基于实景三维模型的地质灾害隐患识别——以广东省上坪镇为例

为了打破地质灾害中高位隐蔽性隐患发现难的局限,查清复杂地形下突发地质灾害的特点,实现地质灾害隐患点的精准识别。本研究以广东省连平县上坪镇为研究区域,基于无人机倾斜摄影测量技术构建高精度实景三维模型,生成点云、数字高程模型等衍生数据,在真三维环境中结合山体阴影进行隐患点识别,并结合实地调查对典型灾点的特征信息进行分析。结果表明:本研究识别的隐患点与现地验证情况一致,正确率达100%;共识别出隐患点23处(滑坡14处、崩塌9处),灾害密度约4处/km~2。本研究通过集成“空地联动”“点面体协同”“二三维一体”的方法,将立体灾害点搬进数字空间,实现了隐蔽性点位和调查盲区的全覆盖,对灾害预警和风险防控具有重要意义。

基于多任务联合学习的跨视角地理定位方法

针对现有跨视角地理定位方法中视点不变特征与视角转换方法割裂导致的性能提升瓶颈问题,提出多任务联合学习模型(MJLM)。MJLM由前置图像生成模型和后置图像检索模型组成。前置生成模型首先使用逆透视映射(IPM)进行坐标变换,显式地弥合空间域差,使投影图像与真实卫星图的空间几何特征大致相同;然后通过提出的跨视角生成对抗网络(CVGAN)隐式地对图像内容及纹理进行细粒度的匹配和修复,并合成出更平滑且真实的卫星图像。后置检索模型由多视角多监督网络(MMNet)构成,能够兼顾多尺度特征和多监督学习的图像检索任务。在University-1652(无人机定位数据集)上进行实验,结果显示MJLM对无人机(UAV)定位任务的平均精确率(AP)及召回率(R@1)分别达到89.22%和87.54%,与LPN(Local Pattern Network)和MSBA(MultiScale Block Attention)相比,MJLM在R@1上分别提升了15.29%和1.07%。可见,MJLM能在一个聚合框架体系内联合处理跨视角图像生成任务及检索任务,实现基于视角转换与视点不变特征方法的融合,有效提升跨视角地理定位的精度和鲁棒性,验证UAV定位的可行性。

基于条带模式GEOSAR-TOPS模式UAVSAR的双基成像算法

针对基于地球同步轨道条带模式合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)发射-无人机循序渐进对地扫描模式SAR接收组成的星机双基结构(GEO-bistatic radar with GEOSAR and UAVSAR,GEO-UAV BiSAR),提出了该工作模式下的成像算法。首先,基于泰勒展开原理推导了双基斜距,考虑到该双基斜距的空变特性,应用级数反演方法推导了具有距离空变性的点目标二维频谱。其次,考虑在小脉冲重复频率条件下由于天线转动引起的方位频谱混叠问题,提出了基于GEO-UAV BiSAR的成像算法。该成像算法引入dechirp技术解决方位混叠问题,随后通过距离压缩、距离徙动校正、方位压缩和dechirp技术得到清晰的成像结果。最后,仿真实验验证了该成像方法的有效性。

黄河源区生态景观的无人机观测与无人机技术升级研究

应用国产神龙260电动直升型无人机和数码摄像机,在DJI飞控技术和高空数字影像采集技术的支持下,对青海省贵南县境内的沙漠地貌、四川省唐克县境内的九曲黄河第一湾和青海省泽库县境内的草场分别进行了超低空航空观测,获得了黄河源区沙丘形态、沙草生态交错带、黄河沙洲、草场钙化壳的初步观测结果,为深入研究和解决黄河源区面临的地貌学和生态学问题开辟了新的技术途径。结合无人机在青藏高原的飞行实践,讨论了神龙260型无人机应用于高原对地观测领域的局限并指出了升级方向,为进一步发展高原地区的无人机对地观测技术奠定了工作基础。

低成本小型无人机遥感定位病死木方法

松材线虫病造成了我国大量的松树死亡,带来了严重的经济损失。及时发现并定位松材线虫感染的病死木,采取焚烧、就地砍伐等措施是有效阻止疫情扩散的可行方法。笔者利用低成本小型无人机采集疫情地区的高空间分辨率影像,并经摄影测量软件LPS正射处理后,导入到美国GeoLink软件中,实现病死木位置信息的采集。经地面差分GPS测量验证,水平位置偏差在0.24~2.82m之间,精度均方根误差为1.565m。该方法比传统病虫害监测实施效率高,系统维护和使用成本较低,可为疫情区域判断疑似病死木位置提供定位技术支持。

基于UAV和GIS技术的地灾监测方法

以无人机低空遥感为平台,对无人机在复杂地形条件下地质灾害监测中数据获取和数据处理,并采用GIS空间分析进行灾害规模和损失评价的方法进行了研究,最后以武隆鸡尾山山体垮塌和城口庙坝堰塞湖灾害监测为例进行了验证。结果表明,采用无人机低空遥感技术手段进行地质灾害监测能为救灾决策提供准确的基础数据和强大的技术支撑,具有重大的战略实用价值。

无人机对移动目标实时动态定位研究与实现

针对传统的无人机对地目标只能"冻结"图像后静态定位,而无法实时跟踪目标位置并得知运动趋势的问题,提出了一种针对运动目标实时动态定位的方法;采用"圆筛"原理优化实现运动目标轨迹展示与预测,并提高其定位精度;给出了工程实现的示例,并对其精度和误差计算方法进行了分析总结。试验结果表明:此方法的目标定位精度逼近静态定位,能够满足火炮等武器初始对准要求。

地学无人机系统与无人机对地观测系统工程研究

在系统阐述地学无人机系统、无人机对地观测系统等概念的基础上,以国产神龙260型地学无人机系统为例,论述了无人机系统的控制、无人机对地观测系统工程的方法论基础,总结了无人机对地观测系统工程图,可为从事无人机对地遥感工作的人员提供一定的技术支撑和理论支持。

视觉信息辅助无人机侦察目标定位技术研究进展

传统无人机侦察目标定位受限于平台、位姿量测设备性能的影响,定位精度提升有限。随着光学传感器性能的完善、先进视觉信息处理技术的发展,在无人机侦察目标定位领域引入视觉信息分析对提升地面目标定位精度,降低系统复杂度和成本有积极意义。文章分别介绍了基于先验知识的视觉辅助目标定位方法和无先验知识的视觉辅助目标定位方法的研究进展,阐述了视觉处理的关键环节,并从定位精度、影响因素、系统复杂度、使用要求等方面对比分析了两类方法的优缺点。最后,结合当前国际上无人机产业发展趋势,针对中国无人机侦察目标定位的现状,给出了视觉信息在助力目标定位领域的技术发展策略和应用前景,为国内无人机光电侦察目标定位系统研制提供了新思路、新方法。

基于UAV地面站避让系统的地理围栏算法设计与仿真

防止无人机闯入禁飞空域在技术层面的研究主要是感知与规避系统,而感知与规避技术发展尚未成熟。文中提出了一种无人机基于地理围栏的地面站避让系统模型,设计优化地理围栏算法,通过划分禁飞区域,定义围栏事件,设置触发事件判断无人机是否闯入禁飞区域;搭建半实物仿真平台,在Mat Lab环境下对地理围栏算法进行仿真验证。结果表明,地理围栏算法能够准确判断无人机是否闯入禁飞区,可以指导地面站避让系统的软件设计,避免无人机闯入禁飞区域。

无人机地理围栏越界探测算法改进与分析

防止无人机飞出指定空域或飞入禁飞空域的核心算法是无人机地理围栏越界探测算法。为了提高无人机地理围栏越界探测的准确性,从而保证低空无人机飞行的安全性,针对射线法进行改进;通过添加缓冲距离的判断来解决传统射线法无法解决的三种特殊情况,在Matlab环境下对其进行仿真验证,实现越界探测功能;找出影响改进算法运行时间的三个因素,并进行分析和讨论。结果表明:提出的基于改进射线法的无人机地理围栏越界探测算法在不影响运行时间的前提下,提高了无人机越界探测的准确性。

防止恶意无人机入侵电力巡检区的管控方法

在电力巡检工作中,巡检方法逐渐从原先的人工巡检,升级为无人机智能巡检。然而,恶意无人机入侵电力巡检工作区域,会给电厂的生产带来诸多安全问题。针对电子围栏技术在管控恶意无人机时缺乏实时性、灵活性以及管控避障效果差等问题,提出了一种防止恶意无人机入侵电力巡检区的管控方法,并通过实验验证了该方法使电力巡检区对无人机有高效的管控性能。

谈无人机遥感技术的发展与应用

无人机遥感技术的快速发展对测绘科学产生了巨大的技术变革,该技术的广泛应用已深入到军事与民用等领域,结合无人机遥感技术的时代背景及意义,介绍了无人机遥感技术的发展现状,探讨了当前无人机遥感系统组织的关键技术,并对无人机未来发展进行了展望。

基于无人飞行器的导航干扰源探测与定位系统设计与实现

全球卫星导航系统(GNSS)因具有覆盖范围广、使用成本低的特点而被广泛使用,但其多采用中、高轨道卫星,信号落地功率低,易受干扰,因此,为保证卫星导航系统的正常使用,需开展对导航干扰源的探测与定位研究.针对现有地面干扰源排查设备存在的定位精度低、机动性弱、定位时间长、干扰定位对测向环境依赖性高等问题.本文提出了一种基于无人飞行器的导航干扰源探测与定位系统设计与实现方法,通过在无人飞行器上搭载测向载荷,实现空中干扰源探测与定位,该系统具有作用距离远、覆盖区域大和机动性强等优点.

基于多视角多监督网络的无人机图像定位方法

针对现有跨视角图像匹配算法精度低的问题,提出了一种基于多视角多监督网络(MMNet)的无人机(UAV)定位方法。首先,所提方法融合卫星视角和UAV视角,在统一的网络架构下学习全局和局部特征并以多监督方式训练分类网络并执行度量任务。具体来说,MMNet主要采用了重加权正则化三元组损失(RRT)学习全局特征,该损失利用重加权和距离正则化加权策略来解决多视角样本不平衡以及特征空间结构紊乱的问题。同时,为了关注目标地点中心建筑的上下文信息,MMNet对特征图进行方形环切割来获取局部特征。然后,分别用交叉熵损失和RRT执行分类和度量任务。最终,使用加权策略聚合全局和局部特征来表征目标地点图像。通过在当前流行的UAV数据集University-1652上进行实验,可知MMNet在UAV定位任务的召回率Recall@1 (R@1)及平均精准率(AP)上分别达到83.97%和86.96%。实验结果表明,相较于LCM、SFPN等方法,MMNet显著提升了跨视角图像的匹配精度,进而增强了UAV图像定位的实用性。

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。