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文档简介

1、低空无人机遥感技术及应用 2019年5月24日,01,02,03,04,低空无人机遥感技术概述,无人机测绘工作流程,典型应用案例,目前的困境与未来发展,目录,CONTENTS,低空无人机遥感技术及应用,3,1.研究背景,低空无人机遥感技术及应用,Part,01,无人机遥感技术概述,1.1低无人机遥感技术概念 1.2无人机遥感系统组成 1.3无人机遥感系统关键技术 1.4低空无人机遥感的特点,4,1.低空无人机遥感技术,无人机遥感(UAVRS),即无人机与遥感技术的结合,是以无人驾驶飞行器作为载体,通过搭载相机、光谱成像仪、激光雷达扫描仪等各种遥感传感器,获取高分辨率光学影像、视频、激光雷达点云

2、等数据的一种新型的航空遥感系统。 低空无人机遥感是轻小型无人驾驶飞机搭载小型传感器飞行高度在2000m以下,飞行时间在3小时以内,主要针对调查范围较小或 急性的调查任而开展的无人机遥感术。,5,1.1低无人机遥感技术概念,分辨率2.25 cm的无人机航空遥感首飞遥感影像,7,1.2无人机遥感系统组成,8,1.2无人机遥感系统组成,Tetracam 近红外传感器 主要应用于农业领域植被的健康状况监测,9,1.2无人机遥感系统组成,飞行平台 飞行控制与导航技术 数据传输与存储技术 遥感传感器技术 遥感数据处理技术,10,1.3无人机遥感系统关键技术,高分辨率:可达到厘米级。,11,1.4低空无人机

3、遥感的特点,高时效性:第一时间获取资源变化数据。 云层下成像 移动性能高:在运输、保管环节上与有人飞机遥感平台相比可以节省不少的费用。,12,1.4低空无人机遥感的特点,姿态稳定性差、旋偏角大: 图 空三解算后影像的姿态角,13,1.4低空无人机遥感的特点,像幅小、数量多、基高比小: 传统的航摄仪 24cm24cm 和 18cm18cm 的像幅; 非量测相机的相幅很小,即使是全画幅相机的像幅也只有36mm24mm。 非专业量测型相机,影像畸变大: 光学畸变大、光敏度低、成像面不平等系统误差 噪声、像点位移,14,1.4低空无人机遥感的特点,15,1.研究背景,低空无人机遥感技术及应用,Part

4、,02,低空无人机遥感的工作流程,无人机航摄系统的工作流程大致经过以下两个步骤: 数据获取 数据处理,16,2.低空无人机遥感的工作流程,数据获取 (1)任务规划 一般是在室内进行,根据所需影像的比例尺以及最终产品的形式和精度逐一确定: 影像地面分辨率(GSD) 无人机飞行高度 摄影基准面 影像重叠率 摄影基线,17,2.低空无人机遥感的工作流程,影像地面分辨率(GSD) 表 地面分辨率要求 单位:m,18,2.低空无人机遥感的工作流程, 无人机飞行高度: 航测时无人机的飞行高度 主要与相机的焦距 f 、像 元大小 pix和影像地面分 辨率GSD相关。,19,2.低空无人机遥感的工作流程,确定

5、摄影基准面 摄影基准面通常被确定为测区的平均高程面。 确定影像重叠率 传统摄影测量中, 航向重叠 在 60%65%之间,最小不得小于 53%;旁向重叠 在 30%40%之间,最小不得小于 15%。 无人机一般要求航向重叠率、旁向重叠率分别在 70%和 60%以上。,20,2.低空无人机遥感的工作流程,确定摄影基线 两相机中心(摄站中心)的连线称为摄影基线。在航线方向上摄影的基线长度决定了相机两个曝光点的距离或曝光时间间隔。对于具有旁向重叠的两张影像之间的基线长度决定了两条相邻航线之间的距离。摄影基线的长度可由确定的影像重叠率、航高和影像的像幅尺寸计算获得,它们的关系:,21,2.低空无人机遥感

6、的工作流程,确定摄影基线,22,2.低空无人机遥感的工作流程,(2)飞行前检查 地面监控站 飞行平台 载荷传感器检查 发动机检查 电池、燃油检查 通电检查,23,2.低空无人机遥感的工作流程,24,2.低空无人机遥感的工作流程,图 航线设计示意图,(3)地面控制点布设与测量(不是必须的) 像控点的布设:以实验区地形特点及制作影像图的精度来布设像控点,以能够满足空中三角测量精度要求为原则。 像控点的测量:主要采用单基准站RTK卫星快速定位方法测量。,25,2.低空无人机遥感的工作流程,(4) 航空摄影 无人机飞到相应的高度后,相机按照预先导入的拍摄点进行自动定点拍摄,获取地面像片,与此同时,PO

7、S系统记录像片拍摄瞬间无人机的各项姿态参数。,26,2.低空无人机遥感的工作流程,(5)飞行后检查 无人机 数据质量检查-根据数据质量评价结果,决定是否进行补飞或重飞。 航线质量:航摄分区、航线走向、摄影基准面、航高、地面分辨率 航飞质量 : 摄影范围、横滚角、俯仰角、航偏角、航向重叠度、旁向重叠度、像片倾角、像片旋角、偏航距、航迹弯曲度、航高差、像点位移 影像质量:数量、清晰度、色调、阴影、重影,27,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 流程图,2.低空无人机遥感的工作流程,获取影像,相机参数,控制点,影像预处理,影像匹配,空中三角测量解算,生成DEM,DOM生成、拼接,DLG生成,数据

8、处理 (1)航测数据预处理 POS数据与航带整理 像片畸变改正 像片匀光匀色,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (2)影像匹配 影像匹配是利用数字相关寻找两幅影像之间的同名像点。,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (3)空中三角形测量 核心思想是在一条航带几十个像对覆盖的区域、或者由几条航带数百个像对覆盖的区域内,采用适量的外业测量控制点,按照数学模型,通过平差解算出摄影测量数据处理中所需要的全部控制点,及每张像片的外方位元素。,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (3)空中三角形测量 无人机数据空三加密主要分为两个步骤: 相对定向,在相对定向中,把所有影像纳入到一个自由坐标系

9、中,进行自由网平差,使网形内符合精度要求; 绝对定向,利用地面控制点将相对定向结果转换到大地坐标系。,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (4)生成数字高程模型(DEM) 1:1000 DEM 1:2000 DEM,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (5)生成数字正射影像(DOM) DEM生成后,就可利用已有的DEM制作数字正射影像,重点在于单张像片纠正。 像片数字微分纠正是指在己知像片内定向参数、外方位元素及数字高程模型的前提下,使用数字摄影测量系统按照相应的数学关系式进行计算,从原始数字影像转换为数字正射影像的过程。,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (5)生成数字正射影像

10、(DOM) 1:1000 DOM 1:2000 DOM,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (6)生成数字线划图(DLG) 1:1000 DLG 1:2000 DLG,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (2)倾斜摄影测量数据处理 倾斜摄影测量:实质是在同一飞行平台上搭载多个传感器,同时从多角度对地物进行拍摄,使得获取的地物信息更完整、更全面,从而能从三维的角度获得更多的信息。,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (2)倾斜摄影 测量数据处理,数据处理 (2)倾斜摄影测量数据处理-影像匹配,2.低空无人机遥感的工作流程,数据处理 (2)倾斜摄影测量数据处理 根据空三解算出来的各影像

11、外方位元素,进行特征匹配和逐像素级的密集匹配得到高密度彩色点云数据,由彩色点云构成不规则三角网(TIN),进而形成高精度、高分辨率的数字表面模型(DSM),然后进行滤波处理得到DEM,再进行数字正射纠正,可以得到真正射影像TDOM。,2.低空无人机遥感的工作流程,2.低空无人机遥感的工作流程,2.低空无人机遥感的工作流程,44,1.研究背景,低空无人机遥感技术及应用,Part,03,典型应用案例,无人机在遥感中的应用广泛,如重大突发事件和自然灾害的应急响应、国土资源的数据采集与监测、各种地形信息的调查与测绘、农业植保、农业保险、环境保护、交通、能源、互联网和移动通讯等。,45,3.1典型应用案

12、例,(1)植被空间分布调查 汪小钦通过分析仅含红光、绿光和蓝光 3 个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健康绿色植被的光谱特征,提出了可见光波段差异植被指数 VDVI(visible-band difference vegetation index)。 精度评价,影像中植被总体提取精度达到 91.50%,Kappa 系数为 0.8256。 ( 汪小钦等.基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取.农业工程学报,2015),46,3.1农林业中的应用,(1)植被水平分布结构调查 汪小钦通过分析仅含红光、绿光和蓝光 3 个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健

13、康绿色植被的光谱特征,提出了可见光波段差异植被指数 VDVI(visible-band difference vegetation index)。,47,3.1农林植保中的应用,(2)植被垂直结构调查,48,3.1农林植保中的应用,(Zhang J,etc Seeing the forest from drones: testing the potential of lightweight drones as a tool for long-term forest monitoring Biological Conservation,2016),( a) 无人机起飞场地; ( b) 由无人机获

14、得的样地森林冠层的三维点云图; ( c) 样地森林冠层表面模型( DSM) ; (d-f) 三个无人机收集的高分辨率图像,(3)农田监测 温度-热红外:提供数米甚至厘米级别的农田温度产品,有利于研究更小尺度研究区域的农田生态系统,在农田的干旱监测,蒸散发估算以及作物估产等方面大有用处。,49,3.1农林植保中的应用,(3)农田监测 氮磷钾-高光谱和偏振观测:利用无人机遥感监测,可以较大降低农业土地的化学污染。 病虫害-高光谱:利用无人机遥感监测,精确及时地获取病虫害在田间的空间分布与发展趋势,实现更精细化的作物病虫害胁迫监测。,50,3.1农林植保中的应用,(3)农田监测 重金属污染-镉污染

15、作物倒伏-小麦、水稻、棉花 杂草识别 土壤湿度,51,3.1农林植保中的应用,目前全国已有超过300家测绘单位拥有甲乙级航摄资质,使用无人机数量超过千架。 测绘无人机已常态化应用在土地确权、基础测绘、土地资源调查监测、土地利用动态监测、数字城市建设等领域。 生态环境方面:水污染、土壤污染等。,52,3.2国土资源环境调查与测绘,测绘无人机已常态化应用在土地确权、基础测绘、土地资源调查监测、土地利用动态监测、数字城市建设、应急救灾测绘等领域。 生态环境方面:水污染、土壤污染等 目前全国已有超过300家测绘单位拥有甲乙级航摄资质,使用无人机数量超过千架。,53,3.2国土资源环境调查与测绘,(1)

16、海岸带动态监测与管理 海岸带具有地物破碎、反差小、高动态、潮汐瞬变、蜿蜒曲折等特点, 待测区域往往面积较小、分布零散,人工测量登岛困难。 2012年以来,利用多种型号的轻小型无人机先后完成辽宁、天津、山东、江苏、广东、浙江、海南等沿海省市主要围填海项目动态监测工作。,54,3.3 海洋监测、国土-岛礁测绘,(2)岛礁的远距离动态监测 中国海岸周边遍布岛礁,面积大于500 m的就超过 6500 个,多数岛礁远离大陆,登岛难,面积小,卫星或航空因分辨率难以获得岛上地物信息,轻小型无人机则可以从陆地起飞完成岛礁遥感任务。,55,3.3 海洋监测、国土-岛礁测绘,(2)岛礁的远距离动态监测 2012

17、年 4 月 27 日 - 5 月 27 日,中国搭载双频GPS 飞控,获得了钓鱼岛及其附属岛屿全覆盖的0.1 m 分辨率遥感数据,完成了1:2000大比例尺地形图测图。 2014年7月28 日,遥感观测无人机从浙江省苍南县霞关镇起飞和回收,成功获取了钓鱼岛主岛和南北小岛(总面积约12 平方公里范围)0.05 m高分辨率遥感影像和POS数据。,56,3.3 海洋监测、国土-岛礁测绘,57,3.3 海洋监测、国土-岛礁测绘,(1)地质灾害调查与分析 无人机可用于单体和区域地质灾害野外调查。无人机获取的高分辨率和高精度的影像以及地形数据为室内精细化的遥感解译和分析奠定了坚实基础。 无人机在地质灾害点

18、位置提取、规模等级评估、潜在危险判识、承灾体提取、灾情评估等方面具有显著优势。 开展地质灾害编目、灾害地形和几何特征参数提取、灾害点判识、数字地形分析、地貌演化等工作。,58,3. 4地质灾害应用,(2)地质灾害应急测绘、救援与灾情评估 迅速完成对受灾区域的测绘工作,可以实时传输影像和视频,帮助救援人员及时掌握灾区最新情况,为救灾指挥部制定救灾方案提供技术支撑。 与灾前谷歌影像、高分影像、快鸟影像、大比例尺地形图等对比,可快速评估受灾区域范围、基础设施破坏、房屋损毁、农田淹没、植被破坏、河道堵塞、堆积物厚度与方量、潜在危险对象等情况,为灾情精准评估提供有力支持。,59,3. 4地质灾害应用,6

19、0,3. 4地质灾害应用,61,3. 4地质灾害应用,2014 年 4 月 20 日四川芦山地震后,国家测绘局组织的无人机遥感团队仅灾后几个小时就成功地获取到核心灾区太平镇的航空影像。,(3)地质灾害地表形变监测与早期预警 利用无人机机载高光谱相机、高精度合成孔径雷达(InSAR)、激光雷达(LiDAR)、偏振高光谱、高分辨率相机可以生产高精度的地形、影像产品。 通过多时相的无人机监测,能够分析出地质灾害区域位移、变形、沉降、纹理特征、运动过程等,为深入研究地质灾害动力学过程和机制提供监测数据支撑,为地质灾害早期预警提供技术支持。,62,3. 4地质灾害应用,63,3. 4地质灾害应用,(4)

20、地质灾害场景三维重建 还原和再现地质灾害区域三维立体场景。 无人机720全景拍摄和建模技术,也可以让人们身临其境地体验地质灾害震撼场景。这些技术为地质灾害防灾减灾教育和科普提供了生动有趣的技术体验。,64,3. 4地质灾害应用,65,3. 4地质灾害应用,赵家沟泥石流三维模型,(4)地质灾害场景三维重建,66,3. 4地质灾害应用,(冯林,李斌兵.利用无人机倾斜影像与GCP构建高精度侵蚀沟地形模型.农业工程学报,2018 ),67,1.研究背景,低空无人机遥感技术及应用,Part,04,目前的困境与 未来发展,1.无人机平台稳定性不足 2.大面积作业续航时间受限 3.载荷受限 4. 数据融合处理受限于计算机性能及数据处理方法,目前仍难以实现数据的在线实时处理。,68,4.1目前的困境,基于中国无人

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