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991.
轻小型无人机遥感及其行业应用进展 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方法都取得了飞速的发展;同时其在国民经济主要行业领域的应用也面临着前所未有的机遇和挑战。论文首先介绍了无人机遥感系统的硬件研发进展,并指出轻小型、高精度、标准化与集成化是未来无人机遥感系统发展的总体趋势。其次,详细介绍了目前轻小型无人机遥感应用在农业、林草业、电力、测绘、大气探测和地质灾害等行业的应用现状,指出实现无人机多源遥感数据获取、融合、分析和提取的综合平台是未来轻小型无人机在民用领域行业应用创新的关键所在。最后,针对载荷与飞行平台的一体化集成应用、无人机组网作业、海量数据管理和信息自动化提取等发展趋势提出了几点思考。轻小型无人机遥感在国民经济各行业应用的普及化和标准化,将有助于国家和区域社会经济的健康发展。 相似文献
992.
随着消费级无人机技术的快速发展,无人机航拍摄影资料成为城市形象感知研究的重要数据来源。论文基于社交平台“天空之城”获取的西安市无人机航拍照片、简介文本和拍摄地位置等信息,综合运用计算机视觉图片分析、计算机文本情感分析、社会网络分析和GIS空间分析等方法,探究无人机视角下的西安城市形象。研究发现:① 无人机航拍照片主要集中在主城区,周边郊县较为疏散,呈现“内密外疏”的空间格局,其核密度最高值区位于三区交界的城市中心地带,为南北向的“哑铃型”布局;② 视觉形象侧重对现代城市景观的描述,以人文景观类照片为最;③ 情感评价整体趋于积极正向,在主城区热门景点两极分化明显。最后,探索了无人机视角下城市形象建构与提升的综合机制,并对西安城市形象建设和无人机使用政策提出优化建议。 相似文献
993.
一、机载激光雷达技术简介 机载激光雷达技术(LiDAR:Light Detection and Ranging,ALSM:Airbome Laser Swath Mappjng)由激光扫描仪、GPS和IMU三部分组成,安装在一般航摄飞机上,激光器向地面发射激光束,并接收激光反射脉冲(echo),由此计算出飞机和地面点之间的距离.再根据飞机上GPS记录的三维坐标值,结合飞机当时的飞行姿态(由IMU获得),共同解算出地面点的三维坐标. 相似文献
994.
995.
996.
激光雷达点云平面拟合过滤算法 总被引:2,自引:2,他引:0
在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究.结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果. 相似文献
997.
多重三维激光扫描技术在山海关长城测绘中的应用 总被引:5,自引:2,他引:3
多重三维激光扫描技术在山海关长城测绘中的应用是集成使用了机载激光雷达、地面激光雷达、高分辨率全数码彩色相机、GPS全球定位系统、IMU惯性测量器等设备,通过对山海关城墙的高精度高程模型数据、正投影影像数据和侧面航摄影像纹理数据的获取及处理,生成建筑物的三维和二维CAD图、三维立体模型图及长城真实的三维景观图,并在此基础上可以进行长度、面积和体积的量算、任意断面图的生成等。 相似文献
998.
为探究沙尘天气发展规律和污染特征,以石家庄和济南为例,基于偏振-米散射激光雷达观测数据和城市颗粒物小时质量浓度等数据,分析2021年3月中国北方发生的两次强沙尘过程(3月15日与27日强沙尘过程,简称“3·15”过程与“3·27”过程)。结果表明:(1)两次过程沙尘入境时,两市PM10质量浓度快速上升,PM2.5与PM10质量浓度比迅速减小。(2)两次过程期间,两市PM10质量浓度符合正态分布,“3·15”过程石家庄和济南PM10质量浓度高斯拟合的决定系数分别为0.92和0.76,“3·27”过程分别为0.83和0.89。(3)沙尘爆发期,近地面消光系数和退偏比都明显增大。(4)因沙尘沉降和多沙尘源,沙尘传输过程中出现多层结构,可分为近地面沙尘层、低空沙尘层和高空沙尘层。近地面沙尘层出现时间和地面颗粒物质量浓度急剧上升时间基本一致。(5)离地面近且雷达数据质量可靠的195 m高度处,“3·15”过程(“3·27”过程)石家庄和济南退偏比最大分别为0.29、0.23(0.28、0... 相似文献
999.
喀斯特地区不同石漠化等级的结构和格局是实现区域石漠化治理的重要基础信息,受技术手段的限制,目前这方面的研究进展仍非常缓慢。随着无人机技术的快速发展,高精度的地表信息获取越来越方便、且成本较低。本研究利用无人机影像,对比了基于像元的非监督和监督分类方法以及面向对象的分类方法在裸岩信息提取中的表现,发现面向对象分类结果具有更高精度。基于获得的裸岩分布信息的研究结果表明:① 岩石平均斑块面积与裸岩率呈负相关的关系,岩石斑块个数与裸岩率呈正相关关系;② 通过对比不同裸岩率(11%、20%、29%和48%)基质的景观斑块指数、景观形状指数和景观破碎度指数对不同裸岩率的景观分布的影响,从而表明了在不同的石漠化地区随着裸岩率的增加,岩石形状指数与岩石破碎度指数均逐渐增加,进而表明石漠化程度越严重;③ 裸岩率不同的地区表现不同的分布形态和斑块特征,裸岩率越高,岩石越破碎,斑块分布较为分散。小尺度斑块景观格局与区域的生态过程有着重要关系,开展小尺度景观格局的研究会深化区域尺度石漠化发展过程的理解。石漠化地区的小尺度斑块景观格局变化影响区域的生态过程,对以后的石漠化过程以及未来石漠化演变的发展有重要的启示作用。 相似文献
1000.
基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。 相似文献