基于模糊贝叶斯网络的低空无人机运行风险评估

为解决目前城市低空环境下的无人机(UAV)运行安全风险问题,利用模糊贝叶斯网络(FBN)识别和评估低空无人机运行的关键风险因素。首先,在分析低空无人机运行流程基础上,从人-机-环-管角度分析低空无人机运行过程的风险因素。随后,利用GeNIe软件构建低空无人机运行风险评估贝叶斯网络(BN),利用专家先验知识和模糊集量化分析底事件的先验概率。最后,开展单因素分析、双因素分析以及敏感性分析,并以实例验证网络可行性。研究结果表明:低空无人机运行的关键风险因素为无人机电池故障、运行航线的环境障碍物以及无人机运行监管技术;FBN反向推理分析结果显示,环境相关风险(79%)、无人机设备风险(60%)是无人机运行过程主要风险因素。

探讨基于Agisoft Metashape和天工软件的低空无人机空三精度提高方法

目前,由于消费级相机和无人机UAV的出现,使得航测入门低,数据获取极方便,当然也带来了一系列数据后处理的技术问题,其中空三精度的处理就是典型。本文针对低空无人机数据的空三加密流程进行了探讨,从只使用常规单一摄影测量软件进行空三处理与先使用Agisoft Metashape软件进行空中三角测量输出畸变改正后像片再使用常规摄影测量软件进行空三处理的空三精度进行了对比,总结出了提高低空无人机空三精度的方法。

浅谈低空无人机测绘精度影响因子

低空无人机测绘遥感相对大飞机测绘遥感来说具有低成本、高机动、高时效、气候影响小等特点已广泛应用于基础测绘中,特别是局部小范围进行基础测绘时,以其先天的优越性可以取代外业全数字化测图和大飞机航空摄影测量,该文从对影响低空无人机测绘精度的航飞质量和影像质量的两大因子分析,进一步从硬件选型角度剖析了分别提高这两大因子质量的子因子,并对相机设置给出了建议,最后还对畸变差检校做了初步研究,对重做畸变差检校的条件做出了定量性地建议。

基于华为云的无人机倾斜数据处理效率和成本分析

倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围、高精度、高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观、位置、高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证。它能让用户从多个视点调查地物,愈加真实地反映地物的实际情况。但是随着获取的倾斜数据分辨率越来越高,获取频率越来越快,传统的数据处理单位的自有机房很难满足限定工期内需要完成的高峰大数据量处理要求。本文结合华为云计算来进行低空倾斜数据处理,从华为云处理倾斜影像的效率和成本上进行了分析,总结出了最常见的无人机五镜头倾斜数据利用华为云处理的最优性价比选择策略。

浅谈低空无人机小数码数据后处理解决方案

随着信息科学和相关产业的快速发展,各国对空间数据的需求急剧增长。数据获取成为当前阻碍空间信息技术迅速推广应用的主要瓶颈之一。测绘无人机作为一种低成本、高精度、操作简便的遥感影像获取设备应运而生。针对目前低空无人机小数码航拍数据,姿态稳定性差,旋偏角大,影像畸变大等缺点比传统大数码航拍数据后期处理难度大,基于航天远景visiontek全套数字摄影系统软件,提出无人机数据后处理的完整解决方案:检测航拍质量,快速得到全景图,得到高精度空三结果及航测内业3D产品。

基于无人机与机器学习的黄河源高寒草地植被覆盖度反演技术

针对高原高寒地区大面积草地植被覆盖度调查与实验过程中地面测量效率低下,遥感数据质量不佳、数量源受限与反演结果不确定等问题,在黄河源地区利用低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感技术、统计建模与机器学习方法,开展基于可见光影像的高寒草地植被覆盖度反演与验证。结果表明:基于可见光构建的过绿指数与植被覆盖度的相关系数达0.676,比归一化差异指数高出近5.2%,具有较高的可靠性;利用过绿指数建立的高寒草地植被覆盖度统计模型中,对数模型和Gamma模型精度较高,但具有显著的地域差异性;直接利用低空无人机遥感波段值建立的机器学习模型精度显著优于各个统计模型,获得的均方根误差、估算精度、相对偏差和决定系数比统计模型中表现最优的对数模型分别提高2.68%、3.75%、7.35%和13.91%,且无需计算植被指数,在成本、效率和精度等方面具有较大的优势。

浅谈无人机稀少控制高精度解决方案

针对当前低空无人机航空摄影航拍数据结果复杂,内外业工作量大,成本高,效率低。以飞行架构航带保证高强度连接的区域网,利用GNSS精密单点定位技术,获取高精度POS数据,辅以稀少地面控制点,进行GPS辅助光束法区域网平差,快速得到符合大比例尺精度要求的空三加密成果,同时大幅度降低低空摄影测量内外业工作量,得到航测内业3D产品。