高精度无人机遥感地质灾害调查应用研究

在全球气候变化、矿产资源开发和重大工程建设等日益频繁的背景下,雪崩、塌陷、滑坡、地面塌陷、地裂等多种地质灾害的发生频率越来越高,其危害程度也越来越严重。对大规模、高效的地质灾害进行准确、快速的识别,不仅是进行防灾减灾工作的先决条件,更是保证工程安全的关键。文章先对多类地质灾害特征及常用识别方法进行分析,在此基础上着重分析高精度无人机遥感地质灾害识别中的技术特征及典型应用,并总结了地质灾害早期识别中所面临的问题及今后发展方向,仅供参考。

高精度无人机在变电站巡检中的应用

变电站巡检工作对于电网系统平稳运行有着重要作用,传统的人工巡检方式耗时、耗力,还无法获得较好的巡检效果,而高精度无人机的出现,利用信息化技术便可实现自动巡检,实时传送数据,是一种高效、安全的巡检方式。文章基于高精度无人机在变电站巡检中的应用展开探讨,并针对其优势、缺陷及在变电站巡检中的应用进行详细的阐述,以供参考。

高精度无人机在变电站巡检中的应用优势探究

变电站巡检工作对稳定电力系统正常运行,提升变电站安全性具有重要作用。高精度无人机应用到变电站巡检中实现了自主巡检,是一种效能较高、精度较高的巡检方式。文章对高精度无人机在变电站巡检中的应用优势、应用过程、应用对策等进行了全面的概述,旨在给予变电站巡检工作更多的参考价值。

基于无人机高精度DEM数据的梯田自动提取算法

提出一种基于无人机高精度DEM数据的梯田自动提取算法.首先,基于无人机航测技术获取1m分辨率的DEM数据,在此基础上计算地面坡度.此时,梯田田坎处于坡度的极大值区.其次,采用坡面流水模拟算法实现对该极值区的提取.最后,对提取结果进行掩膜滤波,消除非梯田区域,得到最终梯田提取结果.以陕西省长武县王东沟流域为实验样区,进行梯田提取实验,并将实验提取结果与梯田目视解译结果及光照晕渲模拟方法提取结果进行对比.结果显示,相比目视真值,该方法提取梯田的准确率为90.67%,具有较高的提取精度;相比光照晕渲模拟方法,该方法可提取出更为完整和连续的梯田结果.该梯田快速提取方法及结果可为水土保持、农业发展、生态环境治理等研究提供依据.

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性,采用2台无人机同时在200m的高空对交通流进行拍摄,获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图,获取每一时刻车辆的精确运行状态数据,在此基础上对2个视频进行拼接,最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标,共提取换道行为1520条,筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据,在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09s,平均换道空间距离为148.08m,换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小(34.29m),其相对距离在10m以内的占28.24%,驾驶人为了加快行驶,在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下,依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大,平均值为10.2km·h-1,并且在83%的情况下,本车的速度大于前车,说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC,MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析,并将安全状态划分为4种类型:严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急,非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性,以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。