针对自然河流长河段表面流场测量,建立了巡航模式下的无人机图像测速系统.首先在测流河段两岸布置地面控制点并向水面投掷示踪粒子,无人机巡航拍摄示踪粒子沿程运动影像,采用多视角运动结构恢复算法校正无人机影像,并利用粒子图像测速算法计算局部河段流场,最终拼接生成全河段流场.该系统应用于水电站引水渠和城市河流顺直河段,得到了大范围、高空间分辨率和高覆盖度的全河段流场,流场空间分布准确反映了测流区域的水体运动特征;与声学Doppler剖面流速仪和旋桨流速仪结果相比,断面流向速度变化趋势一致,测流相对误差分别为±10%和±5%,符合野外测量精度要求.该系统精度合理,应用性强,满足了长距离河段高空间分辨率流场测量需求.

位于横断山区的梅里雪山地区,受地形与气候的影响,该地区光学遥感及微波遥感应用较为受限。论文基于大疆精灵4RTK无人机搭配中海达UBase,于2018年11月9日和2019年11月12日对梅里雪山地区明永冰川末端开展了2期摄影测量,估算冰川消融区表面高程变化,监测冰川动态变化。研究结果表明:冰川区表面形态在不同位置有显著差别,航测冰川区中下部大量表碛覆盖,有少量沿冰川主流线方向发育的裂隙;航测冰川区中上部表碛覆盖较少,大量横向裂隙发育。2018年11月至2019年11月,明永冰川末端表面高程平均变化-1.67 m。冰川表面高程变化空间分布差异显著,在航测冰川区上部高程差存在正负交替现象,航测冰川区中部以减薄为主,而航测冰川区下部以增厚为主。与高亚洲地区其他山系冰川变化对比,梅里雪山地区是冰川表面高程变化最显著的地区。

工程审计是高校内部审计工作的重要内容之一。施工现场一般较为复杂,面积覆盖范围广、立体交叉、危险因素多、特殊区域难以进入,审计窗口期较窄。研究无人机测量技术在跟踪审计取证鉴证、收量复核、检查监督等方面的应用,可满足审计工作的需要,有效解决工程审计中的困难,提高审计质量,降低审计风险。

<正>《无人机航空摄影测量》是2022年8月武汉大学出版社出版的图书，作者是吕翠华，杜卫钢，万保峰，胡浩。这是一本值得评价的研究书籍，深入探讨了无人机航空摄影技术的应用，并提供了有价值的研究成果。笔者结合湖南省自然资源厅科研项目（2022-22)；湖南省自然科学基金（2020JJ4601)；公路工程教育部重点实验室开放基金（KFJ190203)，对本书内容进行深入研读和拓展。本书特别强调了在地理测绘和土地资源管理领域中，无人机航空摄影技术的重要性和潜力。

森林空间结构及动态变化规律对森林经营管理、生态环境建模等具有重要意义,无人机激光雷达与摄影测量能够获取丰富的森林空间结构和类型信息,在单木、林分尺度森林环境长时间序列监测方面具有无可比拟的优势。无人机激光雷达系统一般搭载多回波/全波形激光扫描仪,配备高精度全球导航卫星系统&惯性测量单元(GNSS&IMU)等传感器,以保证激光脉冲回波信号的几何定位精度。无人机摄影测量系统通常搭载可见光(RGB)/多光谱相机,配备低精度GNSS&IMU,通过高重叠率航片的三维重建算法自动解算航片内外方位元素,生成具有相对参考

【目的】传统的无人机森林航空摄影测量需要布设像控点来平差解算。由于林地内通视条件差,采用传统光学仪器布设像控点时,效率低、而且无法保证像控点位置的均匀分布。采用GPS-RTK技术虽不受通视条件限制,但是林冠下GPS信号弱,经常出现移动站与基准站之间GPS失锁的问题。为了解决以上不足,文章探索了基于PPK技术的免像控点无人机森林航空摄影测量解算方案。【方法】利用搭载了相机和双拼PPK(Post Processed Kinematic)模块的无人机,在森林上方按预定航高和重叠率对地摄影,获取到森林航空影像、POS数据和PPK数据。内业处理时,首先通过解算PPK数据得到相对精确的摄影中心外方位线元素,并以其代替原始POS数据的线元素;再利用SFM(Structure From Motion)方法得到摄影中心精确的外方位元素基础上,经过密集匹配生成DSM,通过手工编辑和正射校正后得到了最终成果DOM。【结果】用同一架加装了双频PPK模块、搭载了Canon 5D MarkII数码相机的固定翼无人机,在北京市潭柘寺森林公园按飞行航高200 m,航向重叠度80%,旁向重叠度65%进行了航空摄影。在同一台PC硬件条件下,使用相同版本的Agisoft PhotoScan和SimActive Correlator 3D软件,采用布设像控点(方案A)、基于原始POS免控制点(方案B)、基于PPK免控制点(方案C)等3种不同方案,对无人机获取的航空影像数据进行了对比试验。结果表明,方案C的效率比传统的布设像控点的方案A高45%;而在精度方面高于基于原始POS数据免像控点的B方案,可达到地形图航空摄影测量相关规范的1∶2 000比例尺精度要求。【结论】PPK技术的通讯频率高、作业半径大、作业时移动站与基准站不需要实时保持通讯,采用无人机加装PPK模块结合SFM方法生成森林正射影像的方案,其成果精度能够满足森林资源二类调查的用图精度要求,避免了在林冠下布设控制点难度大和容易出现GPS失锁等问题,可节省大量外业控制点测量和内业数据处理时间,对提升森林监测效率和自动化水平具有重要意义。

目前，我国的林业发展仍存在资源总体分布不均、整体质量不高等问题，制约着林业发展从注重数量增长向质量提升的转型。面对国家生态安全、木材安全、粮油安全和“双碳”目标等重大战略需求，迫切需要实现林木表型性状的精准监测，从而实现选育优异种质资源、缩短育种周期、提升林木抗逆性和木材品质等目标。传统的林木表型监测获取的样本少、效率低、精度差且有时还具有一定的破坏性，制约了林木良种选育的效率和质量。缺乏高效精准的高通量表型信息采集方法与分析技术，已成为阻碍林木遗传分析、良种选育等的主要瓶颈之一。现代无人机遥感技术能够智能、快速、精准地获取多尺度林木表型性状动态变化信息，对突破上述林木表型监测瓶颈具有重要意义。借助无人机所获取的高分辨率主被动遥感数据及深度学习、机器学习和数据挖掘等智能分析算法，可精准提取多尺度林木表型性状，为揭示“基因—表型—环境”三者之间的响应关系提供多时相定量数据保障，从而进一步实现优异种质资源筛选、精准栽培、识别和量化胁迫以及抗逆育种等目的。本研究首先介绍了林木表型监测中主要的无人机遥感传感器的应用现状。然后，重点介绍了无人机遥感技术在林木形态结构性状、生理功能性状和生化组分含量提取上的应用进展。最后，从林木表型性状多时相周期性动态监测、无人机多源表型性状数据整合、天空地不同平台遥感数据融合协同监测和林木表型多组学联合分析四方面对无人机林木表型监测遥感技术的未来发展趋势进行了展望。

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。

为全面掌握全球农用无人机的研发态势,对2000—2019年Web of Science数据库中的论文和Derwent数据库中的专利进行分析。结果显示:中国、美国、西班牙、德国、日本和印度是农用无人机研发的主要国家;无人机论文数量前五强机构均来自中国,专利数量前五强机构以美国的公司为主,但农用无人机及植保无人机专利数量前五强机构来自中国的最多;中国在植保无人机研究中占据主导地位,论文和专利数量占全球的比例分别为61%和78%;农用无人机重要论文的产出国为西班牙和美国,而重要专利的产出国为美国和中国;农用无人机研发关注作业系统、测控系统和方法原理等方面,其中植保无人机研发侧重于作业系统和部件;农用无人机在遥感监测、长势监测与估产、植物保护中有广泛应用,在畜禽监管、播种授粉、农业灌溉等方向也逐步得到推广。作业对象信息特征的提取和分析是农用无人机推广应用的关键,未来的研发既要关注终端的作业设备研究,还要深入开展作业对象表型的研究,开发出高敏感度的传感器,适应精准农业的要求。

为比较和验证不同叶面积指数(LAI)机器学习模型迁移后的稳定性,以无人机获取的湖北鄂州与海南水稻田的多光谱影像数据为研究对象,使用8种植被指数经验模型与3种机器学习方法对鄂州试验田的水稻LAI进行反演,并推广至海南试验区。结果表明:1)非线性模型在鄂州试验数据的建模集测试中精确度较优,其中归一化红边差值(NDRE)非线性模型验证的变异系数(CV)=31.05%,但推广至海南试验区后精确度下降严重(验证集CV=74.90%),可移植性差;2)线性模型和机器学习模型在模型移植后表现出较优的稳定性,其中梯度提升回归(GBR)二波段模型在鄂州数据建模集CV=28.91%,在海南数据验证集CV=26.58%;3)增强植被指数(EVI2)线性拟合模型在鄂州数据建模集CV=33.78%,在海南数据验证集CV=27.90%。最后使用EVI2构建的经验模型,对各生育时期2种不同水稻(珞优9348和丰两优4号)的LAI进行预测,结果表明在相同氮水平下,珞优9348表现为氮高效品种。

针对目前以车辆运输为主的血液配送系统中供给与需求容易产生不匹配的问题,对无人机血液配送系统展开了研究,对比分析了无人机血液配送系统对传统血液供应模式的改进,研究了无人机配送所需的血液运输箱和夹持机构设计原则,规划了无人机血液配送的流程,通过划分血液采集网点、血液需求调度中心和无人机调度系统在无人机血液配送中的职能作用,构建了无人机血液配送的整体方案,为无人机血液配送系统的应用提供了理论支持。

日益增长的无人机飞行需求与有限的低空空域之间的矛盾愈发激烈,世界各国都在推进无人机管控政策和技术手段研究,即便在最自由的美国G类非管制空域,管理当局也在制定更为严格的无人机管控措施。无人机云端管理系统作为一种新型的数字化监管手段,其系统建设框架和技术路线得到了国内外学者和监管部门的广泛关注与研究。地理信息技术作为云端管理系统的应用技术之一,具体体现在以下几方面:利用全球导航卫星系统(GNSS)实现无人机精准空间定位;通过遥感技术(RS)获取影响无人机飞行安全的地理约束要素信息;基于地理信息系统(GIS)对低空地理空间数据进行组织管理以及构建低空虚拟地理环境等。论文结合团队在无人机低空应用上的研究进展,指出地理信息技术可以在云端管理和航路规划方面为无人机运行管理提供解决方案。

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。

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。

小花草玉梅(Anemone rivularis)是多年生草本植物，在黄河源区分布较为广泛，其过量分布会限制当地草地畜牧业发展，并导致生态系统稳定性和服务功能下降。目前尚没有在区域尺度上开展小花草玉梅时空分布的研究，基础分布数据集和高效、高精度观测方法的缺失是主要限制因素之一。本研究利用自主开发的无人机路径规划和信息提取系统(FragMAP)在黄河源区布设404个样本采集点并获取小花草玉梅的基础分布数据，通过物种分布集成预测平台(BIOMOD)明晰关键的影响因素，模拟小花草玉梅的潜在分布，并预测未来不同气候情景下其在黄河源区的空间分布规律以及适宜生境的变化。结果表明：1)黄河源区小花草玉梅的空间分布主要受年均降水、土壤pH和年均温度等因素的影响。2)在当前气候情景下小花草玉梅主要分布于黄河源区东南部的红原县、阿坝县、玛曲县和若尔盖县等区域。3)在未来气候情景下，小花草玉梅的空间分布随着未来气温的升高呈扩大趋势。本研究首次在黄河源区刻画了小花草玉梅的分布特征并预测其在不同气候情境下的演变趋势，为高寒草地开展毒杂草的适时防控、合理管理和利用提供技术支持。