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面向中国洪涝灾害应急监测的无人机空港布局 总被引：1，自引：0，他引：1
当前洪涝灾害对社会的经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。无人机机动、灵活,安全性高,可迅捷甚至实时获取灾区影像,对灾情的快速评估和应急救援决策意义重大。遥感无人机在洪涝灾害救援中能够发挥的重要作用已得到广泛共识,但是由于灾害的突发性,缺乏就近部署的资源制约了无人机遥感观测和救援作用的发挥。针对突发灾害,在区域和全国范围内建立起一定的无人机遥感应急体系成为国家面向未来正在考虑的选项。基于此,本研究提出了基于中国科学院的野外台站构建全国无人机遥感观测网的设想。本研究以中国防范洪涝灾害等级分布数据、行政区划数据、中国科学院野外台站分布数据和当前无人机性能数据库为数据源;以行政区划离散并提取的中心点作为需求点,台站作为设施点,不同洪涝等级区域内需要无人机进行应急观测的重要程度作为权重,利用最大覆盖选址模型进行空港选址布局;利用成本-效益曲线确定台站的最佳数量,最终从268个台站中选取出81个作为支撑全国洪涝灾害无人机遥感观测网络的无人机空港。无人机空港布局结果在理论上能够实现对中国绝大数突发洪涝灾害在2 h内初步完成洪涝观测,这对于构建中国空天地一体化的洪涝灾害监测体系具有重要意义。同时,本研究中的方法和成果对于进一步构建行业和综合性的全国无人机遥感观测网也具有一定借鉴和参照意义。 相似文献
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针对高分卫星遥感共性产品真实性检验对无人机数据的需求,本文以已有野外台站为依托,开展无人机空港布局研究。首先,综合考虑影响卫星产品空间变异的因素,构建了地理背景覆盖率的物理模型;其次,基于地理背景覆盖率改进覆盖模型提出最大地理背景覆盖模型,并利用简单随机抽样中的样本容量确定方法确定合理的空港数量,分别利用本文提出的最大地理背景覆盖模型和已有最大面积覆盖模型进行空港布局的研究;最后,对两种模型下的空港布局结果进行对比,并利用MODIS EVI数据产品对布局结果进行验证。结果表明,在空港数有限的条件下（n = 60）,最大面积覆盖模型选择的空港,其服务范围内的地理背景覆盖率为26.66%,能代表70.37%的中国陆地区域,而最大地理背景覆盖模型选择的空港,其服务范围内的地理背景覆盖率为38.32%,能代表73.36%的中国陆地区域。最大地理背景覆盖模型比最大面积覆盖模型能获得更优的空港布局结果,可用于支撑中国区域面向高分卫星遥感共性产品真实性检验的无人机观测网络建设。 相似文献
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基于改进蚁群算法的无人机低空公共航路构建方法 总被引：4，自引：0，他引：4
日益增加的无人机数量和飞手自由规划航线给航空安全带来极大隐患。构建一个安全、高效的航空飞行环境,可以为无人机活动设立隔离空域,并在隔离空域内规划无人机低空公共航路,以提高低空空域利用率,为无人机交通管理提供决策依据。本研究充分考虑无人机近地表飞行及其即时通讯等特点,以天津市为例,基于地理信息技术构建以多源地理空间数据为基础的无人机低空飞行环境,包括低空蜂窝网络环境、大气环境和政策空域环境等,并改进传统蚁群算法以搜索无人机最优路径,得到该区无人机低空公共航路网。研究结果表明,改进的蚁群算法大大提高了路径搜索效率,满足无人机航路规划的高时效性、动态更新等要求;并且天津市航路长度符合市场上现有的无人机最远航程要求,基本满足现有的无人机运输要求。本研究描述的无人机低空公共航路研究的核心算法和关键技术,可以为无人机管控系统提供核心技术支撑。 相似文献
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随着星载面阵CMOS探测器的广泛使用,使得获取超时相数据成为可能,这为新型对地遥感工作模式带来新的发展机遇。本文不再局限于采用单一技术解决单一技术指标的传统解决问题的方式,系统性地提出一种面向星载面阵CMOS相机的新型成像方式,利用面阵CMOS相机连续快速曝光在极短的时间内获取同一观测区域的超时相序列数据,通过图像重建的方式,实现一揽子的图像质量提升,即同时实现虚拟数字时间延迟积分TDI（Time Delay Integration）、调制传输函数MTF（Modulation Transfer Function）补偿和空间分辨率GSD（Ground Sampling Distance）提升。这种新型成像方式的优点是,可以改善星载光学相机是探测器受限系统的窘境,进而在不改变光学系统的情况下,通过求解一个病态方程,实现对地遥感图像空间分辨率与成像质量的综合提升。基于实验室的靶标仿真实验数据、基于低轨光学遥感卫星OVS-1A、吉林一号视频03卫星和高分四号卫星的真实数据实验结果表明,无论是信噪比,图像清晰度还是空间分辨率都有明显提升。这种新型成像方式已被中国后续某地球同步轨道光学成像卫星所采用,可以预见的是,这种成像方式不仅可以使得在轨卫星发布更高分辨率与更好图像质量的产品,盘活在轨卫星的探测资源;在实现同样空间分辨率与图像质量的前提下,可以有效降低光学相机载荷的体积与重量,进而可以有效降低未来光学卫星的研制成本。 相似文献
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超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术，但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时，难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此，本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论，提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法（MSR-SRR）。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型，通过正则化方法来完成超分辨率重构，不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息，而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权l 1 ![]()
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