基于无人机遥感技术的台风灾害倒伏绿化树木检测

以福州大学为试验区,提出一种基于无人机遥感影像的台风灾害倒伏绿化树木的快速提取方法,为园林部门进行台风灾害损失评估、灾后重建提供参考.首先利用无人机遥感技术获取高于10 cm分辨率的台风过境前后影像,经过处理得到数字正射影像(Digital Orthophoto Map,DOM)和数字表面模型(Digital Surf...     

数字近景摄影测量技术在矿山地表沉陷监测中的应用研究

为了解决传统的矿山地表沉陷监测方法存在的劳动强度大、不能实时观测、难以获得瞬时3维移动变形信息等缺陷,提出了一种利用基于非量测数相机的数字近景摄影测量技术进行塌陷区沉陷监测的方法。该方法首先利用标定过的高分辨率数字相机获取塌陷区的数字立体影像像对;然后采用相对定向、影像匹配等摄影测量解析处理技术提取塌陷区地表的数字高程模型;最后通过与该区域开采前数字高程模型对比分析来完成塌陷区沉陷范围、深度、体积等沉陷参数计算。应用研究结果表明,数字近景摄影测量的测定精度基本可以满足这次应用条件下沉陷监测的精度要求。该方法为矿山地表塌陷区的沉陷监测提供了一条可行的途径。     

基于树木相对位置关系的多时相机载激光雷达人工林点云匹配

人工林资源的精准监测是提升人工林培养质量、可持续经营管理水平及准确估测人工林碳储量的前提。使用机载激光雷达可获取高精度的森林冠层结构信息,然而,只有在同一森林区域获取多期激光雷达点云并进行精准匹配的基础上,才能有效实现人工林资源的动态监测。针对人工林树种单一、排列规整,缺乏纹理特征等特点,基于树木的相对空间关系,创建了一种高鲁棒性的多期机载激光雷达人工林点云匹配算法。首先,利用地面点进行z轴配准,并对两期点云进行单木分割,获取树位置和高度信息,并根据树木水平及垂直方向的相对关系提取单木匹配特征;其次,建立合适的相似度函数,结合单木匹配特征构造加权二分图模型,并使用最大权匹配算法得到两期树木对应关系;最后,使用奇异值分解求解最优变换矩阵,完成配准。通过在江苏省沿海典型人工林研究区（主要树种为杨树和水杉）进行试验验证,结果表明：该匹配算法在水杉和杨树的典型样地中配准效果均较好,其中水杉样地（配准后RMSE=42.5 cm）配准结果优于杨树样地（配准后RMSE=58.8 cm）。该算法能够有效提升多期机载激光雷达人工林点云的匹配精度,并为人工林的动态监测（特别是单木尺度的砍伐和生长等信息获取...     

双重定位系统的视觉神经网络监测农作物的室内无人机

为了解决传统室内农作物监测工作中人力物力消耗高、效率低、无法实施动态计标机监测等问题，设计并实现了用室内监测无人机代替检测人员完成各项检测。详述了室内检测无人机的机械结构组成；无人机由视觉神经网络系统、双重定位系统、通信系统等系统组成。双重定位系统包括激光雷达定位和双目视觉定位，同时通过视觉神经网络、通信协议模块、四旋翼飞控装置，能够实现室内双重精准定位、监测农作物生长情况、通信传输等功能。实验结果表明，室内无人机飞行误差和激光落脚点误差精度在1 cm之内，监测农作物生长情况的判断正确率高达97.5%。     

Sentinel-1A TS-DInSAR津冀核心经济区广域地表沉降监测与分析

津冀地区位于华北平原，严重的地下水开采导致地表沉降十分显著，开展广域沉降监测具有重要的现实意义。以2016年2月至2018年11月获取的59幅Sentinel-1A SAR影像为数据源，采用相干点目标分析(IPTA)方法对该区域开展沉降监测，采用大量水准数据验证监测结果精度，基于验证后结果对研究区域沉降时空分布特点进行详细分析和解释。与水准数据对比，Sentinel-1A IPTA监测结果均方根误差(RSME)为±2.70 mm·a^-1。分析表明：研究区域内存在严重的不均匀地表沉降，最大沉降速率高达218.31 mm·a^-1。同时研究进一步表明Sentinel-1A时序差分干涉应用于广域地表沉降监测具有较高的精度水平和较好的应用潜力。     

基于迭代最近点的井下无人机实时位姿估计

针对煤矿井下无GPS信号、低照度、结构化环境等特点,提出了一种基于迭代最近点(ICP)的井下无人机实时位姿估计方法。通过建立四旋翼无人机运动模型与机载激光雷达观测模型,将煤矿井下四旋翼无人机位姿估计问题转换为机载激光点云数据的扫描匹配问题。用三维激光雷达作为四旋翼无人机机载环境测量传感器,得到无人机当前位姿下的观测点云数据;以第1帧位置为初始位,通过ICP方法得到连续2帧点云数据之间的相对变换矩阵,迭代求解连续关键帧点云数据,得到煤矿井下四旋翼无人机实时位姿估计结果。采用滤波与下采样方法对点云数据进行优化,加速变换矩阵的求解,满足四旋翼无人机位姿估计实时性需求。实验结果表明,基于ICP的井下无人机实时位姿估计方法能够快速、有效地求解四旋翼无人机位姿,相比于正态分布变换方法,ICP方法更适用于煤矿井下四旋翼无人机的实时位姿估计。     

基于多源遥感数据及几何光学模型的森林郁闭度估测

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法。首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量。然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量。最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证。结果表明：估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R²)为0.692 8,均方误差根(RMSE)为0.059 4,总体精度为93.4%,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用。     

基于地平拟合改进的激光点云滤波算法

针对复杂地形条件下使用传统滤波方法处理激光点云数据时生成的数字高程模型质量较低的问题,提出了一种基于地平拟合和简单形态学(simple morphological filter, SMRF)相结合的点云滤波算法。算法通过SMRF粗滤波生成初始模型,计算原始高程与模型高程差值实现高程归一化;结合渐进移动窗口不断减小的特点,采用地平拟合算法在不同尺寸下构建多个面片集合;利用空间向量后处理,合并过度分割的面片及孤立点,完成地面点云提取。使用ISPRS数据集和实际采集到的点云数据将该算法与4种算法进行比较验证。结果显示,该算法的中误差降低3.3 cm,平均绝对误差降低2.0 cm,与真实地形的相关度达到0.996 4,在8组实验区的平均Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总误差分别为2.54%、7.47%和3.06%,滤波精度明显提高。     

无人机倾斜摄影在滑坡区域监测中的应用研究

为了提高滑坡区域监测能力，采用无人机倾斜摄影技术实现滑坡区域监测，同时采用特征点提取和匹配特征点的方法对滑坡监测区域数据信息特征进行监测。通过影像分析和变换，以提取所需特征的方法，提高数据信息应用和监测能力。将不同的硬件结构划分为电源模块和处理器、模拟/数字(A/D)转换模块、脉冲宽度调制(PWM)驱动模块、电平转换模块。通过这四个模块的配合，能够实现远程摄影相关工作。试验结果表明，该研究所运用的方法监测误差更小，最低达到4%以下。试验结果验证了方法的稳定性。     

基于三维激光扫描技术的大型水库坝基变形监测方法

针对现有监测方法在对大型水库坝基变形监测时,存在水平位移和竖直沉降监测数据与实际相差较大,不具备要求监测精度的问题,引入三维激光扫描技术,开展大型水库坝基变形监测方法的设计研究。利用三维激光扫描技术,采集大坝点云数据,并完成拼接。考虑到外界环境中的干扰因素,对外业数据中的点云数据滤波与配准处理。计算坝基变形特征,结合得到的变形特征平面,实现对大型水库坝基变形的实时监测。通过对比实验的方式证明,新的监测方法得到的监测结果更接近实际,具有更高的监测精度。     

喀斯特城市地表温度遥感反演算法比较

针对喀斯特城市快速扩展所引发的热环境问题,提出喀斯特山峰混合像元比辐射率估算方法,使Landsat 8遥感数据的地表温度反演算法适用于喀斯特城市,利用5种单通道算法和劈窗算法反演地表温度,分析反演精度和敏感性因子。结果表明:在我国南方喀斯特地区大气水分含量较高的情况下,单通道算法比劈窗算法精度更高,Jimenez单通道算法(JSC)和覃志豪单窗算法(QMW)更适用于喀斯特城市地表温度反演,反演值和实测值的误差在1.0℃内。反演地表温度的统计值以JSC算法与QMW算法相近,平均值的差值为0.26℃,标准差的差值为0.01℃,建筑和裸岩温度平均值的差值分别为0.43℃和0.54℃,高于水体和茂密植被;Jimenez劈窗算法与Rozenstein劈窗算法相近,平均值的差值为1.14℃,标准差的差值为0.19℃;Weng单通道算法在劈窗算法与JSC和QMW算法之间。各算法对比辐射率ε较敏感,ε每增加0.01,地表温度反演值误差增加0.4～0.7℃;除QMW算法反演值随近地面气温每增加1.0℃而引入近0.5℃误差外,各算法对近地面气温、大气总水分含量、大气透射率的敏感性相对较低。研究结果可为喀斯特城市热环境监测提供科学依据。     

激光雷达运动畸变去除的算法设计

近年来,激光雷达的同时定位和地图构建(SLAM)算法发展相对成熟。然而,移动底盘与激光雷达作为激光SLAM系统的主要传感器,当传感器的精度降低时,将会影响机器人定位的准确度与构建地图的效果。因此,针对精度低的激光雷达快速运动时而产生的畸变,论述了轮式里程计的辅助算法。由于轮式里程计的辅助方法是位置线性假设,因此导致该算法在地图构建精度方面存在不足。针对位置线性假设没有误差线性假设合理的问题,提出了轮式里程计和迭代最近点(ICP)方法的融合。采用智能小车在室内进行移动构建环境地图。试验结果表明,轮式里程计和ICP方法融合的算法能够有效地提高定位的精度和地图构建的准确性。     

机载脉冲激光雷达剖面测量技术的进展及应用

机载脉冲激光雷达(LiDAR)剖面测量技术是一种先进的主动遥感测量技术,可以快速、大面积地直接获取地表地物、森林和水下地貌等的三维信息,具有机动性强、高效和实时等优点。该技术可用于海岸线海水深度测量,海岸生态状况监测,森林资源调查及地震等突发事件响应,具有巨大的应用潜力和广阔的发展前景。首先全面介绍了国外机载脉冲激光雷达剖面测量技术的发展历史,评述了各个发展阶段,并介绍了国内该技术的发展状况。然后分析了机载脉冲激光雷达剖面测量技术的主要应用领域。最后对机载脉冲激光雷达剖面测量技术的未来发展趋势作了展望。     

基于地形认知的布料模拟滤波算法

数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)可以反映一个地区的地形特征,具有广泛的科研应用。对激光雷达点云数据进行点云滤波以提取地面点,并对地面点进行插值是构建DEM的常用步骤,其中在点云滤波过程中使用的滤波算法直接影响到最终构建的DEM的精度。布料模拟滤波(Cloth Simulation Filtering, CSF)算法作为一种点云滤波算法,具有模型简单、滤波效率高等优点,其针对平坦地区的滤波精度较高,但在处理复杂地形时会因布料模型的内部弹力以及重力惯性等因素,导致滤波结果的精度较差。为了提升CSF算法在处理复杂地形时的滤波精度和地形适应性,提高其构建DEM的精度,提出了基于地形认知的布料模拟滤波算法(Cloth Simulation Filtering Algorithm with Topography Cognition, CSFTC)。该算法提出了地形认知模型,基于点云数据点的局部分布特征构建认知模型,并将其扩展为粗精度数字高程模型(Rough Digital Elevation Mo-del, R-DEM);通过点云地形归一化实现宏观地形趋势与...     

Offset Tracking在煤矿沉陷区地表大变形监测中的应用研究

针对传统煤矿沉陷监测方法存在监测周期长、提取的矿区地表变形量准确率不高的问题,提出将Offset Tracking技术应用到煤矿沉陷区地表大变形的监测中。以张双楼煤矿作为研究对象,应用Offset Tracking技术对该煤矿沉陷区的SAR影像进行处理,采用互相关系数过采样因子法建立地形起伏与噪声偏移量模型,使用最小二乘模拟轨道偏移分量,获取了矿区方位向和距离向的二维变形图和矿区变形信息。利用实测数据对Offset Tracking技术的监测结果进行评价,结果表明,利用Offset Tracking技术监测到的矿区最大沉降位置和变形方向与实测数据基本一致,误差仅为1cm,说明Offset Tracking技术能够准确、有效地监测煤矿沉陷区地表大变形,为煤矿沉陷区的合理治理提供依据。     

钢筋结构建筑不同结构点的抗震与变形监测

传统建筑结构抗震性能分析方法忽略了对建筑结构不同结构点的测量,导致传统方法无法有效监测到建筑结构的受力钢筋黏结应变、滞回曲线和延性系数,出现监测精度低问题。为此,提出强震冲击下建筑结构抗震性能及变形监测方法。分析建筑材料抗震性能,测量建筑结构不同结构点,采集建筑结构变形值,构建建筑结构变形模型。通过对回归平面以及变形状态的计算,完成强震冲击下建筑结构抗震性能及变形监测。实验结果表明,所提方法能够有效监测出建筑结构受力钢筋黏结应力、滞回曲线以及延性系数,且变形监测精度较高。     

一种三峡库区消落带岸坡变化检测方法北大核心CSCD

针对三峡库区消落带岸坡变化人工巡查效率低、准确度差、成本高和风险大等问题,提出了一种基于无人机贴近摄影测量技术与点云对比技术的消落带岸坡变化检测方法。采用无人机贴近摄影测量获取消落带岸坡精细三维模型并生成密集点云数据。通过两期点云的对比计算,融合最近邻点搜索和多尺度模型到模型点云对比算法,根据局部变形点对的空间相对位置关系计算变化量,定量分析消落带岸坡的变化情况。实验表明,该方法对点云法向量的估计结果具有一定的鲁棒性,实验中能够识别出体积最小5 cm×5 cm×5 cm的变形物,比例误差在10%以内,具有一定的实用价值。     

基于机载LiDAR 技术的典型水库水量变化估算

针对传统外业测量水库库容估算方法易受地形、气象条件影响,存在危险性高、效率低等问题,以仑山水库为研究对象,采用机载 LiDAR 技术估算水库面积及水量变化。通过实地数据采集,利用 KD- 树算法剔除点云中的粗差点,并采用渐进加密不规则三角网(PTIND)滤波分离出地面点,完成 LiDAR 点云数据的预处理;根据点云数据建立精细化数字高程模型(DEM),提取不同水位的水库水面面积;最终利用积分和传统棱台体积估算方法对比分析不同水位水量差值变化。结果表明：与高程实测值相比,DEM 高程反演值满足高程精度要求,基于机载 LiDAR 的水量估算受库底坡度变化的影响,估算值低于传统估算方法的估算值,估算结果更为精确,可为监测水库水量变化提供科学依据。     

基于无人机技术的山区裸露地表微径流信息分析

为了分析低山丘陵区裸露地表微径流发育特征,将无人机航测技术应用于山区裸露地表微径流发育的调查中,获取并生成了研究区域2cm分辨率的三维倾斜和正射影像数据,采用GIS表面分析、水文分析和数理统计方法,通过坡度、坡向、高程剖面、河网分布等数据可视化分析微地形中地表表层微径流发育特征.结果表明:(1)基于无人机技术提取的数据...     

基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析——以祁连山东、中部青海云杉为例

快速准确获取森林结构参数对森林资源调查管理及全球碳汇研究具有重要意义.以祁连山东、中部青海云杉林为研究对象,利用16个无人机激光雷达(LiDAR)点云数据、正射影像数据结合实地样方观测数据,提取样方内青海云杉的单木树高并准确验证树木分割精度;结合实测数据和地形数据,依据统计指标验证提取树高精度并分析原因;基于点云数据提...