国家对自然资源统一监管和生态环境保护治理提出了新的要求,大力推进信息化建设,加大卫星遥感、无人机、大数据等技术应用,为航空摄影测量与遥感产业发展提供了良好机遇。本文结合无人机摄影测量与遥感产业发展实践,对拓展无人机摄影测量与遥感产业领域、服务生态文明建设进行了分析。

<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。

随着数字基础设施建设的不断推进和数字城市的蓬勃发展，无人机摄影测量建模技术快速兴起。如何在提升模型精度的同时兼顾建模效率问题，受到广泛关注。该文以福州大学宏晖文体综合楼为研究对象，对无人机飞行参数设置与建模效率之间的关系进行量化实验研究。研究结果表明，无人机在旁向重叠率53%、航向重叠率53%、飞行速度9.3 m/s、边距设置为自动时建模效率最佳。

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。

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。

随着无人机航空摄影测量技术的成熟和发展,改变了传统森林调查的手段,加快了森林调查的数字化、智能化发展。为提高单木因子的采集效率和精度,降低外业的工作强度,基于倾斜摄影测量技术,以多旋翼无人机为数据采集平台,实现了孤立单木的三维点云模型重建。在此基础上,建立了单木三维信息量测算法,提出切割法和投影法两种提取树冠投影面积的方法,并提取树高、树干任意处直径、树冠投影面积、冠幅、树冠表面积、树冠体积6项测树因子参数。结果表明:1)树木的总高度和第一枝下高的提取精度分别为96.28%和95.61%,胸径和上部直径的提取精度分别为96.24%和93.78%;2)利用切割法和投影法提取树冠投影面积的精度分别为96.28%和98.24%,提取冠幅的精度分别为89.65%和91.50%,提取树冠表面积的精度分别为96.78%和97.58%,提取树冠体积的精度分别为94.29%和96.14%;3)实践证明,该技术可很好地应用到古树名木的保护工作中,并可对森林调查的方式提供新的技术参考,具有较高的现实意义和实际应用价值。

行道树具有补充氧气、净化空气、美化城市、减少噪音等作用。虽然高分辨率遥感技术能够提取行道树信息，但其工作量大、成本高。无人机具有飞行成本低、数据分辨率高、外业周期短、机动灵活等优点，根据行道树分布灵活设计航线，可显著降低成本提高效率。文章利用无人机航测遥感系统采集并制作的ＤＥＭ、ＤＳＭ与ＤＯＭ，基于邻域最高过滤法提取了行道树信息，并将提取结果与实地调查数据进行了比较分析。结果表明，邻域最高过滤法测量行道树单株树高的平均误差为４．９４，株数提取率也达到９５％以上。

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。

【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成，传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低，无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空遥感的方法提取城市行道树信息，虽然能提高外业调查效率，但仍然存在内业数据处理时人工编辑DEM和树冠分割工作量过大等问题。为解决以上不足，文章探索了一种改进Mask R-CNN实例分割模型的无人机遥感城市行道树提取方案。【方法】基于深度学习的实例分割Mask R-CNN模型，针对城市行道树不存在两棵完全重叠的情况，采用非极大值抑制NMS(Non-maximum suppression)算法对所有检测物进行非极大值抑制，并根据检测树冠区域和待检测掩模之间的重叠比例，判断是否重复检测，以提高数据训练效率和准确率。构建精度评价指标，根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性。【结果】利用同一架大疆DJI Phantom 4pro无人机，对香樟树、法国梧桐、银桦等典型城市行道树进行影像数据采集，创建了基于无人机遥感影像的行道树数据集，并采用Mask R-CNN实例分割模型实现行道树的树冠检测与分割，同时与人工提取方法进行对比分析。结果表明，本方法的行道树树冠自动分割平均总体精度为0.865、平均检测率为0.887，再经人工简单修正后，行道树树冠分割平均总体精度能达到0.948、平均检测率能达到0.965。【结论】无人机航测外业数据采集周期短、效率高，结合深度学习的改进Mask R-CNN实例分割算法，能自动获取较准确的树冠检测与轮廓分割信息，可节省大量外业调查和内业数据处理时间，对提升城市行道树监测效率和自动化水平具有重要意义。

快速、准确地估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况，而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势，还可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像，因此在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景；其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述，分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展。最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考，为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。

无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方法都取得了飞速的发展;同时其在国民经济主要行业领域的应用也面临着前所未有的机遇和挑战。论文首先介绍了无人机遥感系统的硬件研发进展,并指出轻小型、高精度、标准化与集成化是未来无人机遥感系统发展的总体趋势。其次,详细介绍了目前轻小型无人机遥感应用在农业、林草业、电力、测绘、大气探测和地质灾害等行业的应用现状,指出实现无人机多源遥感数据获取、融合、分析和提取的综合平台是未来轻小型无人机在民用领域行业应用创新的关键所在。最后,针对载荷与飞行平台的一体化集成应用、无人机组网作业、海量数据管理和信息自动化提取等发展趋势提出了几点思考。轻小型无人机遥感在国民经济各行业应用的普及化和标准化,将有助于国家和区域社会经济的健康发展。

无人机组网遥感数据是指在无人机组网条件下获取的遥感观测数据。随着无人机组网系统的复杂化,获取的遥感数据呈几何量级增长,迫切需要一种与无人机组网技术相匹配的标准化无人机组网遥感数据管理体系。遗憾的是,迄今为止,国内外还没有完善的无人机组网遥感数据体系,也没有相关文献系统地介绍无人机组网遥感数据体系的发展历程。论文依次对无人机组网遥感数据的发展历史、数据特点、数据界定和分类标准、获取和处理流程、不同场景下的应用进行了系统的梳理,指出了无人机组网遥感数据体系未来的研究方向。研究成果是无人机组网遥感数据体系研究的一次探索,将为无人机组网条件下相关行业标准的制定提供参考依据,也为无人机组网遥感数据的深层次应用提供借鉴。

针对无人机在遥感遥测领域组网过程中存在的随机故障,进而导致无人机在任务执行过程中任一约束的及时响应缺失,将会影响任务总体结果或导致整个任务部分及完全失败的问题,论文提出无人机遥感组网冗余容错方法。该方法采用领航—跟随的无人机编队飞行模式,多台组网无人机稳定可靠完成指定的飞行任务,验证了冗余容错方法,解决了无人机遥感组网冗余容错技术中的有和无的问题。

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。