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基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述 总被引：14，自引：13，他引：14
近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。 相似文献
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基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法 总被引：19，自引：9，他引：10
无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。 相似文献
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基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘 总被引：3，自引：1，他引：2
平整地技术是提高作物单产的重要措施,而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型,是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题,该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System,PPK-GPS）,获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列,并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理,使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系,使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列,消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后,根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度,共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明,本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm,表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较,本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。 相似文献
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无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展 总被引：26，自引：19，他引：7
田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。 相似文献
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近几年,我国的无人机遥感技术不断地完善与成熟,在一些领域上得到了广泛的应用。在草原生态遥感监测中,无人机技术也得到了大范围的应用,对于草原生态监测以及生态保护都起到很大的作用。 相似文献
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森林是陆地生态系统的主体和国家生态安全的保障。随着信息化技术的发展,无人机作为智能化装备的代表,在森林精准调查、设计和管理等方面发挥了关键作用。近年来,随着精准林业的发展以及无人机技术的应用,如何有效协同无人机技术和林业发展需求,实现森林质量精准提升和可持续发展,成为林业研究的重点和热点问题。该文从林业无人机系统及关键技术、研究现状、应用进展以及挑战等方面对近年无人机技术在精准林业中的应用进行阐述,重点探讨了无人机技术在森林资源调查监测、病虫害预警、火灾防控、林业植保、林业管理与执法等方面的应用,并分析了无人机技术在精准林业中面临的机遇和挑战,以期为无人机技术助力精准林业发展提供有益参考。 相似文献
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基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测 总被引：4，自引：1，他引：3
土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。 相似文献
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2017年4月22—24日,“国际工程科技发展战略高端论坛—农业航空技术”在北京召开,农业部农机化司李伟国司长在致辞中指出：农业航空技术是新兴的高端农业机械化技术,在现代农业生产中特别是航化作业、病虫害防治等方面发挥了越来越重要的作用。为全面、深入地了解中国农业航空行业的发展现状和趋势,反映行业面临的困难和问题,本刊特策划“农业航空工程”专题,共刊发8篇相关研究成果报道。
兰玉彬院士团队的研究综合分析了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等国内外研究现状,并给出植保无人机施药技术的未来发展建议,对优化植保无人机结构、科学应用植保无人机、提高农药利用率、减少环境污染具有重要意义。杨宁等采用无人机获取了内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地的无人机多光谱遥感图像数据及不同深度的土壤盐分数据,使用3种光谱指数筛选方法,对比3种建模方法,模拟3个深度土层的土壤盐分分布,比较了传统光谱指数及引入红边波段的改进光谱指数在盐渍化建模方面的潜力,具有创新性和一定的学术价值。陈锋军等针对云杉计数问题给出了较为完整的基于航拍和机器视觉的解决方案,对YOLOv3的网络结构进行了有益探索和改进,解决了YOLOv3模型小样本训练过拟合问题和云杉特征丢失问题,提升了云杉计数的准确率,具有重要的研究意义和实用价值。王玉娜、陈晓凯等基于低空无人机平台和成像光谱仪获取陕西关中地区拔节期冬小麦高光谱影像,将无人机高光谱遥感应用于冬小麦氮素营养监测和叶面积指数估算,对降低监测成本、增强时效特性等具有一定新意和重要意义。陈日强等利用无人机载激光雷达采集苹果园的果树单木冠层信息,并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响,具有一定的学术价值和实用性,对精准果园管理生产具有重要意义。杜蒙蒙等提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法,在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备获取激光测距值序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据,综合激光测距、GPS数据进行高程测量,对农田微地形测量具有很好的实用价值。孔繁昌等以东北地区粳稻稻瘟病高光谱识别诊断为选题,运用多旋翼无人机载高光谱遥感技术获取健康、轻度、中度和重度等级水稻穗茎的冠层指数,利用随机森林的方法对光谱预处理变换数据、光谱曲线特征提取参数、植被指数组合进行建模,填补了无人机高光谱遥感监测大田穗颈瘟病和实验室穗颈瘟病光谱理论研究之间的研究空白。
本专题集中刊发的8 篇系列文章,分别来自华南农业大学、沈阳农业大学、西北农林科技大学、北京林业大学、河南理工大学、河南科技大学、东北农业大学等机构,源于国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、广东省重点领域研发计划项目、广东省引进领军人才项目、中央高校基本科研业务项目、河南省高等学校重点科研计划项目等的研究成果,从理论综述、机理模型到实用技术,具有创新性、重要性、实用性等特点,对促进国内航空植保事业发展、农业航空技术全面推广应用、明确航空植保施药发展方向和未来智慧农业的发展与实现具有重要的理论和现实意义。 相似文献
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公路施工期间工程组成复杂、土石方挖填动态变化大，传统的水土保持地面人工监测手段由于识别工程类型效率低下，难以高效、直观地获取工程点位开挖扰动面挖填变化、水土保持措施实施动态变化等情况，无法满足公路水土保持监测的需要。低空无人机遥感技术因其辨识度高，为精准、高效、直观地判识复杂地物提供了方法。本文以四川山区某隧道掘进施工现场为对象，实施了两期低空无人机遥感监测，运用空间信息处理技术进行遥感影像处理，精准识别了临建工区各项工程、水土保持措施和挖填方量变化情况，有效弥补了传统监测方法的不足，为规范公路水土保持低空遥感监测技术提供了参考。 相似文献
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基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究 总被引：18，自引：1，他引：17
叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。 相似文献
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为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。 相似文献
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无人机技术在生产建设项目水土保持监测中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]对无人机低空遥感技术在水土保持监测中的应用进行探索,为该技术应用于小流域综合治理、水土保持监督管理、施工监理和水土保持验收等方面奠定基础。[方法]以浙江省长龙山抽水蓄能电站工程为例,结合《生产建设项目水土保持监测规程(试行)》,从背景资料分析、遥感数据获取、监测信息提取及应用3个方面,开展无人机低空遥感技术在水土保持监测中的案例分析。[结果]利用无人机低空遥感技术并结合传统定位观测手段,能够精细化、定量化地完成土地利用类型、扰动范围及流失量、弃渣场挖填方量、水土流失隐患及危害和水土保持措施等监测工作。[结论]无人机低空遥感技术在水土保持监测中的应用可靠性高,实用性强,计算结果的精度满足《监测规程》要求,有利于提高生产建设项目水土保持监测工作的技术水平,可为防治水土流失提供技术支撑。 相似文献
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中国农业信息化技术发展现状及存在的问题 总被引：22，自引：7，他引：15
围绕农业传感器技术、精细农作技术、农业机器人技术、农业物联网技术和农业信息服务技术五大方面,对农业信息化前沿技术的发展态势进行了分析,同时探讨了中国农业信息化前沿技术发展存在的问题并提出了相应的建议。研究表明,农业传感器技术是农业信息获取与信息化的基础,精细农作技术代表了当今农业装备的先进水平,农业机器人技术是未来农业智能装备的重要方向,农业物联网技术是农业监管与质量监控的有效手段,农业信息服务技术则愈来愈聚焦农业信息服务中的云存储、云计算、云服务和移动互联的关键技术问题。 相似文献
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基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法 总被引：3，自引：3，他引：0
树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。 相似文献
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无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用——以鄂北水资源配置工程为例 总被引：2，自引：0，他引：2
无人机遥感技术在水土保持监测工作中的应用尚未形成统一有效的方法与标准,针对这一问题,笔者以鄂北地区水资源配置工程为例,从遥感基础数据获取、基本监测信息提取、监测信息应用3个方面,开展水土保持监测实例分析.首先,针对案例工程的几个典型区,在航拍的基础上,利用Agisoft Photoscan Professional软件处理原始影像,获取各区域的DOM和DEM成果,其水平精度分别可达0.05和0.2m.然后,基于DOM和DEM提取监测对象的土地利用类型、位置、面积、体积等信息,构建三维虚拟模型.结果表明计算机自动识别更加快速,但存在将监测对象的阴影、苫盖误判为植被的问题.最后,将提取的信息逐一应用于案例工程的水土保持监测工作,直接获取各典型区扰动土地面积、弃渣体积、苫盖与否、苫盖面积等监测结果.无人机监测结果与运用传统方法监测的结果对比表明,2种方法的监测结果均满足相关技术要求,但无人机监测效率是传统人工监测效率的3～5倍.成果可为无人机遥感技术在水土保持监测中的应用提供有效的方法借鉴. 相似文献
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无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用——方法构建 总被引：3，自引：0，他引：3
无人机遥感为水土保持监测提供了新的技术支撑手段,但这一技术在水土保持监测工作中的应用尚处于起步阶段,还未形成统一、有效的方法与标准.研究将无人机遥感技术与水土保持监测现行的规范规程相结合,从基础数据获取、监测信息提取及信息在水土保持监测中的应用等3方面,构建基于无人机遥感的生产建设项目水土保持监测方法,并将其应用于工程实例.基础数据获取包括飞行规划设计、原始数据获取及原始数据处理3个步骤,最终生成DEM和DOM成果;监测信息提取可在DEM或DOM成果的基础上进行,通常包括土地利用类型、监测对象位置、长度、面积及体积等;信息应用主要是结合相关规程规范,将提取出的有效信息,逐一应用到生产建设项目水土保持监测工作中.应用结果表明,研究构建的方法简单实用,可提高无人机遥感在水土保持监测中应用的技术水平,为生产建设项目水土流失防治提供技术支撑. 相似文献
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基于无人机影像的农情遥感监测应用 总被引：32，自引：21，他引：11
该文以中国农业科学院（万庄）农业高新技术产业园及周边地区4.2×3.1 km的范围为研究区域,利用无人机搭载RICOH GXR A12型相机进行了航拍试验,主要测试了定位定向系统（positioning and orientation system,POS）数据辅助下光束法区域网平差方法平面定位及面积测量精度,以及无人机影像的作物面积识别精度。结果表明,在无控制点约束条件下,直接采用POS数据进行光束法区域网平差后,以中误差表示的平面定位精度为X轴方向（东西方向）中误差为2.29 m,Y轴方向（南北方向）中误差为2.78 m,整体平面中误差3.61 m;采用3阶一般多项式模型进行几何精校正,X轴方向中误差为1.59 m,Y轴方向中误差为1.8965 m,整体平面中误差为2.32 m,符合《数字航空摄影测量空中三角测量规范》中对1∶10 000平地的平面精度要求,能够满足农作物面积遥感监测中作物面积调查定位精度的要求;采用监督分类和面向对象分类2种方法,对面积评价区域种植的春玉米、夏玉米、苜蓿和裸土4种地物类型进行分类,以差分GPS调查结果为评价标准,4种作物总体识别精度分别达到了88.2%（监督分类）和92.0%（面向对象分类）,单独分类精度分别为88.9%、86.7%、93.0%、86.6%和90.35%、92.61%、94.93%、93.30%。研究结果说明了无人机遥感影像获取小范围、样方式分布的作物影像方面具有广泛的应用前景,推广后能够满足全国农作物地面样方对高空间分辨率影像的需求,可以部分替代现有人工GPS测量的作业方式。 相似文献
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无人机倾斜航空摄影监测崩岗侵蚀量变化的方法 总被引：2，自引：1，他引：1
如何高效精确地监测崩岗的动态发育过程并且量化侵蚀量是崩岗侵蚀机理研究中的难点。该文以准专业级无人机对目标崩岗进行倾斜摄影获得的全方位多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标崩岗的三维点云模型;利用点云数据构建DTM,提取目标崩岗地形数据;运用多时相连续DEM相减的方法获取监测周期内崩岗的高程变化,计算侵蚀量并找到侵蚀严重的部位,再使用2.5D体积测算方法细化侵蚀严重的崩壁和沟头部位的侵蚀量,以此作为补充,最终获得监测期内的总侵蚀/沉积量体积并换算为泥沙量。最终结果验证的平均相对误差为9.69%,一个月监测周期内最大的绝对误差仅为0.303 3 m3,满足监测要求。因此利用无人机倾斜航空摄影测量的方法监测崩岗侵蚀量是可行有效的,该方法可提取崩岗的所有地形信息,研究侵蚀泥沙的来源和侵蚀过程,是较为快速和精确的崩岗监测手段。 相似文献