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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曹明兰 张力小 王强
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。
关键词：
无人机 遥感 信息提取 行道树
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曹明兰 李亚昆 张力小 武俊喜 李亚东
【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。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
于旭宅 王瑞瑞 陈伟杰
提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘斌 史云 吴文斌 段玉林 赵立成
[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征尤其是作物高程特征,以实现农作物精细分类。[方法]首先,我们进行研究区域选择和地面实际情况调查,用无人机遥感系统进行可见光影像采集;其次,确定研究区域内农作物分类类别,分别对可见光遥感影像进行可见光植被指数计算及纹理滤波;针对数字表面模型(DSM)数据特点,对两期DSM数据进行差值处理,获得差异数字表面模型数据(DDSM),提取作物高度信息,并根据农作物冠层特性对差异数字表面模型进行滤波处理;最后,进行特征优选及组合,使用SVM方法进行农作物分类。[结果]确定最优分类特征为RGB、红波段对比度、绿波段二阶矩、蓝波段方差、DDSM、DDSM方差、DDSM对比度,分类精度由71.86%提高到92.30%,验证了由DSM影像提取的空间特征可以提高农作物分类精度。[结论]该研究探索了一种基于可见光及空间联合特征的农作物精细分类方法,方法简单可行,设备成本低,在基于无人机低空遥感的样方调查领域中有较大的应用前景。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
石永磊 周凯 申鑫 崔天翔 曹林
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。
[期刊] 中国土地
[作者]
曹发伟
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。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
郑恒彪 吉文翰 郭彩丽 邱小雷 姚霞 江冲亚 朱艳 曹卫星 程涛
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。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
郭庆华 胡天宇 刘瑾 金时超 肖青 杨贵军 高显连 许强 谢品华 彭炽刚 闫利
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。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
王勇 杨宇森 王士博 杨玉 张睿
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。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
李国 姜凯文 王勇 孙山林 杨明 李云 赵海盟 晏磊
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。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
杨焕波 赵静 兰玉彬 鲁力群 贾鹏 李志铭
为了快速获取夏季玉米四叶期、拔节期和抽穗期的植被覆盖度信息,以无人机拍摄的夏季玉米3个时期的可见光图像为研究对象,通过计算获取可见光波段的差异植被指数、过绿指数和归一化绿蓝差异指数.利用上述3种植被指数,通过时序交点阈值法和最大熵阈值法提取玉米3个生长时期的植被覆盖度信息,将监督分类结果作为真值对上述两种方法的提取效果进行评价.结果表明,与时序交点阈值法相比,利用最大熵阈值法确定的阈值提取玉米植被覆盖度精度较高,玉米3个生长时期的可见光波段差异(VDVI)植被指数的提取误差分别为4.66%、3.42%和5.81%.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
何游云 张玉波 李俊清 王卷乐
无人机获取的高分辨率遥感影像，已成为单木生物量估算的有效手段。本文以四川省王朗自然保护区岷江冷杉为研究对象，利用本项目组自行研制的无人机获取无阴影遥感影像。设置２块样地，其中ｐｌｏｔ １为建模样本，ｐｌｏｔ ２为验证样本。通过人机交互的方式提取单木树冠面积（ＣＡ）数据，并结合野外实测的胸径（ＤＢＨ），建立ＤＢＨ遥感估算模型。最后基于ＣＡ－ＤＢＨ模型的有效性，结合已有ＤＢＨ－ＳＢ（树干生物量）经验方程，计算ｐｌｏｔ ２岷江冷杉单木树干生物量。结果表明：基于无人机遥感影像提取的单木ＣＡ与实测ＤＢＨ存在较好的非线性相关关系，所建立的模型有较好的拟合度，Ｒ２达到０．７５２（ｐ
关键词：
胸径 树干生物量 无人机 遥感 异速方程
[期刊] 城市发展研究
[作者]
龚建华 赵忠明
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杨坤 赵艳玲 张建勇 陈超 赵鹏鹏
无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值
关键词：
无人机 高分辨率影像 三维点云 树高提取
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
谢巧雅 余坤勇 邓洋波 刘健 范华栋 林同舟
冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机(UAV)的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型(DSM),利用1∶10 000地形图生成数字高程模型(DEM);基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型(CHM),实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数(R2)分别是0.97, 0.84和0.78,标准误差分别是0.67, 1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。
关键词：
森林测计学 树高 杉木 无人机 遥感
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