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[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] 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] 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] 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] 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] 城市发展研究
[作者]
龚建华 赵忠明
[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
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于丰华 张鸿刚 金忠煜 白驹驰 郭忠辉 许童羽
近几年，无人机遥感技术在水稻理化参量反演上得到了广泛应用，并逐渐发展成为水稻田块尺度遥感信息获取的主要途径之一。深入分析基于无人机遥感的水稻农学理化参量（指在农业领域中可确定某种物理、化学性质的参量）反演研究现状及存在问题，有利于更好地把握水稻无人机遥感未来发展趋势。综述无人机遥感技术在反演生化组分含量、结构参量、生产力等方面的研究现状，其中生化组分含量的反演研究主要集中在氮素和叶绿素方向且目前仍然以数据驱动的方法为主，例如用于反演氮素的窄波段植被指数NDRE，通过对极限学习机与偏最小二乘回归耦合对水稻叶绿素含量的反演等，而基于物理模型的反演方法较少；结构参量的反演研究主要包括叶面积指数、生物量等，方法有用于反演叶面积指数的辐射传输机理模型PROSAIL，用于反演生物量的基于冠层光谱特征的优化高斯过程回归方法；生产力的遥感重点在水稻的产量估算、病害和倒伏检测，方法有用于水稻估算的利用RGB影像使用K-Means与核相关滤波算法融合。对无人机遥感平台、设备、方法进行了总结，梳理近10年水稻农学理化参量无人机遥感反演的研究进展和成果。最后综合国内外的研究现状进行水稻无人机定量遥感讨论分析与展望，以期为今后无人机遥感技术在水稻定量遥感研究中提供参考。
关键词：
水稻 无人机 遥感 反演 光谱
[期刊] 林业科学
[作者]
周小成 郑磊 黄洪宇
【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 m的数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM),从DSM和DOM中提取包括高度特征、光谱特征、常见的可见光植被指数、HSV颜色分量、HSV颜色分量基础上提取的纹理特征以及扩展的形态学多属性剖面(EMAPs) 6类特征;采用递归特征消除随机森林算法(RF_RFE)优选特征子集,根据不同类型特征和优选特征子集设置8组试验,使用随机森林分类器(RFC)进行林分类型分类,运用目视解译获得的地面真实影像建立混淆矩阵评价分类结果。【结果】1)单独利用光谱特征进行林分类型分类效果不理想,总体精度为65.68%,Kappa系数为0.53;以光谱特征为基础单独引入其他特征进行林分类型分类,除植被指数外,其他特征均可提高总体分类精度; 2)采用递归特征消除随机森林算法优选出11个特征,包括5个EMAPs特征、3个HSV纹理特征、1个高度特征、1个植被指数和1个HSV颜色分量,11个特征组合获得8组试验中最高分类精度,总体精度为81.05%,Kappa系数为0.73; 3)将多特征优选方法应用于不同分辨率的可见光无人机影像上均取得较好分类结果,其中分辨率为0.3 m时分类精度最高,总体精度为82.46%,Kappa系数为0.75。【结论】递归特征消除随机森林算法综合多类型特征中最有利于林分类型分类的特征,从而提高分类精度,研究结果可为无人机可见光遥感数据在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贾志成 段棋峰 汪东
【目的】森林火灾监测多采用卫星和低空热红外遥感对林火进行识别，准确率高，但受限于硬件性能和成本，对基于无人机的多光谱遥感及不同图像传感器比较的林火监测研究较少。【方法】选定山地树林作为试验对象，根据起火点的明火和阴燃两种状态，结合树冠状态，分为明火有遮挡、明火无遮挡、阴燃有遮挡、阴燃无遮挡等4种林火状态，以无火场景作为对照，开展森林火灾监测试验，利用无人机分别搭载热红外、多光谱、可见光等图像传感器采集林火图像，分别基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BP）3种机器学习算法建立林火监测模型，通过准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和F1-score进行监测模型性能评估。【结果】综合分析，热红外相机和可见光相机基于支持向量机（SVM）的监测模型准确率最高，多光谱相机基于随机森林（RF）的监测模型准确率最高。热红外相机监测准确率高达100%，多光谱相机接近100%，可见光相机达到85%。综合分析，热红外相机监测准确率最高，多光谱相机次之，可见光相机监测性能最差。多光谱相机可在不同林火状态下较好地替代热红外相机进行监测，可见光相机在不同林火状态下均表现出较差的监测效果。【结论】通过使用机器学习算法进行优化，多光谱相机可在林火监测中有效替代热红外相机，可以显著降低监测成本和丰富林火监测技术手段。
关键词：
林火监测 多光谱 无人机 机器学习
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
李达岁 阮思奇 胡青青 张金智 张亚昊 佃袁勇 胡春根 刘永忠 雷宏伟 周靖靖
为快速准确地获取植株冠层氮素含量及空间分布特征，对大尺度的果园进行精准动态的管理，以宽行窄株小冠模式、宽行窄株篱壁模式和传统栽培模式3种栽培模式的120棵柑橘树为研究对象，通过测定冠层氮素含量并提取无人机遥感影像多光谱数据中的纹理指数和植被指数，运用随机森林算法（RF）建立基于植被指数、纹理指数以及融合植被指数和纹理指数的柑橘冠层氮素反演模型，并比较融合植被指数和纹理指数的支持向量机（SVM）、BP神经网络算法（BP）和RF的模型反演精度。结果显示：在随机森林算法中，融合植被指数和纹理指数比单独的植被指数或纹理指数更能准确预测柑橘冠层氮素含量；植被指数训练集R~2为0.710，测试集R~2为0.430；纹理指数训练集R~2为0.761，测试集R~2为0.349；融合植被指数和纹理指数训练集R~2为0.775，测试集R~2为0.533。融合植被指数和纹理指数在SVM算法训练集R~2为0.511，测试集R~2为0.371;BP神经网络训练集R~2为0.651，测试集R~2为0.204。用融合植被指数和纹理指数的RF模型对3种栽培模式的柑橘园进行氮素反演，得到宽行窄株小冠模式的柑橘冠层平均氮素含量最高，其次为宽行窄株篱壁模式，传统栽培模式最低，氮素含量均值分别为31.33、30.20和27.82 mg/g。结合无人机遥感与融合植被指数和纹理指数的随机森林算法能够有效预测柑橘冠层氮素含量，可为大尺度柑橘果园定量施肥提供参考。
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