载人机航拍技术及应用

本文针对国内市场对载人机航拍技术敬而远之的群体心理.尝试对其技术和应用进行一次系统的梳理和全面的概述。通过实例分析和实战总结.客观阐释了航拍选择的多元性问题,介绍了核心设备的结构和特性,横向比较了载人航拍飞机的类型,并从操作和驾驭两个层面分析了实际航拍的常见问题和解决方式。回顾历史,展望趋势,载人机航拍一直都是航拍摄影中最重要的分支.但在影视制作不同层次的客观需求下,载人机航拍在技术上的绝对优势和相对限制都会被分别放大,并被放在具体语境中进行谨慎的考量。

长距离复杂地形架空输电线路无人机载雷达巡检技术研究

架空输电线路是电力系统中重要的输电通道。长距离复杂地形的架空输电线路具有较大的安全风险,受到地理条件、气候等因素的限制,无法全面、准确地检测输电线路的潜在问题。为此,提出长距离复杂地形架空输电线路无人机载雷达巡检技术。结合无人机载激光雷达系统原理和不同作业场景需求,采集并预处理点云数据,进行数据融合和分类,完成数据融合解算,生成电力专业报告,实现输电线路巡检。实际应用案例展示了本文技术能够有效提高项目作业效率,且数据成果质量好、精度高,满足项目需求,充分体现了无人机载激光雷达技术在架空输电线路巡检应用中的优越性。

基于地形辅助的无人机载InSAR图像分区配准方法

小型化、轻量化的无人机(UAV)为合成孔径雷达(SAR)提供了更加灵活、机动的观测平台,无人机载干涉SAR(InSAR)逐步应用于干涉测量领域。无人机小而轻,易受气流扰动的影响,采用多航过模式进行干涉测量时,飞行航迹非线性且不平行。非线性、不平行的飞行轨迹导致两幅图像之间存在几何畸变。在复杂地形条件下,无人机载InSAR的干涉图像对之间的偏移量大且具有明显的空变特性,给图像配准带来了很大的技术挑战,常规的基于多项式拟合的配准方法不再适用。该文提出了一种利用地形辅助分区的图像配准方法。首先基于航迹信息生成高程门限,利用外部地形对测量区域进行图像分区处理,然后对区域内的偏移量构建多项式变换模型,对各区域边界处的偏移量施加约束,并进行联合求解,最后获得连续的全局偏移量拟合面,通过对辅图像进行重采样实现精配准。基于P波段无人机载InSAR获取的实测数据,初步验证了该方法的有效性。

无人机/载机近距飞行的简化稳定性判据

无人机蜂群密集飞行和无人机空中回收都涉及到无人机/载机在近距干扰流场中的飞行稳定性问题。针对上述应用背景,采用无人机/载机干扰气动导数模型,分析近距飞行的影响因素,采用纵向运动动力学方程,推导出其简化稳定性判据,并采用典型飞行器参数进行初步分析。通过数值仿真分析,结果表明:该简化判据反映了无人机运动稳定性与气动特性、干扰流场特性的关系,可用于相关无人机在干扰流场中飞行稳定性初步分析和设计;干扰流场中的下洗效应可使无人机出现幅值收敛较慢的短周期模态运动,增加了干扰流场中实现稳定可控飞行的难度。

无人机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响分析

无人机载LiDAR点云数据是目前生产DEM的重要数据源。为进一步提升DEM构建效率,本文选取平地和山地两类地形作为试验区,利用基于不规则三角网的点云抽稀算法,对滤波处理后的地面点云数据分别按照80%、60%、40%等7种地面点保留率进行抽稀,并用平均误差(ME)、标准差(SD)、均方根误差(RMSE)3个指标,对不同抽稀比例下生产的DEM成果进行综合精度评定。结果表明:(1)平地地面点云密度达2点/m^(2),山地地面点云密度达9点/m^(2)时,生产的0.5 m格网间距的DEM精度优于0.05 m;(2)随着地面点云密度的增加,DEM精度水平逐渐趋于稳定,当地面点云密度抽稀到1点/m^(2)时,DEM精度快速下降。针对无人机载LiDAR点云数据进行大范围工程化DEM生产任务,该研究结论对降低数据获取成本、提升DEM生产效率具有一定的指导和借鉴意义。

无人机/载机近距飞行气动稳定性及位置控制研究

无人机空中回收、密集编队飞行和空中加油都涉及飞行器在近距干扰流场中的飞行稳定性和位置控制问题。针对无人机横向近距飞行回收/放飞的应用背景,采用干扰气动导数模型,建立近距干扰流场中飞行器的纵向小扰动运动方程,根据飞行器位置稳定性要求,提出采用单独舵面偏转模拟回复力实现无人机纵向位置稳定的方法。在此基础上,结合典型飞行器数据,采用状态空间分析方法,建立代价函数,完成俯仰舵偏和变推力最优控制设计和仿真,初步验证了无人机纵向近距稳定飞行控制的可行性。

无人机载激光雷达在矿山环境恢复治理中的应用

随着无人机载激光雷达的不断优化和改进,其在矿山地质环境恢复和管理中的应用将日益广泛,无人机载激光雷达是指集成了IMU、GPS和激光扫描仪基本功能的测距和探测系统,已经在很多领域发挥了实际作用。因此,本文对于无人机载激光雷达在矿山环境恢复治理中的应用进行全面的分析。

可见光-近红外无人机载高光谱成像仪设计与验证

为克服无人机高光谱遥感发展过程中的成本昂贵、拍摄效率低下和地物分类结果不准确等制约因素的影响,自主研制出适用于多旋翼无人机搭载的国产轻小型可见光-近红外高光谱成像仪,全波段和视场在截止频率的平均故障时间(Mean Time to Failure,MTF)均高于0.83,光谱分辨率优于2.8 nm;成像仪与多旋翼无人机、电源、POS/IMU、稳定平台完成系统集成。在此基础上,以鄱阳湖南湖村和新疆杨庄岩体西北部为研究区,进行仪器试验应用。利用鄱阳湖南湖村获取数据像元曲线与ASD地面光谱仪同步实测的典型地物光谱进行对比分析,验证成像仪的光谱准确性,ASD地面光谱仪同步实测的典型地物光谱与无人机载高光谱影像同名地物光谱吻合度较高。经光谱重建和光谱角分类实验,结果表明:地物分类结果较为准确。新疆杨庄岩体西北部区段真彩色影像与航空有人机高光谱获取的CASI图像,赤铁矿识别与填图结果表明,成像仪在地质领域有较好应用效果,可用于更高比例尺的地质填图。总之,研制的轻小型可见光-近红外高光谱成像仪可为我国地质、生态环境等领域的调查提供一种新的技术手段。

无人机载激光雷达在矿山地形测绘中的应用

随着技术的不断进步,无人机搭载的激光雷达设备将会更加先进和便捷,能够应用于更多领域,实现更精确的数据采集和地形测算。通过利用无人机载激光雷达技术,矿山企业可以更好地了解地形地貌变化,科学规划矿区开发,提高安全生产水平,推动矿山行业的可持续发展。对无人机载激光雷达技术的研究与应用也有助于推动无人机和激光雷达技术的发展,为其他领域的测绘和监测工作带来新的可能性和机遇。

无人机载三维激光扫描技术在露天矿山测量中的应用研究

矿山测量在矿业资源管理与生产优化中占据着重要位置,但是以往传统的测量方式往往会受到地形条件的限制,导致其测量周期较长,而生产计划也不得不随之而进行调整。本文则对无人机载三维激光扫描技术的应用进行探究,先对该技术内容进行简单介绍,之后结合对其在露天矿山测量中的具体应用进行分析,最后从区域选择、设备校准、数据采集以及数据处理这四个角度来探究其应用流程,以供参考。

基于无人机载LiDAR数据的玉米涝灾灾情评估

【目的】基于无人机平台的遥感技术是目前研究的热点,也是推动现代化农业快速发展的主要力量之一。笔者欲通过分析涝灾研究区激光雷达点云数据反演的玉米冠层高度,快速准确实现玉米涝灾受灾范围监测和灾情评估,为防灾减灾、高产稳产、农业保险理赔等提供依据。拓展无人机载LiDAR数据在农业领域的应用价值,为农业等相关部门快速有效掌握农情信息提供保障。【方法】2016年7月19—20日,以因大暴雨导致涝灾的北京市昌平区一块玉米大田作为研究区,基于无人机平台获取研究区激光雷达数据。通过冠层高度模型(canopy height model,CHM)反演出玉米冠层高度,采用正态统计理论的双阈值划分策略确定阈值,构建基于玉米冠层高度差异的涝灾灾情遥感监测模型,评价玉米涝灾灾情严重程度,并基于地面实测数据进行精度评价。【结果】涝灾发生后,玉米长势存在一定差异,最明显的差异体现在玉米植株高度。基于正态统计理论和野外测量,最终确定严重涝灾玉米冠层高度为0.30—0.84 m,中度涝灾玉米冠层高度为0.84—1.70 m,冠层高度1.70 m以上为轻度受灾区域。通过野外实测样本对无人机载LiDAR数据估算结果进行混淆矩阵分析,总体分类精度达到72.15%,Kappa系数为0.44。结合数码影像做进一步验证,结果表明研究区玉米涝灾遥感空间制图结果与数码影像结果基本一致。【结论】通过无人机载LiDAR数据能实现玉米冠层高度反演,结合涝灾后玉米植株高度差异特征能有效反映不同涝灾程度,实现区域尺度下玉米涝灾受灾范围监测和灾情等级评估,有利于便捷高效获取灾情灾害信息。

一个高精度无人机载多功能SAR系统

该文介绍了中国科学院电子学研究所研制的一个高精度无人机载多功能SAR系统,该系统可灵活工作在Ku和X波段,具有高分辨率、干涉、全极化成像能力。该文对该系统的指标、功能、组成进行了描述,提出了高精度运动补偿、宽带信号产生和中频接收、多通道幅相一致性保持等方案,通过车载和无人机飞行实验,验证了无人机装载多功能SAR系统的可行性。

无人机载多光谱侦察效能研究

光谱成像探测技术将成像技术和光谱技术结合在一起,能够提供丰富的目标场景信息。对多光谱成像探测技术进行了详细研究,针对迷彩伪装目标侦察设计了无人机载多光谱摄像机,重点分析了多光谱侦察探测、识别的计算方法。通过试验验证,多光谱侦察效能提高20%~50%。

高分辨无人机载SAR多模接收/激励子系统

为适应无人机载SAR侦察系统高分辨、大测绘带、微型化要求,接收/激励子系统采用了直接解调与去调频兼容工作方式,使系统基于100 MHz实时处理器实现最高达0.5 m分辨率多种工作模式,并具有大测绘带功能。采用了基于高速数字直读波形产生技术实现了发射信号和去调频信号的预失真补偿,结合接收通道失真的大闭环补偿,在大带宽时获得优于-40 dB距离峰值副瓣。采用了多重隔振和小型化结构设计实现了强环境适应性和振动条件下高频率稳定度。

无人机载SAR任务电子系统的研究与应用

无人机载合成孔径雷达(SAR)具有机动灵活、战场生存能力较强的特点,它依靠SAR先进的雷达成像技术与无人机全天候、全天时侦察能力,是未来战争中监视与侦察的重要手段。由于SAR任务受无人机航线规划与飞行姿态的影响,各任务之间又存在差异性,调度易受制约而造成效率低下。任务电子系统的目的就在于为无人机载SAR的任务调度提供科学的决策依据。介绍了无人机载SAR任务电子系统的架构及任务调度方法,建立了任务调度的线性规划约束条件,通过飞行试验验证了系统的合理性与有效性。

无人机载Ku波段有源相控阵天线

设计了一种无人机载雷达的Ku波段有源相控阵天线,分析了有源相控阵天线的系统组成、模块布局和设计思路,实现了高集成、低剖面的有源相控阵天线设计,并可同时实现SAR和GMTI功能。设计了32行线源的宽边纵缝驻波阵形式的波导裂缝阵列天线,通过加脊和分区馈电法扩展了天线的工作带宽。采用FFT反演算法在微波近场暗室中对有源相控阵天线进行了校正补偿。实测结果表明该有源天线可以实现两维-20 dB的低副瓣电平,并可在俯仰向实现±60°的相控阵扫描,实测方向图与仿真结果相吻合。本天线具有宽带宽角扫描、低副瓣、低剖面、结构紧凑等优点。

无人机载激光雷达人工林单木分割算法研究

为充分发挥单木分割算法的应用潜力,实现单木位置的精准定位和树冠的精确划分,利用无人机载激光雷达点云数据,根据优势树种和林分密度差异选取四块人工林样地,使用单木探测率P、探测准确率R和总体精度F评价分水岭分割算法、特征点决策树算法和邻域增长算法以及点云聚类分割算法的分割精度,通过改变栅格分辨率及点云密度,进行单木分割效果的敏感性分析。结果表明:1)四种算法分割结果较好,总体F值达到0.89,R值总体为0.85,P值总体为0.94。林分稀疏的样地比林分密集样地分割精度更高,分水岭算法分割单木精确性和适应性最好;2)选择合适的CHM分辨率有助于提高单木分割精度,栅格分辨率为0.3 m×0.3 m时基于CHM分割算法分割结果均为最好;3)随着点云密度的降低,点云聚类分割算法分割精度降低。当点云密度为100%(65 pts·m^(-2)),F值为0.77,点云密度为10%(6.5 pts·m^(-2)),F值为0.58,F值降低0.19。

倾斜影像辅助的无人机载LiDAR高陡边坡形变监测

针对高海拔峡域地形地貌环境下基于轻小型无人机载LiDAR对高陡边坡激光点云扫描数据缺失导致DEM重建及形变分析精度低的问题,优化设计了一种垂直于山脊线、变高飞行的无人机点云/多视影像数据采集,以及影像密集匹配点云辅助下LiDAR三维激光点云的滑坡群DEM重建方案,实现了复杂地形地貌下LiDAR点云数据安全、高效的采集,改善了高陡边坡DEM重建及形变监测的精度和完整性。该方法基于迭代最邻近点算法,将倾斜影像生成的点云数据与同期获取的LiDAR点云数据配准和融合,实现了LiDAR点云数据缺失补偿,进而构建出完整、高精度的DEM,并与往期倾斜影像生成的DEM进行差分,对三个典型滑坡体进行了高程形变分析。以青海龙羊峡水电站的高陡边坡滑坡群为研究区,利用实测的GNSS地面控制点进行实验验证,得出结论:融合后的LiDAR点云精度为0.063 m,比融合前提高了0.018 m;重建的三个典型滑坡体的DEM高程精度为0.08 m,提升了边坡DEM重建的完整性和精度;对三个典型滑坡体2018、2021年两期高程形变分析,表明:滑坡群中多个边坡发生不同程度的土体滑动,高程方向的形变高达50多米,滑坡群形变量大。

无人机载小型SAR目标分辨与定位能力分析

分析了无人机载小型合成孔径雷达(SAR)可用于战场侦察的基本工作模式;讨论了SAR分辨率与对目标分辨能力的区别;从机载SAR成像几何关系的角度,研究了载机航向测量误差、载机空间位置测量误差、载机飞行速度测量误差、雷达高度误差、雷达斜距测量误差等因素对实时目标定位精度的影响程度,提出了实时定位与读图定位结合使用的观点。其结果对于无人机载小型SAR的设计和应用都有重要意义。

某型无人机载雷达的结构设计

无人机具有研制成本低、环境适应能力强等优势,广泛应用在民用和军用上,但无人机体积较小,研制高可靠性的小型化和轻型化无人机载雷达难度较大。文中论述了某无人机载雷达结构设计的总体方案,利用功率射频单元与天线单元结构一体化和环控一体化设计,实现了无人机载雷达的小型化和轻型化设计,并通过力学仿真和热仿真验证了该方案的可行性。该设计方案成功解决了无人机载雷达占用空间小、重量要求苛刻及无人机无法提供液冷源等技术难题,可供今后同种类型无人机载雷达的结构设计参考。