的影像分辨率达到厘米级,总共拍摄500多张影像。

2无人机低空遥感影像数据的获取

2.1无人机低空遥感平台的组成

该遥感系统分为地面部分与空中部门组成,空中部分由遥感传感器系统、空中自动控制系统与无人机组成。地面部分由无人机航线规划系统、地面控制系统与数据接收系统组成。空中部分主要借助无人机上的高清摄像机,将无人航拍的影像通过传感系统传输到地面接收系统中,而地面接收系统可以使用航线规划系统来操作无人机的航道,整个系统构成如图1所示。

2.2影像的自动获取

无人机自动获取遥感影像的流程为:依据实际测量的需求,要求地面操作人员对拍摄区域的航线进行合理的规划,将事先规划好的航线载入到无人机控制系统。然后无人机根据事先载入的航线,按照预设的航线控制无人机上安装的高清照相机进行影像的拍摄;然后照相机将拍摄的数据进行存储。

3影像的处理

3.1影像的匀色与裁边

通过对无人机航拍获取的照片进行对比,可以发现航测遥感的照片存在颜色、明暗等方面的差异,产生这种原因可能是受拍摄期间天气、云雾等自然因素的影响,也可能是由于照相机曝光不足造成的。因此要想获得优质的照片,就要使用栅格影像裁剪工具,将照片的边缘部分裁剪掉,并且对无人机获得的所有影像进行精细的处理,通过匀色或者裁边为提高影像的分辨率提供精度保障。

3.2同点名自动量测与影像重叠度计算

分析与比较两相邻影像的匹配来获得大量的同名点,在本次测量中,相邻影像的匹配点大概有400多个,同一区域地点的影像均匀分布,这能够满足重叠度计算与区域网平差的需求,将同名之间的点进行量测后,就能够得出相邻影像见的重叠度,如果重叠度与预设的重叠度基本符合,那么遥感影像就能够进行后续的再处理操作。

3.3快速拼接全景影像图

无人机航测得出的全景影像图与正射影像图有较大的不同,全景影像是原始影像采取直接拼接的结果,全景影像无需地面控制点生成已知数据,只需要同名点的影像相互匹配即可完成,虽说这种影像快速拼接并不是按照严格的方程生成或者拼接得出的,因此两相邻的影像之间必将产生较大的接边误差,甚至可能出现个别图发生错位的情况,但是该方法适用于自然灾害经济救援中,比如5.12汶川特大地震的应急数据收集,通过使用无人机遥感系统快速凭拼接的全景影像,得出航拍区域的具体情况,但是由于接边处容易产生明显误差,因此该方式并不能满足大比例精度制图、土地资源调查与环境检测的需求。

3.4区域网空中三角测量

进行空中三角测量时,需要在地面布设控制点与检查点,构成区域网平差,实际试验中设置40个控制点,设置20多个控制点为检查点进行平差。这种测量方式能够有效提高控制点采集的精度,控制点应均匀分布在测量区域中,或者分布在特征比较明显的地点。

3.5生成正射影像

采取空中三角测量的时候可以进行DEM、生成正射影等基础操作。在本次试验测量中采取空中三角测量的方式,将无人机航测的影像同名点进行交叉,获得大量的离散三维点,通过计算机与无人机交互来获得测量区域的DEM,然后生成正射影像。

3.6精度检查

为了验证实验中生成的正射影像的精度,检查过程中随机抽取10个以上的地面控制点,对10个控制点的具体位置输入到地面控制系统中,将屏幕上显示出的坐标与实测的坐标进行对比,试验中获取得到的10个控制点,发现地面控制点的误差大小约为0.46m,这充分说明生成的正射影像比较理想,获得的遥感测量数据实用性较高,这满足了后续测量与实用的需求。

4结语

总之,无人机低空遥感作为当前新型的遥感手段,具有非常重要的现实意义。本次实验研究表示,使用无人机获得的低空遥感数据完全能满足现实使用的要求,是对卫星与大型飞机遥感测量的有效补充,只有掌握好无人机低空遥感数据的获取与数据处理方法,才能满足当前越来越广泛的使用需求。

参考文献

[1]邹长慧,周忠发.喀斯特高原山区无人机低空遥感影像数据的获取与处理[J].测绘通报,2012(S1):421-423.

[2]汪沛,罗锡文,周志艳,臧英,胡炼.基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述[J].农业工程学报,2014(18):1-12.

[3]王聪华,郭小春.DLG在无人飞行器低空遥感影像数据处理中的应用[J].计算机应用与软件,2010(06):247-249.

无人机遥感平台 第5篇

无人机遥感平台在云层下方, 受云层的影响很小, 在多云天气甚至阴天也能执行海岛遥感任务。但是, 目前固定翼无人机遥感系统在微型海岛上应用, 往往难以找到符合起降要求的场地;普通无人直升机具有垂直起降、定点悬停和中慢速巡航飞行等固定翼飞机不具备的飞行性能, 特别适合海岛管理所需的多重复、定点、多尺度和高分辨率的影像需求。但普通无人驾驶直升机的结构相对来说比较复杂, 操控难度很大, 所以实际应用也比较少。笔者将介绍一种适合海岛管理使用的无人机遥感技术。

1 现有遥感技术的优缺点比较

从载荷平台划分, 现有遥感技术分为卫星遥感技术、载人机遥感技术和无人飞行器遥感技术。卫星遥感技术的优点是航天平台位于大气层之上, 遥感平台飞行不受大气层扰动, 只要遥感器的空间分辨率足够好, 获取的影像分辨率甚至优于航空遥感影像;卫星遥感技术的第二个优点是影像获取效率极高, 以幅宽最小的IKONOS卫星为例, 一景影像至少11 km11 km, 获取一条轨道影像的周期仅90 min余;卫星遥感技术的第三个优点是不受空中管制。卫星遥感技术有如下缺点:①由于接收的电磁波必须要透过大气层, 所以必定受到云层和地面天气的影响, 特别是光学遥感卫星, 我国南方地区的海岛常常由于云覆盖, 长时间难以获得所需的高分辨率遥感影像, 微波遥感影像可以不受云层的影响, 但微波遥感影像不够直观, 解译难度大;②受卫星重访周期的影响, 往往难以获得不同潮位的海岛卫星影像;③受欧美出口技术的限制 (美国规定, 高分辨率卫星遥感的商业化分辨率不得优于0.5 m) , 目前大多数卫星影像的空间分辨率还达不到微型海岛的管理要求。

载人机航空遥感的优点是有一定的机动性, 没有卫星重访周期的问题;可方便更换遥感载荷, 影像分辨率不受0.5 m的限制;但数据获取成本高昂, 且受到空域管制和转场等因素制约。无人飞行器遥感技术由于具有自主性强、机动灵活、快速、经济等优势, 已经成为世界各国争相研究的热点课题, 现已逐步从研究阶段发展到实际应用阶段, 有望成为未来主要的航空遥感技术之一[2]。

光学卫星遥感、载人航空遥感与无人飞行器遥感技术在海洋管理中应用的优、缺点见表1。

2 无人飞行器遥感技术优缺点比较[3]

无人飞行器遥感技术有着其他遥感技术不可替代的许多优点, 在国土资源遥感中可以成为卫星遥感和载人机遥感的有效补充手段, 在海岛海岸带应急管理中甚至可以成为不可或缺的手段。这些优点分别是:①可以在云下低空获取高清晰度的光学影像, 这对我国南方地区尤为重要;②可以低空、低速安全飞行, 配备轻小型传感器后可获取高分辨率 (cm级) 影像, 实现高精度三维遥感;③可以完全由程序控制沿着海岛海岸带的复杂航迹, 以复杂的姿态飞行, 以获取特定目标 (例如, 微型无居民海岛) 的多面体影像;④灵活、机动, 可以无机场甚至无跑道起降;用户可以自由拥有无人飞行器平台。

无人飞行器包括固定翼型无人机、无人驾驶直升机和无人驾驶飞艇等种类。固定翼型无人机通过动力系统和机翼的滑行实现起降和飞行, 遥控飞行和程控飞行均容易实现, 抗风能力也比较强, 是类型最多、应用最广泛的无人驾驶飞行器。其发展趋势是微型化和长航时, 目前微型化的无人机只有手掌大小, 长航时无人机的体积一般比较大, 续航时间在10 h以上 (以航程、续航时间和飞行高度划分, 无人机的分类见表2) , 能同时搭载多种遥感传感器。起飞方式有滑行、弹射、车载、火箭助推和飞机投放等;降落方式有滑行、伞降和撞网等。固定翼型无人机的起降需要比较空旷的场地, 限制了其在小型海岛上的使用。

无人驾驶飞艇是通过艇囊中填充的氦气或氢气所产生的浮力以及发动机提供的动力来实现飞行。大型飞艇可以搭载1 000 kg以上的载荷飞到20 km的高空, 留空时间可以达1个月以上;小型飞艇可以实现低空、低速飞行, 作为一种独特的飞行平台能够获取高分辨率遥感影像, 同时, 无人驾驶飞艇比较容易操控, 安全性好。但是飞艇的飞行受大风和雷雨等气候条件影响比较大, 动员和复员费用比较高, 难于在海岛之间实现快速转场。

无人驾驶直升机的技术优势是能够定点起飞、降落, 对起降场地的要求不高, 其飞行也是通过无线电遥控或通过机载计算机实现程控。但普通无人驾驶直升机的结构相对来说比较复杂, 操控难度也较大, 所以普通无人驾驶直升机种类不多, 实际应用也比较少。各类无人飞行器遥感系统的优、缺点见表3。

3 适合海岛管理用的无人机遥感技术

国外某公司生产的一种无人飞行器拥有十分出色的飞行性能, 其稳定度和操控性十分惊人, 操纵者几乎可以不经任何飞控训练就能操纵它, 特别适合海岛科研工作者使用。该飞行器的AAHRS (高度、姿态和航向参考系统) 使用了如下几种传感器:加速计、陀螺仪、磁力计、气压计、湿度计和温度计。能够实现空间位置锁定与自动航点导航功能, 具备飞行黑匣子功能。所有重要的飞行数据都可以下载到数据中心, 包括电池状态、高度、姿态、位置和飞行时间等。该飞行器还具有安全保护措施以避免坠毁, 能够在电量不足和失去控制信号时自主降落。飞行器本身和所配备的云台均安装有专用减震机构;同时高性能的数字稳定陀螺仪使画面稳定性能得到保证[5]。该系统特别适合海岛遥感影像获取, 空间分辨率可达cm级。另外, 由于该飞行器飞行高度可以很低, 除军事敏感区和机场附近之外通常不需要空域申请 (类似于放风筝) 。

3.1 无人机遥感技术在海岛影像获取的应用

该无人机遥感系统包括任务飞行器及遥控器、地面工作站、移动视频接收器、任务遥感器、GPS定位导航系统、应用程序 (包括航线规划程序) 以及系统软件等7个子系统。在飞行中需要注意下洗效应和地面效应。

在知道作业区域的面积、飞行空域、成图比例、精度和分辨率等要求后, 航线规划和作业计划必须包括这样一些工作:作业现场的勘查、飞行高度的确定、飞行速度的确定、起降场地的甄选、航线密度的确定、航线方向的确定、迫降场地的确定、地面监控线路的确定、遥感器作业参数的确定、航向叠片率和旁轴叠片率的计算和确定、作业时间的确定和地物坐标采集, 如GCP点的采集等。

根据成图比例尺的要求, 选择合适的地面采样距离, 根据所选择的地面采样距离, 利用相机的焦距和像元尺寸, 计算得到相对航高。无人直升机在动态摄影条件下, 数字相机在曝光过程中会产生像点移位 (以下简称“像移”) , 造成影像模糊, 而低空无人直升机航空摄影系统由于载荷受限的原因, 无法加装复杂的像移补偿装置, 只能通过缩短曝光时间、限制飞行速度两种措施来达到限制像移的目的。像移量的大小及像移的速度与飞行速度、摄影比例尺等因素有关, 在理想的正射摄影条件下, 当物距远远大于像距时, 物镜焦距、航高和摄影比例尺有一定关系。对于数字成像系统, 通常认为影像不产生明显模糊的前提是在曝光时间内像移量不超出像元尺寸的1/3~1/2。例如, 当航高大于200 m时, 只要曝光时间控制在1/500 s之内, 系统可以不考虑像移补偿问题。

图1是作者在厦门白兔屿获取的遥感影像, 与载人机航空影像 (图2) 相比, 分辨率提高一个数量级左右, 与现有的google earth上的QuickBird卫星影像 (图3) 相比, 空间分辨率也有明显的改善, 最重要的是, 无人机遥感技术可以获取任意潮位的海岛影像, 这对于面积在500 m2以下的微型海岛, 尤其重要。

3.2 无人机遥感影像的处理技术

目前的无人机遥感系统由于受有效载荷限制, 多选择使用商业普通数码相机, 影像存在像幅小、镜头畸变差大及飞行姿态不稳定等因素。对于中等面积的海岛, 往往需要多幅图像, 甚至上百幅图像才能覆盖, 因此需要开展无人机遥感影像的镶嵌拼接。无人机遥感应用的瓶颈在于后期数据处理, 国内比较通用的空中三角测量加密软件和数字摄影测量工作站目前不能很好地支持该类产品的后期数据处理。因此, 必须针对其遥感影像的特点以及相机参数、飞行姿态数据和相关几何模型对多幅无人机图像进行图像几何配准和镶嵌。具体包括数码相机镜头畸变校正、遥感影像匀光匀色处理、姿态校正、特征点匹配、配准和镶嵌等, 具体的技术流程见图4。图5是作者根据以上技术路线镶嵌而成的厦门岛观音山沙滩局部影像。

4 结束语

笔者介绍的无人机遥感技术特别适合于条带状的海岸带和中小面积的海岛遥感应用, 具备作业选择性强、精准度高、作业周期短、时效性好、维护使用费低、经济实用和安全性好等诸多优点。其操控性和抗风性能方面也有重大突破, 可随时、随地起降, 并获取任意潮位的遥感影像。属于低空遥感技术, 在海岛上应用几乎不需要空域使用申请。

旋翼式无人机获取的图像由于航高低、受气流影响等原因, 存在较为严重的几何畸变, 而且由于难以获得姿态参数, 影像纠正的难度较高, 影像的前期预处理工作量大。因此, 如何能有效、方便地纠正图像成为无人机获取图像遥感应用的前提。常规的摄影测量方法是针对小角度的处理, 是近似的公式, 因此我们必须探讨新的图像后处理方法。目前的处理方法还不够成熟, 除北京龙圣联成航空与武汉大学遥感学院联合开发 (目前还处于测试阶段) 和中国测绘研究院等少数单位正在开发配套处理软件外, 还缺少比较成熟的后期专业数据处理软件, 因此海岛遥感影像的后处理工作效率较低, 对于中等面积的海岛应用需要加强投入。

无人机遥感技术在微型海岛上的应用在我国尚属首次, 因此, 在投入大规模业务化应用之前, 制订无人机遥感海岛通用野外作业规程、海岛遥感数据的内业处理规程非常必要。

参考文献

[1]淳于江民, 张珩.无人机的发展现状与展望[J].飞航导弹, 2005 (2) :23-27.

[2]金伟, 葛宏立, 杜华强.无人机遥感发展与应用概况[J].遥感信息, 2009 (1) :88-92.

[3]王忠.规范海岛开发秩序, 保护海岛生态环境[J].海洋开发与管理, 2003, 20 (5) :41-43.

[4]张强.低空无人直升机航空摄影系统的设计与实现[D].郑州:中国人民解放军信息工程大学, 2 0 0 7.

无人机遥感平台 第6篇

与此同时, 遥感技术经过近百年的发展。 遥感技术具有宏观、客观、重复、廉价, 优势, 同时能做常规方法做不到的事[3]。 无人机具有成本低, 操作简便, 获取影像速度快, 地面分辨率高等一系列优点, 结合农作物地面测量数据, 能迅速而准确地完成该区域农情监测任务, 并为更大范围农情估计采样提供便利[4]。

无人机 (Unmanned Aerial Vehicle, 缩写UAV) , 是一种有动力、可控制、能重复使用的无人驾驶航空器[5]。 在国外, 农业无人机早在多年前已经投入使用。 在2002 年, 美国宇航局用Pathfi- nder- Plus太阳能无人机搭载高分辨率彩色多光谱成像仪, 在Kauai咖啡公司的1500hm2种植区监督杂草爆发、暴露灌溉及施肥异常等情况。 2013年, José Manuelmail使用无人机携带近红外多光谱相机对玉米田的杂草覆盖率进行分析[6]。 近年来, 我国也开展了各领域的无人机应用作业。 中国测绘科学研究院于1999 年完成了“ 无人机海监遥感系统关键技术研究和验证试验”项目, 研制了UAVRS- Ⅰ型无人机[7]。 谢彩香等根据中药资源分布特点利用无人机进行抽样调查, 结合航天遥感计算中药资源的总量, 大大节省了成本, 并使其结果具有统计学的可靠性[8]。 可以看到无人机作为检测和信息获取的手段, 正在高速发展, 并应用于各个领域。

总的来看, 在中国, 农业农情监控领域内的应用不多, 特别是针对无人机影像在该领域内的影像获取与处理、 地面配套数据采集、基于无人机影像的作物分类研究等方面工作涉及很少[9]。 本文利用多旋翼无人机搭载高清数码遥感设备开展大豆育种表型信息获取, 并利用高清数码影像对大豆的叶色、叶形进行监督分类。

1 多旋翼无人机遥感系统集成

1.1 多旋翼无人机

多旋翼飞行器是由多组动力系统组成的飞行平台。 相比于固定翼无人机, 多旋翼无人机具有安全性高、能够自由悬停的优势。

论文采用大疆 ( DJI) S1000V型八旋翼航拍飞行器, 该机有效载荷5Kg, 整机重量4.2Kg, 工作环境温度- 10°C~+40°C。 实验中无人机载重3.5 千克, 飞行时间15 分钟, 飞行高度50 米。 其无人机实物图如图1 所示。

1.2 数据采集系统

采集过程中, 无人机同时搭载高清数码相机 (Canon Power Shot G16, 分辨率3000x4000) 、多光谱相机 (Tetracam ADC Lite, 近红、红、绿三波段, 分辨率2048×1536) 。

其工作流程为:a.根据遥感任务的要求对待拍摄地区进行航迹规划;b.无人机地面监控系统按照规划的航线控制无人机的飞行, 多旋翼无人机则按照预设的航线和拍摄方式控制遥感传感器进行拍摄;c.数据采集系统将拍摄的数据进行存储, d.地面工作人员可以在地面监测无人机的飞行航线;e.拍摄结束后可以给飞机发送指令让其降落;f.从数据采集系统中, 将拍摄的影像数据导出, 由遥感数据处理人员进行后续处理。

2 无人机载多传感器数据获取与处理

2.1 试验区情况

2014 年8 月28 至31 日, 赴山东圣丰种业科技发展有限公司开展的无人机辅助作物育种试验。 该公司是以大豆、花生、棉花、小麦种子为主导产业的国家重点高新技术企业, 位于山东省济宁市西部的嘉祥县, 东经116°06′~116°27′, 北纬35°11′~35°38′。其试验小区测区条件交通条件便利、田地分块大而整齐, 为遥感影像分类提供便利。

无人机航拍作业时风力小于4 级, 天气晴朗, 能见度高, 飞行采用自动起飞/ 规划航线飞行/ 自动降落模式, 在试验中, 我们共飞行旋翼无人机3 个架次, 获取了大豆育种小区高清数码影像270 张, ADC多光谱影像550 张。

2.2 数据处理方法

无人机拍摄获取的影像为中心投影, 要进行实际的应用必须对影像进行正射校正并最终拼接成图, 获得整个测区的正射影像图 ( Digital Orthophoto Map, DOM) [10]。

2.3 小区正射映像生成与小区分割

本文利用自主研发的无人机影像数据处理软件, 实现对无人机拍摄的高清数码影像几何拼接和正射镶嵌, 其正射影像图如图2 所示。

图2 所示的正射影像分辨率高达1.5 厘米, 放大后可清晰查看大豆叶色、叶形差异。 图3 所示为大豆叶色差异, 图4 所示为大豆叶形差异。

3 针对大豆育种的信息解析

基于高清正射影像, 采用监督分类- 最大似然法对大豆叶色、叶形进行提取和分类。 通过对高清数码影像进行最大似然分类, 得到如图5 所示分类结果。 叶色分为深绿、绿、浅绿三等级;叶形分为圆叶和尖叶两类, 其分类结果如图6 所示。

由图可见, 小区的叶色被清晰的分成3 类, 其小区南边叶子普遍比北边绿, 这也符合实验预期。 叶形也被分成2 类, 南边圆叶较多, 北边尖叶较多。 选取坐下角区域从上往下数第4 道23 块田作为抽样数据, 由目视判别法分别对叶色和叶形进行统计, 然后对比分类结果, 得到其分类精度分别为86.9%、78.2%。

4 总结与讨论

无人机遥感相比卫星遥感具有更高的地面空间分辨率, 能很方便地应用于统计某一地区作物的种植结构、作物长势等信息, 为大范围农作物种植及长势、产量等信息的计算提供依据。 试验中发现, 经过对多旋翼无人机航拍的高清数码照片进行拼接、 正射处理, 所得的正射影像中能够清晰的识别大豆叶形、叶色种类。 对获取的高清正射影像, 经过小区田块划分处理, 得到小区空间分布, 采用最大似然分类法, 对大豆叶形叶色进行分类, 经目视判别法, 分类结果准确率分别在86.9%、78.2%。

本文研究表明, 利用无人机遥感技术能够实现辅助作物育种表型信息快速获取与解析的目的。 然而, 对于农田作物的遥感信息的挖掘还不仅限于叶形、叶色的分类和长势的监控。 无人机多传感器集成及数据处理, 针对多传感器、多作物表现信息的解析等工作还有待进一步研究。

摘要：本文以国家大豆改良中心圣丰试验站大豆育种基地为研究区域, 利用多旋翼无人机搭载高清数码相机对大豆育种小区进行遥感监测, 并开展了针对大豆育种表现形态的信息解析。试验中, 获取无人机载高清数码及多光谱影像覆盖约90亩育种小区, 经数据几何处理实现小区高清正射影像及多光谱影像拼接。基于高清数码影像, 采用最大似然法对大豆叶形、叶色进行监督分类, 经目视判读, 分类精度分别达到86.9%, 78.2%。基于多光谱影像, 开展大豆长势遥感监测分级。研究表明, 利用基于无人机的低空遥感技术能够实现辅助作物育种表型信息获取的需求, 解决作物育种田间调查标准不统一、时效性差等问题。

关键词：无人机,遥感,表型信息,大豆育种

参考文献

[1]彭卓.中国大豆研发体系现状研究[J].中国农业科学, 2009, 42 (11) :3852-3862.

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[3]陆登槐.农业遥感的应用效益及在我国的发展战略[J].农业工程学报, 1998, 9:65-70.

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[5]吕厚谊.无人机发展与无人机技术[J].世界科技研究与发展, 1998 (6) :113-116.

[6]冯江.无人机技术在现代农业生产中的应用[J].农业技术与装备, 2014.5.26-28.

[7]李紫薇, 曹红杰, 刘煜彤等.无人机海监测绘遥感系统的应用前景[J].遥感信息, 1998 (4) :32-33.

[8]谢彩香, 陈士琳, 林宗坚, 等.无人机遥感技术应用于药用植物资源调查研究[J].中国现代中药, 2007, 9 (6) :4-6.

[9]王青山, 简述无人机在遥感技术中的应用[J].测绘与空间地理信息, 2010, 33 (3) :100-104.

无人机遥感平台 第7篇

关键词：低空无人机,航摄遥感,应用,特点,测绘,发展

低空无人机的飞行速度比较慢, 其与航摄遥感技术结合后, 可以在无人驾驶的条件下实现对地面的遥感拍摄, 通过摄像技术的改变, 可以提供不同的拍摄效果, 常见的有黑白、彩色以及红外技术等等, 这种机器可以在比较近的距离对地表以及地貌进行拍摄, 还可以利用计算机技术, 对拍摄到的影像数据进行加工处理。低空无人机航摄遥感汇集了通信、遥感、GPS定位以及计算机等多项技术, 实现了航摄的实时性。低空无人机航摄遥感与传统大型飞机拍摄相比, 灵活性更高, 拍摄影像更清晰, 下面笔者对其在测绘领域的应用进行简单介绍。

1 低空无人机航摄遥感的应用现状

我国的科技发展很快, 将先进的技术应用在测绘领域中, 有效的提高了测绘的效率, 也提高了测绘的质量。低空无人机航摄是一种新型的技术, 其对飞行设计、数据传输、测绘等领域应用比较广泛, 而且取得了较大的成绩。在遥感与测绘技术的推动下, 无人机航摄遥感技术的应用范围不断扩大, 其可以用作国家地理测绘、城市建设、资源勘测、国土治理等, 还有利于对自然灾害的防治、对城市的规划与建设以及国防建设等等。低空无人机航摄遥感操作比较简单, 而且成本较低, 其优良的特性在测绘领域中得到了较好的推广, 而且随着科技的进步, 其也在不断的优化与完善, 对社会发展做出的贡献也将越来越大。

2 低空无人机航摄遥感的特点

2.1 速度快、效率高

将低空无人机航摄遥感应用在测绘领域中, 可以保证应急测绘项目的质量, 其操作比较简单, 所以适用于一些时间比较近, 而且任务比较急的测绘项目。低空无人机航摄遥感经常被用作于自然灾害的测绘, 比如森林救火、洪水泛滥、山体滑坡等等, 这主要是因为低空无人机航摄可以提供实时信息, 有利于控制灾情, 并对灾区及时展开救援, 其与传统技术相比, 可以在较短的时间内获取清晰的影像信息, 而且可以帮助救灾人员评估灾情, 并制定出合理的救灾计划。通过试验发现, 利用低空无人机遥感监察秸秆焚烧情况, 可以获取正射影像数据, 还可以对焚烧的面积、位置以及焚烧程度进行监测, 这对改善焚烧带来的环境有很大帮助, 还对该城市航班的正常起飞有着积极影响的作用。

2.2 灵活性比较高

低空无人机在飞行时属于低速飞行, 但是其出击的响应力较快, 在应急测绘项目中应用比较多, 应用这种技术可以提高测绘的质量。低空无人机这种设备质量比较轻, 在飞行时比较灵活, 对起降场的要求比较低, 而且该技术选择起降的方式很多, 安装、操作都比较方便, 所以, 其应用的范围很广。低空无人机在地势比较复杂或者起降条件比较差的地区发挥着重要的作用, 这些地区无法应用大型飞机进行航摄, 利用低空无人机, 由于其灵活性较高, 所以, 可以获取影像较为清晰的数据, 另外, 这种技术还提高了测绘的实时性, 对应急项目的测绘有着重要的质量保障作用。

2.3 分辨率高、数据处理速度快

低空无人机航摄遥感比大型机的分辨率高很多, 其一般可达到0.1~0.5m, 而且相对于卫星影像有着较大优势。低空无人机航摄遥感对数据的处理效率极高, 所以, 其经常被用作政府部门地理信息采集工作中。特别是在山区, 测区内地形复杂多样, 海拔较高, 利用常规航空摄影方法测绘的时间较长。而利用无人机技术在一个工作日内就获取了该地区的全部影像数据, 再经过数据处理、像控测量、加密、采集、调绘、编辑等工序, 最终在预定工期内, 将合格的地形图资料提供给有关部门, 得到了高度评价, 促进了测绘行业的发展。

2.4 运行成本低

低空无人机航摄遥感数据不仅具有卫星影像数据的价值, 而且具有大飞机航空摄影的快速采集优势。低空无人机不需要大飞机那样的专业停机场和专业的驾驶员班组, 储存、运输、飞行作业均方便快捷。而且根据高性能自动处理技术, 在短时间内完成航摄数据的预处理, 精加工以及数据快速输出等, 不仅缩短工期, 而且整体费用得以极大的降低。

3 低空无人机航摄的技术水平

低空无人机航摄遥感得到国土资源部、国家测绘地理信息局的大力支持, 在全国各省测绘局系统进行全面推广, 同时研究单位加大研发力度, 逐步建立起了低空无人机服务体系, 真正解决运行维护、专业培训、技术更新、售后服务等工作, 建立了更加完善的低空无人机系统, 整体技术水平和影像数据处理能力都得到很大的提高。

目前, 我国低空无人机已广泛应用于工业、农业、交通、水利、国防、土地等行业, 特别是低空无人机航摄遥感系统已实现了雪域高原上的航空摄影测量, 开创了像青藏高原等特殊地区无人机测绘遥感技术应用的先河。另外, 我国低空无人机航摄遥感系统基于GPS导航控制的定点曝光摄影和飞控系统控制的自动旋偏修正技术, 采用了高精度几何检校标定的小型数码相机或扫描仪, 作为机栽遥感设备, 再通过影像自动识别、快速拼接、镶嵌软件, 实现影像数据的快速处理, 完成的航摄影像数据基本满足1∶500~1∶2000大比例尺测绘需求。当今, 我国低空无人机航摄遥感技术已达到国际领先水平。

4 低空无人机航摄遥感的发展前景

目前, 我国正处于快速发展时期, 各行各业对测绘的需求与日俱增, 各领域规划、建设都离不开先进的测绘技术支持, 大力开展低空无人机航摄遥感技术推广应用, 是更好更快为国民经济建设提供实时地理信息数据的重要手段, 为领导决策提供支持和信息服务。另外, 以低空无人机航摄遥感为载体, 以权威、精准数据为基础, 为政府和公众积极参与我国各行各业建设和管理, 提供了新颖、直观、可视化的服务平台, 对于我国其他行业的发展提供有力的测绘保障。

结束语

通过上文的分析可以得知, 应用低空无人机航摄遥感技术与, 可以有效提高测绘的质量的效率, 还能为抗震救灾作出一定贡献。随着科技技术的发展, 低空无人机航摄遥感一直在不断的改进与完善, 在测绘领域的应用范围越来越广, 其也是航摄测绘实现自主创新的有效措施。随着土地资源的开发, 我国国土资源不断减少, 利用低空无人机航摄遥感可以有效提高国土资源的利用率, 还能优化城市的规划设计, 使城市的建设更加美好。

参考文献

[1]陈玲, 潘伯鸣, 曹黎云.低空无人机航摄系统在四川地形测绘中的应用[J].城市勘测, 2011 (5) .

[2]王新, 陈武, 汪荣胜, 等.浅论低空无人机遥感技术在水利相关领域中的应用前景[J].浙江水利科技, 2012, 11:172.