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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
闵文芳 江朝晖 李想 姜贯杨 饶元
为高效、精准、及时地获取农作物的空间分布及其面积,建立了基于无人机平台和图像分析的大田作物检测方法:采用小型四旋翼无人机搭载高性能数码相机获取作物图像后,通过图元分割和目视解译获得目标样本,提取其21维颜色特征和3维纹理特征,采用BP神经网络分类器和像素累加法进行作物种类识别和面积测量。试验结果表明,系统对小麦、油菜、蚕豆和大蒜的平均识别率达86%,面积测量的平均相对误差约为9.62%。
关键词：
无人机 图像处理 作物种类识别 面积测量
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
卢少志 杨蒙 杨万能 叶军立 李为坤 宋鹏
为高灵活度、稳定有效地获取田间作物表型信息,设计了一种四轮独立驱动、独立转向的田间作物表型检测平台,该平台主要包括行走系统、控制系统和表型信息采集系统,采用Creo软件对平台进行结构设计并对主体框架不同工况进行有限元仿真分析。以西门子1200系列PLC为主控制器开发了一套控制系统,实现平台的原地转向、横向移动和阿克曼转向模式控制,采用基于模糊PID的四轮协同控制方法实现了四轮同步运动。设计的检测平台可根据检测需求挂载RGB相机、热红外相机、高光谱相机等不同传感器进行表型信息采集,并在采集过程中形成移动暗室,有效降低外界环境对表型信息采集效果的影响。田间试验结果显示:设计的检测平台在满电量状况下单次不间断作业可达6 h;四轮协同运动试验结果显示,车轮转速最大偏差率为1%,在水泥地面和田间直线行驶时平均偏移率分别为2.14%和2.57%,具有良好的移动稳定性;挂载RGB和热红外相机进行作物表型信息获取时,每小时可检测120个田间育种小区;在不同时间段,分别采集非暗室环境与暗室环境下棉花RGB图像并提取叶面积,结果表明平台所采集RGB图像更加稳定可靠;对暗室环境下RGB图像、热红外和高光谱图像进行采集分析,结果表明该平台所采集图像均质量良好且可获得有效信息。
[期刊] 林业科学
[作者]
谢婉滢 刘文萍 王晗
【目的】针对无人机松林图像中早期松材线虫病害特征不明显、尺度多变导致的目标漏检、误检问题，提出一种基于深度学习的早期松材线虫病害检测方法。【方法】首先，为了便于在无人机机载端的模型部署需求，提出一种降低计算量和参数量的松材线虫病害检测方法；其次，为获取早期松材线虫病害更准确的特征，采用多种方式同时提取特征并融合以增强对有效特征的学习能力；然后，为进一步提高不同尺度特征的融合能力，使用注意力机制对齐相邻两级特征；最后，以辽宁抚顺大伙房试验林场无人机拍摄的早期松材线虫病害为研究对象，利用LablImg开源软件标注拍摄高度为100～240 m的图像，构建无人机早期松材线虫病害图像（EPI）数据集。【结果】在EPI数据集上的测试结果表明，本研究方法的平均精度（AP）最高达95.2%，相比YOLOv5s、YOLOX-s和YOLOv6s的AP分别提高3.1%、4%和0.9%；该模型体积仅12.8MB，分别是YOLOv5s、YOLOX-s和YOLOv6s模型体积的23.6%、17.8%和8.9%。【结论】本研究方法具有较高识别精度，同时保持模型体积较小，可为无人机在机载端识别早期松材线虫病害提供可能。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李志铭 赵静 兰玉彬 崔欣 杨焕波
【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李亚东 曹明兰 金红玉 姚树军 李亚昆 贾树华
【目的】造林是实现林业资源可持续发展的重要手段。造林地块分散、分布偏远、交通条件差，人工造林成活率检查耗费大量人力、物力和时间成本，且效率低、无法及时全面精准掌握造林成活率、采用的抽样检查方法受主观因素和偶然因素影响较大。为解决以上问题，本研究探索了一种基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法。【方法】利用大疆Mavic2多旋翼无人机采集不同时期云杉人工造林地的影像，利用YOLOv5深度学习网络模型训练了苗木对象检测模型，并与DeepSORT多目标追踪算法相结合，在安装Mavic2无人机地面站的安卓平板电脑上进行二次开发。通过整合无人机4G图传，将无人机拍摄的视频实时回传至无人机地面站安卓平板电脑上。利用YOLOv5s+DeepSORT实现了实时苗木检测与动态多目标追踪，通过对跟踪到的苗木进行类别判定和计数汇总，最终自动计算目标小班的造林成活率。【结果】在内蒙古大兴安岭大杨树林业局乌鲁布铁林场2022年春季造林地块中随机抽取了7个造林小班进行试验，结果表明本研究与人工检查相比成活率检测平均相对精度能达到99.62%，可平均节省50.94%人力工时。【结论】文章采用基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法，不仅效率高、精度可靠、容易操作、可以极大地减少人力工时。与传统人工检查方法相比具有以下优势：1）有效提高了检测效率，减少了人力、时间、交通成本，能够实现对所有造林地块的全面检测，减少了抽样检查方法导致的随机误差；2）实现利用基于视频检测的算法自动完成成活率统计，统一了检测标准，避免了人工检测带来的主观误差；3）在检测视频中标注每株苗木的判定类别，可作为过程资料保存输出，为复核提供了有效依据。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
戴颖成 陈知明 刘峰 李建军 吴毅 吴若南
【目的】森林火灾对生态环境的破坏巨大，各种火灾探测方法近年来备受关注，但不同的检测载体与检测数据在森林火灾检测的应用中仍具有各自的局限性。为此，提出一种基于深度学习与无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测模型，旨在减少无人机森林火灾检测的延迟和丢失，提升森林火灾检测效率和检测能力。【方法】采集中国北部亚干旱地区森林火灾巡护数据，增加北亚利桑那大学无人机森林燃点数据提升模型的学习范围，同时对数据进行数据增广，提升模型学习的数据量。利用红外影像的成像特点对森林火灾燃烧点进行特征放大，降低检测数据的复杂度。引入计算量适当的目标检测算法，减少无人机森林火灾检测系统的检测时延。【结果】1）红外影像下的森林火灾燃烧点检测模型在非极大抑制IoU阈值为0.3的条件下，其检测AP(Average precision)值达到了0.961 6，检测精度（Precision）达到了0.929 3。2）红外影像森林火灾检测模型在40 fps的实时视频中的检测速度平均达到了31 fps。3）在图像翻转、图像旋转与图像仿射变换3种数据增广模式下，模型的检测性能达到最高。【结论】基于红外影像的森林火灾燃烧点检测模型对森林火灾更敏感，减少了森林火灾检测的计算量，减轻了地面站计算机的计算负担。图像的色域变换对红外数据下的森林火灾燃烧点检测模型提升效果不明显。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
代文 汤国安 胡光辉 杨昕 熊礼阳 王雷
流域输沙过程是地貌学和地表动力学的重要研究内容,但传统的输沙过程监测方法仅能得到某个区域的总输沙率,无法推算其空间分布。论文以黄土高原绥德县窑家湾小流域为例,利用无人机摄影测量技术得到其2006年和2019年2期数字高程模型(DEM)并计算地形变化量;然后,根据质量守恒原理和多流向算法建立泥沙在空间上的输送模型,进而计算小流域输沙率的空间分布。实验结果表明,该模型能有效模拟泥沙在空间上的输送情况,输沙率出现质量不守恒的区域面积占比小于4%,且不守恒区域多为人类活动影响区。同时,论文讨论了DEM的选择和不同地形变化检测水平对模型结果的影响。当使用第一期DEM进行泥沙搬运路径推算时,质量不守恒区域的面积显著降低。使用误差空间分布图进行地形变化检测得到的输沙率结果鲁棒性更强。使用中误差进行地形检测得到的结果在不同置信度下变化较大。基于无人机地形变化检测的空间输沙模型能方便、快捷地提供详尽的输沙率空间分布,为地表过程研究带来了新的机遇。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
寇昆湖 陈勇 张春平 于进勇
针对当前无人机训练缺乏实装、实装部件拆装训练损耗大等问题,开展用于模拟机务训练的无人机地面检测与维护实验室建设研究,采用Leap Motion、虚拟现实等技术,以互动操作方式,对三维全息成像互动装配操作台、综合检测台和机务训练台3个主要组成部分进行方案设计。实验室建成后,可开展无人机整体及部附件的拆装教学训练、性能检测、地面设备外场维护与飞行准备训练等内容。
关键词：
无人机 地面检测 地面维护 实验室建设
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵静 李志铭 鲁力群 贾鹏 杨焕波 兰玉彬
【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法(support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE)和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机(SVM)模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。
[期刊] 调研世界
[作者]
施开分
2016年的第三次全国农业普查工作中,首次大面积采用遥感技术开展主要农作物面积遥感测量。本文结合山东、广东等地应用无人机开展实地调查的案例和相关数据分析,测算表明,两个地区采用不同的模式开展无人机实地调查,在费用和时间两个方面均表现出优于人工实地调查的特征,且具备在复杂地区影像分辨率高的优势,值得在农作物面积调查工作中应用推广。
关键词：
农作物面积 遥感测量 无人机 实地调查
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
高梦阗 韩继良 冯晓春 林娜 阮俊虎
为解决农业社会化服务平台下植保无人机“单基站-多无人机”模式任务分配调度的精细化匹配问题，建立了任务分配调度的两阶段混合整数规划模型。首先，引入了考虑温度影响下的农药药效可变时间窗、植保无人机农田中飞行模式选择、变动耗电速率等农业参数变量，在快速精准解决农户分散的植保需求条件下，求解出植保无人机任务分配调度的成本最小化目标；然后在保证其他参数不变的情况下，分别改变植保无人机的电池额定续航时间、农田中的飞行模式、温度对应的最佳药效可变时间窗和需求大小4个参数，研究了植保成本的改进情况。结果显示，各植保无人机搭载续航时间长的电池、在农田中选择长边转弯栅格形飞行、选用发挥最佳药效温度范围大的农药种类和提高单位时段平台服务量上限策略，分别可以降低40.02%、12.45%、21.17%和39.19%的植保成本。以上结果表明，引入了具体农业生产要素的混合整数规划的模型科学有效，更适用于农服平台的植保无人机任务分配调度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
马明洋 许童羽 周云成 于丰华 苗腾 马航
叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)是评价水稻健康状况的重要农学参数,为了解决传统监测方法工作量大,效率低的问题,以东北粳稻为研究对象,采用不同施肥处理开展小区试验,利用无人机低空遥感技术分别获取水稻分蘖期、拔节孕穗期、抽穗灌浆期水稻冠层高清数码影像,同时利用叶绿素仪测量水稻冠层SPAD值,并对无人机高清数码影像反演SPAD的可行性及方法进行研究。结合k-means聚类和阈值分割的方法去除背景提取出水稻叶片的RGB值,构建出R、G、B及G/R、
[期刊] 海洋渔业
[作者]
宦娟 李明宝 徐宪根 曾一鸣 史兵 张勤兰
为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)质量依靠人工测量时工作量大、应激反应强及测量精度不高等问题,提出了一种基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法。利用无人机拍摄中华绒螯蟹图像,通过图像处理技术提取中华绒螯蟹甲壳特征,计算甲壳面积,将甲壳面积和中华绒螯蟹质量作为参数,利用数据拟合的方法建立质量估算模型。实验结果表明,幂函数回归模型更满足中华绒螯蟹质量估算的要求,模型决定系数R~2为0.9678(P<0.01),在测试样本中的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为14.4722、17.6186、0.9465,精度满足估算要求。基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法,可以为中华绒螯蟹的投喂、分级捕获和养殖密度调控等提供良好的指导意义。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王佩 荣昶 贾斐 介玺
主要研究了利用无人机进行无线图像传输中的几种信道衰落问题,提出了运用空时编码技术抵抗信道衰落、提高信道容量的一种新编码方式。试验表明,它可以使频率的利用率显著提高,有效解决广域空间实验过程中无线图像传输的质量问题。
关键词：
无线图像传输 无人机 空时编码
[期刊] 科技管理研究
[作者]
毛秋红 石聪聪
基于CiteSpace知识图谱视角,通过选取2010—2020年间在Web of Science数据库和中国知网(CNKI)中收录的民用无人机文献为样本,综合采用文献计量学方法和可视化技术,分析国内外民用无人机领域的研究现状、合作关系、研究热点、研究前沿及趋势。研究表明,研究热点多集中在无人机系统技术、通信和网络、隐私与安全、应用等方面,研究前沿趋势主要是新一代信息技术与民用无人机的深度融合、更多领域的应用研究等。
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