无人机遥感丨《遥感学报》论文精粹
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无人机阵列表演、无人机摄影在各类大型典礼演出中常常是最具视觉冲击力的部分,在军事方面无人机侦查、作战更是威名远扬,越来越多的无人机在航展中酷炫亮相,也最能赚足眼球。
2019年11月2-4日“第二届无人机行业创新应用大会(2019)——暨首届飞马机器人行业应用大会”在天津宝坻召开,小编摘选了2018年《遥感学报》3篇无人机遥感应用的论文,与遥粉们分享,期待后续能把更多奇思妙想的无人机应用杰作呈现给大家。
第1篇
无人机多光谱影像的天然草地生物量估算
作者:孙世泽, 汪传建, 尹小君, 王伟强, 刘伟, 张雅, 赵庆展
单位:石河子大学,兵团空间信息工程技术研究中心,兵团空间信息工程实验室
关键词:天然草地, 生物量, 多光谱影像, 阴阳坡, 估算模型, 无人机
地上草地生物量是衡量天然草地生态系统的重要指标,是草地资源合理利用和载畜平衡监测的重要依据。为了快速、准确、有效地估算天然草地地上生物量,掌握其变化规律,以天山北坡天然牧场为研究区,分析其地上生物量的时空分布特征。
根据研究区阴坡与阳坡不同的草地类型和植被种类,利用多旋翼无人机获取的高分辨率多光谱影像(含近红外波段),结合地面实测数据,在进行天然草地地上生物量与植被指数相关性分析的基础上,运用回归分析方法,建立生物量和多种植被指数的估算模型。
图1 无人机多光谱影像预处理流程
结果表明:考虑地形因子(阴阳坡)之后,植被地上生物量与各植被指数的相关性系数显著提高;不同坡向,同一植被指数拟合精度差异较大;同一坡向,各个植被指数的敏感性也有所不同。总体上,比值植被指数(RVI)与阴阳坡草地生物量拟合效果最好,模型精度均达到75%以上。利用植被指数建立的生物量估算方法结果与实际相符,可为天然草地生态系统检测和草地资源合理利用提供方法和依据。
图2 研究区典型区域地上生物量分布
引用格式
孙世泽, 汪传建, 尹小君, 王伟强, 刘伟, 张雅, 赵庆展. 2018. 无人机多光谱影像的天然草地生物量估算.遥感学报, 22(5): 848-856
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第2篇
无人机遥感的大型野生食草动物种群数量及分布规律研究
作者:邵全琴, 郭兴健, 李愈哲, 汪阳春, 王东亮, 刘纪远, 樊江文, 杨帆
单位:中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院大学
关键词:无人机遥感,黄河源区,大型野生食草动物,种群数量,分布规律
以黄河源玛多县为研究区,利用无人机分别于2017年冬春季开展了航拍调查,航拍有效面积达326.6 km2,获取影像23784张,建立了藏野驴、藏原羚、岩羊等野生动物,以及牦牛、藏羊和马等家畜的无人机图像解译标志库。
图1 黄河源区玛多县无人机飞行航迹
通过人机交互方式解译,获取调查样带内的种群数量:藏野驴的样带密度为1.15只/km2,藏原羚为0.61只/km2,岩羊为0.62只/km2,家养牦牛为4.12只/km2,家养藏羊为7.34只/km2,马为0.06只/km2。
利用冷暖季草场的估算方法,通过地面同步调查验证、统计数据验证,估算出玛多县藏野驴、藏原羚和岩羊,以及家牦牛、藏羊和马的种群数量为:藏野驴17109头,藏原羚15961只,岩羊9324只,牦牛70846头,藏羊102194只,马1156匹。大型野生食草动物藏野驴、藏原羚和岩羊总计8.57万羊单位;家畜藏羊、牦牛和马总计38.90万羊单位;大型野生食草动物和家畜总计47.5万羊单位。大型野生食草动物羊单位数量与家畜羊单位数量之比为1∶4.5。
图2 2017年冬春季无人机调查样带大型食草动物种群数量密度及构成(数字表示样带编号)
分析了野生动物分布密度与栖息地生境因子的关系:藏野驴偏好选择高程4200—4400 m,坡度为2°—5°,离农村居民点距离1—2 km和4—5 km,离水源距离小于1 km,离公路距离2—3 km和4—5 km的范围内,草地盖度60—80%。藏原羚偏好选择高程4100—4200 m和4400—4500 m,坡度为大于5°,草地盖度80%以上,离农村居民点距离2—3 km,离水源距离小于1—2 km,离公路距离小于1—2 km和4—5 km的范围内。岩羊偏好选择高程4100—4200 m,坡度为大于5°,草地盖度较低,离农村居民点距离小于1 km,离水源距离小于1—2 km,离公路距离大于5 km的范围内。
与传统的地面调查方法相比,基于无人机遥感的大型野生食草动物种群数量调查,具有快速、经济、可靠等优点,为今后野生动物调查提供了一种有效、可靠的技术途径。
引用格式
邵全琴, 郭兴健, 李愈哲, 汪阳春, 王东亮, 刘纪远, 樊江文, 杨帆. 2018. 无人机遥感的大型野生食草动物种群数量及分布规律研究.遥感学报, 22(3): 497-507
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第3篇
小型消费级无人机地形数据精度验证
作者:张纯斌, 杨胜天, 赵长森, 娄和震, 张亦弛, 白娟, 王志伟, 管亚兵, 张远
单位:北京师范大学
关键词:小型消费级无人机(UAV), 精度验证, 地形测量, 差分GPS, 地面控制点(GCP)
低空遥感是近几年快速发展、应用非常广泛的新兴技术。小型消费级无人机集成可见光传感器,具有快速、灵活、高性价比等优势,受到广泛关注。然而目前有关该类无人机综合测量精度的研究不足,影响其进一步的推广应用。
针对大疆(Phantom 3 professional)小型消费级无人机地形测量数据精度验证工作,设定6种航高(50 m、60 m、70 m、80 m、90 m和100 m)获取研究区的立体像对,生成影像点云(point cloud)、数字表面模型(DSM)以及数字正射影像图(DOM)等结果。
在测量精度验证中:
(1) 在标准实验场均匀布设地面控制点(GCP),利用差分GPS测出GCP的高精度3维坐标;
(2) 通过GCP对立体像对进行绝对定位;
(3) 利用误差统计方法分析上述结果的测量精度。
图1 地面控制点空间位置分布
验证表明,在50—100 m航高时,无人机影像结果的分辨率为2.22—4.23 cm,水平方向平均误差为±0.51 cm,垂直方向平均误差为±4.39 cm,相对均方根误差(RMSE)水平方向为±2.79 cm,垂直方向为±9.98 cm。
图2 数据处理结果
研究结果表明,小型消费级无人机在飞控系统下的测量精度可达厘米级,这不仅为野外地理和生态调查工作者提供一种低成本、快速、灵活与精确获取地形信息的新型测量手段,同时还对使用此类无人机做航测应用及飞行参数设置提供一定参考。
引用格式
张纯斌, 杨胜天, 赵长森, 娄和震, 张亦弛, 白娟, 王志伟, 管亚兵, 张远. 2018. 小型消费级无人机地形数据精度验证.遥感学报, 22(1): 185-195
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