某铝土矿低空无人机遥感测绘成果精度分析

对于分布散、范围大的铝土矿区,传统测量手段及时获取满足精度要求的矿区测绘资料具有一定难度。采用低空无人机遥感技术,能够快速提供矿山建设所需要的数字线划图、数字高程模型及数字正射影像,实现矿山的数字化与信息化建设。结合某铝土矿测绘面积大、矿区地物要素较少的测绘特征,通过无人机影像快速空三加密以及DLG,DEM,DOM的制作技术,获得低空无人机遥感测绘成果。通过对解析空三加密点精度分析和GPS实测点检查,表明测绘成果满足1∶2 000测图精度要求。     

LARS-1超轻型飞机低空数码遥感系统

我国地域辽阔,定期测量和更新国家基础地理信息需要大量的地理空间数据,特别是高分辨率遥感数据。目前我国以运-5、运-8、运-12为主力机型、以光学航摄技术为主体的地理空间基础数据获取能力,主要满足国家每年对1:1万到1:5万地图的修测和更新任务。     

无人机低空遥感的航路设计

由于无人机航摄稳定性较差,为了防止漏测、叠测等现象,对航路设计要求相当严格。本文针对航路设计中的关键技术问题进行认真分析,并给出相应的计算公式,为今后无人机航摄飞机航路设计奠定基础,从而提高航摄质量。     

LARS-1超轻型飞机低空数码遥感系统

我国地域辽阔,定期测量和更新国家基础地理信息需要大量的地理空间数据, 特别是高分辨率遥感数据。目前我国以运-5、运-8、运-12为主力机型、以光学航摄技术为主体的地理空间     

无人机航测应用于沙漠地区1∶2000地形测图

无人机低空航测摄影技术已成为目前最重要的测绘手段,其具有快速获取信息、地面分辨率高的优势。本文根据沙漠地形地貌的特点,选取飞前布控野外地标点的方案来进行空三解算与正射纠正,提高了影像的几何精度。利用点云地形点采集方法便捷高效的生成等高线,使最终地形图的平面和高程精度达到了1∶2000地形图的要求,为无人机在沙漠地形测量中的应用提供了一套完整的解决方案。     

低空无人机摄影测量精度分析

无人机技术的飞速发展,使得无人机低空摄影测量应用越来越广泛.无人机摄影测量经常存在需要解算外方位元素的问题,而光束法区域网平差能够解决该问题.本文为探究无人机低空摄影测量在大比例尺地形图中的精度要求,详解光束法区域网平差整体流程,并结合某工程项目评估无人机低空摄影测量精度,验证了低空无人机摄影测量应用于大比例尺测图的有效性.     

高分辨率遥感卫星辅助无人机空中三角测量

针对传统无人机影像空中三角测量需要大量外业控制点的问题,提出通过高分辨率遥感卫星影像空间定位获取地面点坐标,并将这些地面点作为无人机影像的控制点来源,以此辅助无人机空中三角测量。在基于RPC模型的高分辨率遥感影像空间定位的基础上,采取多种控制点布设方案进行了无人机影像空中三角测量,并对比分析了各布控方案对试验精度的影响及原因。试验结果表明,在不采用外业实测控制点的情况下,只用高分辨率遥感影像空间定位得到的加密点作全局控制,平差后检查点平面精度可达到0.629 m,高程精度可达到0.823 m,如果要保证更高的空三精度,可在测区四周及中心增加少量外业实测控制点。     

无人机低空遥感海洋监测应用探讨

结合福建省测绘院即将开展的国家863项目课题《重点海域海洋环境精细化监测集成应用示范》其中的子课题《无人机海洋监测系统》,提出了使用无人机低空遥感进行海洋监测的设想,并进行了可行性分析。     

无人机航测在地形测图中的应用

近年来,天、空、地一体化测绘技术飞速发展,无人机航空摄影测量就是其中的一种,它是传统航空摄影测量手段的有力补充,具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广、生产周期短等特点,在小区域和飞行困难地区高分辨率影像快速获取方面具有明显优势.本文旨在探索无人机航空摄影测量技术在地形测图中的应用,以及实现在三维实景...     

低空遥感数字影像的点特征提取算子的比较

低空遥感是遥感影像数据获取的重要手段之一,点特征是最常用的影像特征,目前存在多种点特征提取算法.本文根据低空遥感数字影像的特点和实际应用中的要求,利用探测速度、适应性、提取效能三个特征提取算法的比较标准对常用的点特征提取算子进行了比较.为针对不同特点的低空遥感数字影像,选择某点特征提取算法提供依据.     

基于RFM的高分辨率卫星影像三维重建方法

随着高分辨率卫星遥感成像技术的快速发展,基于卫星影像的三维重建技术研究已成为当前国内外研究的热点,但由于种种因素的制约,实现自动化、高精度的三维重建仍然存在很大困难.鉴于此,提出一种基于同源高分辨率卫星影像的三维信息提取方法,其步骤包括利用影像匹配技术获取同名点,通过影像同名点解算像对间几何转换模型,最终基于有理函数模型获取地物点的三维坐标.结果表明,利用文中方法可以实现影像的三维重建,精度上能够满足一定的生产需求.     

基于无人机智能基站的空地协同低空无人机遥感网构建及应用

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) could flexibly and efficiently observe land surface and obtain surface information at very high frequency and resolutions. In recent years, UAV technology has been greatly improved and the UAVs are increasingly applied in large amount of civilian fields. The UAV Remote Sensing (UAVRS) is a comprehensive technology composed of UAV flying aircraft, light remote sensing payload, satellite positioning device, remote-control system, communication technology and application technology. An UAVRS system is mainly composed of UAV platform, load system, ground control and data transmission system and image processing system. With the popularity of civilian UAV products and the development of UAV remote sensing payload, UAVRS also shows an explosive growth trend in various industries. However, the short battery life and limited coverage of the civilian drones are one of the key factors restricting the UAVRS applications. Besides, although the application of UAVs in various industries and fields continues to deepen, most of them are single-type applications in a certain discipline or industry. The 5G technology and wireless communication technology advance and will give rise to the UAVRS applications in terms of“networking”,“IoT”, and“real-time”, as well as cross-domain and convergence application. The modern cities are highly complex and sociotechnical. They comprise people and communities interacting with one another and with objects (e. g., roads, buildings) within a range of urban settings or contexts. It is extremely difficult to monitor and manage such complex sociotechnical systems. The monitoring and mapping of pollutions, traffic, infrastructures are great challenges in rapidly changing cities, and especially gained increasing attentions of citizens and are putting great stresses on policy makers and urban planners. Theoretical and practical efforts to create better city monitoring and management systems have a long history. In the 21st century, we recognize and conceive “creative”,“smart”and“knowledge”cities, in which the multidisciplinary Information and Information and Communication Technology (ICT) has played a vital role. The Internet of Things (IoT) promotes the development of the smart cities. However, in various urban domains, the cities equipped with a sensor-based web, or a cyber-physical information infrastructure, are far from sufficient to help policy makers or citizens to get a full understanding of the real time or near real time city conditions. To this end, due to their mobility, autonomous operation, and communication/processing capabilities, UAVs are envisaged in many smart city application domains. In this article, we describe a technology of air-ground collaborative low-altitude UAV remote sensing network system. The system composes of intelligent UAV, the UAV base station (drone-in box) and operation system. The UAV remote sensing network can provide high-frequency and real-time observations of the land surface. Based on the UAV remote sensing network, we constructed a comprehensive application for urban governance. An UAVRS network composed of eight UAV base stations was deployed in Danzao Town, Foshan City. Connected through 5G network, the UAVRS network advances the UAV inspection frequency, spatial coverage, and response time. It provides revolutionary and intelligent services for local agents and departments of water affairs, environment protection, public security, urban management, and emergency. The UAVRS network system in Danzao is expected to develop a real-world smart city paradigm that could be copied and migrated to other towns across the country. © 2023 Science Press. All rights reserved.     

基于星敏感器的遥感卫星姿态确定仿真系统实现

为了在地面实验中研究基于星敏感器的遥感卫星姿态自主确定相关技术,本文在基于星敏感器的遥感卫星姿态确定半物理仿真系统工作原理的基础上,对整个系统的总体及各模块进行了详细的设计,最后建立了该半物理仿真系统,为多种目的服务。整个系统的建立能够为基于星敏感器的遥感卫星姿态确定技术新方法、新思路和新方案的研究提供参考。     

无人机遥感影像的城市绿地信息提取

针对传统人工城市绿地调查费时、费力等问题,该文提出了一种利用无人机遥感进行城市绿地信息提取的思路和方法。设计构建了基于固定翼无人机平台的遥感系统,对宁波市部分区域进行航飞实验。采用PixelGrid软件对无人机影像进行了预处理,得到测区正射影像。采用基于像元统计特征分类和面向对象分类两种方法,对研究区进行绿地信息快速提取并进行了精度验证。研究结果表明,利用最大似然分类法和归一化绿红差异指数法提取精度最高,分别为81.73%和80.23%。     

IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取

房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。     

无人机近红外遥感初探

针对无人机有效载荷的限制,目前可用于无人机的传感器单一,数据覆盖波段只局限于可见光这一问题,该文着眼于无人机搭载的近红外相机进行遥感应用研究。通过无人机红外数据与对应卫星数据的应用对比,集成对比因子为归一化差值植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),验证无人机获取近红外数据遥感手段的可靠性,说明了该文提出的无人机红外数据获取方法可用于数据获取以及相应的遥感应用,对未来无人机遥感技术的深入发展提供一定的参考。     

珞珈一号01星夜光遥感设计与处理

珞珈一号01星是兼具遥感和导航的一星多用低轨维纳科学试验卫星,本文针对珞珈一号01星夜光遥感设计与处理,详细介绍了卫星平台的有效载荷及平台设计;面向科学的试验目标,制订了科学的夜光成像任务计划,实现了全国夜光一张图任务规划;提出了面向珞珈一号01星的在轨几何辐射定标模型;研制了支持WEB端及移动端访问的数据共享服务系统;针对夜光遥感数据在社会经济应用问题,提出了发展指数和未来发展指数的珞珈一号指数模型,并通过相关实验验证了模型的有效性。珞珈一号01星可为社会经济参数估算、重大事件评估、渔业监测、国家安全等领域提供技术支撑。     

基于高分辨率遥感影像的耕地地块提取方法研究

针对耕地地块提取问题,提出了一种基于图像分割的耕地地块提取新方法。该方法以高分辨率遥感影像为基础,借助于边缘提取和数学形态学的方法,通过边缘检测、边缘闭合、区域标号和后处理四个步骤,提取耕地地块。该方法在IDL6.3平台下编程实现。将此方法应用于北京地区QuickBird多光谱遥感影像,结果表明此方法有较好的定位精度,又在一定程度上去除了噪声,具有较好的实用性。