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无人机低空遥感技术在崩塌地质灾害动态监测中的应用

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能源技术与管理 2024年第3期49卷 31-34页

作者：段涛邓宇峰郭猛猛郑雪静梁迪文合肥工业大学资源与环境学院安徽合肥230009 安徽省勘查技术院(安徽省地质矿产勘查局能源勘查中心) 安徽合肥230031 中国科学技术大学地球和空间科学学院安徽合肥230026

崩塌地质灾害的发生往往具有突发性、不确定性及强破坏性等特点,难以实现对其演变规律的推断与监测。因此,开展崩塌灾害体的连续性监测对防灾减灾具有重要意义。目前对地质灾害体的连续性监测存在很多技术难题,依靠人力现场记录勘查,存... 详细信息

崩塌地质灾害的发生往往具有突发性、不确定性及强破坏性等特点,难以实现对其演变规律的推断与监测。因此,开展崩塌灾害体的连续性监测对防灾减灾具有重要意义。目前对地质灾害体的连续性监测存在很多技术难题,依靠人力现场记录勘查,存在人力物力消耗大、勘查难、盲区多等情况,往往达不到预期勘查测量效果,且卫星监测存在时效性差、精确度低等问题,无法实现对崩塌体微弱裂缝的识别以及对裂缝变化趋势的研判。因此,开展无人机低空遥感技术在崩塌地质灾害方面的应用研究,为崩塌地质灾害动态监测提供了新的技术方法。采用该技术对崩塌灾害体进行不同时段的光学影像数据采集,可实现对灾害体的连续性监测。运用三维建模技术对光学影像数据进行处理,实现崩塌地质灾害体的数字化和可视化。通过对地质灾害体三维模型影像变化特征的分析,特别是崩塌灾害体裂缝、堆积物等数量、体积的变化,实现对崩塌灾害体风化演变趋势的分析与判断,为崩塌地质灾害的监测提供技术支撑。

关键词：地质灾害动态监测无人机低空遥感三维建模

无人机低空遥感矿山地质灾害监测研究进展及发展趋势

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金属矿山 2023年第1期 17-29页

作者：廉旭刚韩雨刘晓宇胡海峰蔡音飞太原理工大学矿业工程学院山西太原030024 长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054

矿产资源开采导致矿区地表频繁发生地质灾害,严重制约了矿山智能化的建设进程,监测并预警地质灾害的发生对于矿区正常生产及防灾部署具有重大意义。当前矿区地质灾害主要依靠传统地面监测手段及In SAR等方法,存在费时费力、周期长及In ... 详细信息

矿产资源开采导致矿区地表频繁发生地质灾害,严重制约了矿山智能化的建设进程,监测并预警地质灾害的发生对于矿区正常生产及防灾部署具有重大意义。当前矿区地质灾害主要依靠传统地面监测手段及In SAR等方法,存在费时费力、周期长及In SAR无法监测大梯度形变等不足,无人机低空遥感作为一种新兴手段,以其独特的优势已经被广泛应用于矿山地质灾害监测中。结合现阶段典型成果及课题组近年来的探索实践,简述了矿山地质灾害的类型,分析了无人机低空遥感矿山地质灾害监测的应用现状,总结了无人机低空遥感在开采沉陷监测、煤火识别及地质灾害监测等方面应用的基本流程,提炼了现阶段无人机遥感实时高精度沉陷盆地构建、水平位移监测及多源时空数据融合等技术发展亟需攻克的技术难点,并从无人机高精度数据采集、多类型载荷协同、5G实时传输及智能灾害监测等方面展望了未来发展方向。未来矿山地质灾害要向“多网融合+实时监测+智能作业+任务协同+全面感知+自主决策”的智能监测预警体系方向发展,需要多学科、多部门学者开展协同攻关,实现“产学研用”联动发展。

关键词：矿山地质灾害无人机低空遥感监测预警矿山智能化

低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究

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光谱学与光谱分析 2019年第4期39卷 1192-1198页

作者：赵晓阳张建张东彦周新根刘小辉谢静华中农业大学资源与环境学院湖北武汉430070 农业部长江中下游耕地保育重点实验室湖北武汉430070 安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601 Texas A&M AgriLife Research and Extension Center 华中农业大学理学院湖北武汉430070

高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对... 详细信息

高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdge^(TM)多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR, B~*, G~*, R~*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R^2为0.914, RMSE为0.024,侵染区R^2为0.863, RMSE为0.024。对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R^2为0.875, RMSE为0.011,侵染区R^2为0.703, RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B~*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G~*, ExG, R~*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测更为精确灵敏。基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型,R^2达到0.624, RMSE为0.801,预测精度达到90.04%,模型效果良好。而基于可见光图像NDI建立的反演模型,R^2为0.580, RMSE为0.847,预测精度为89.45%,效果稍差。对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线,可见光传感器可获取可见光范围的红、绿、蓝三个波段,波段范围互相重叠,多光谱传感器包含五个成像单元,可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段,提供更加准确的光谱信息。比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出,多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异,在红边和近红外波段差异则更加明显,这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。综上所述,基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的,多光谱传感器精确灵敏,可用于纹枯病的早期监测,可见光传感器效果稍差但经济易于推广。研究结果为病虫害防治提供决策支持,有助于推动实现精准农业,保障粮食安全。

关键词：多光谱传感器可见光传感器低空遥感水稻纹枯病病害等级评估植被指数

基于多源无人机低空遥感影像结合生成对抗神经网络的多光谱重构研究

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基于多源无人机低空遥感影像结合生成对抗神经网络的多光谱重构研...

作者：杨文浙江理工大学

学位级别：硕士

卷积神经网络算法为光谱图像重构任务带来了突破性进展。以往的光谱重构研究主要集中在利用光谱图像同源的R-G-B通道作为模型的输入来重构多光谱,然而利用异源RGB相机图像重构多光谱图像才具有更突出的应用前景。本研究拟解决:1,异源图... 详细信息

卷积神经网络算法为光谱图像重构任务带来了突破性进展。以往的光谱重构研究主要集中在利用光谱图像同源的R-G-B通道作为模型的输入来重构多光谱,然而利用异源RGB相机图像重构多光谱图像才具有更突出的应用前景。本研究拟解决:1,异源图像空间错位问题;2,传统二维卷积网络难以同时提取图像的空间特征和谱段特征进行重构的缺陷;3,传统重构方法所得图像细节丢失的问题。数据采集分别使用无人机采集高分辨率的RGB图像和Red Edge-M相机的多光谱图像。为了解决异源图像之间不匹配问题,首先对多光谱图像和RGB图像使用Sf M算法进行拼接,接着使用Forstner算子对多光谱图像和RGB图像进行配准对齐,确保光谱图像和RGB图像对应,最后将配准后的图像裁剪成数据集。整个流程用来解决异源图像空间错位问题。其次传统的二维卷积网络很难对图像的空间特征和谱段特征问题同时提取,因此提出了一种名为Res Up＆Down的多光谱重构网络结构块。Res Up＆Down块采用三维卷积结构和残差边来提取波段间的特征,同时该结构块还可以提取图像的空间特征。用Res Up＆Down来取代Res Net残差块,可以快速堆叠网络,同时有效缓解网络加深带来的梯度消失问题。通过对比实验可以得出:基于Res Up＆Down的生成对抗网络优于基于Res Net的生成对抗网络。最后针对重构光谱图像纹理边缘细节丢失问题进行改进,本文提出了一种基于双通道生成对抗网络重构方法可以有效解决重构多光谱图像纹理边缘细节丢失问题。通过AWAN网络,单通道生成对抗网络,双通道生成对抗网络以及2种损失函数（L1、MSE）的对比实验,结果表明:（1）引入对抗网络可以缓解MSE损失函数导致的图像模糊问题。在重构近红外和红边波段中,L1loss损失函数和对抗网络（L1-D）的结合可以获取到最佳的光谱图像;（2）均方根误差、平均相对绝对误差和结构相似度只能反映重构图像的整体误差,不能反映重构图像的细节,而不同波段的统计直方图可以反映生成波段的高频损失;（3）通过定义NDVI-Io U、NDRE-Io U和EVI-Io U共3个指标来验证生成的多光谱图像构建的植被指数效果,它们与植被指数图具有较好的一致性。（4）本文提出的双通道网络模型的重构多光谱图像能力优于AWAN模型。综上所述,本文首先解决了异源图像匹配问题,其次构建Res Up＆Down块来进行光谱波段特征提取,最后引入对抗网络来增强生成图像的细节纹理,提出的方法能够有效的使用无人机的RGB相机图像重构多光谱图像。

关键词：多光谱图像重构图像配准生成对抗网络低空遥感残差块

基于深度学习框架与无人机技术的草莓植株低空遥感影像检测研究

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基于深度学习框架与无人机技术的草莓植株低空遥感影像检测研究

作者：张华哲盐城工学院

学位级别：硕士

传统粗放式户外农田草莓种植人工监测与管理模式存在效率低、劳动力成本高、劳动力资源匮乏等问题,目前已经严重制约我国现代草莓种植产业的发展速度。为了提升现代草莓种植园生产力和精细化管理水平,需要采用先进的科学技术手段来实现... 详细信息

传统粗放式户外农田草莓种植人工监测与管理模式存在效率低、劳动力成本高、劳动力资源匮乏等问题,目前已经严重制约我国现代草莓种植产业的发展速度。为了提升现代草莓种植园生产力和精细化管理水平,需要采用先进的科学技术手段来实现草莓生产过程中精准化种植、可视化管理、智能化决策等全方位和多角度的信息支撑技术体系以推动草莓种植产业的快速化发展。低空无人机遥感技术可以方便获取户外农田大范围场景的精细图像数据信息。另外,通过深度学习技术可以有效提取作物图像数据的特征信息用于有效支撑农田信息智能管理和决策。因此本文结合无人机低空遥感技术与深度学习技术开展了户外农田草莓植株检测系统研究,主要目的是实现基于上述技术的户外农田草莓植株精细化管理,以提升草莓园的现代化生产和管理水平,开展的主要研究内容如下:(1)构建基于无人机低空遥感技术的草莓植株数据集。利用DJI便携式无人机搭载高分辨率遥感设备在不同年份、不同季节分时段地大量采集了户外农田草莓植株低空遥感可见光谱图,接着将获取到的高分辨率初始低空遥感影像进行了裁剪处理;再次,通过交互式标注软件进行对草莓植株目标区域采用矩形框和像素级实例标注,按比例划分了训练集、验证集和测试集。采用数据增广的方式对自定义的草莓植株数据集进行有效扩充。(2)提出基于残差网络的草莓植株低空遥感边界框检测神经网络模型。针对户外草莓植株识别,采用基于不同深层次结构的特征提取网络,利用迁移学习的训练方法微调预训练模型的权重应用于草莓植株对象识别,对神经网络边界框检测算法进行可视化分析,控制变量,验证残差网络对草莓植株细节特征的提取能力。(3)提出基于在线暴力样本挖掘的草莓植株像素级语义分割神经网络模型。根据相邻草莓植株的类间距离较近的特点,通过添加掩码分支进行像素语义分割,引入特征金字塔融合神经网络的浅层与深层次信息进行多尺度特征提取,利用在线暴力样本挖掘算法提高训练模型样本质量,有效更新模型权重文件,可视化训练过程,比较了不同语义分割模型的检测性能,结果显示改进后的分割方案相对初始模型的AP50性能指标提升31.8%。(4)提出基于可变形卷积级联架构下的草莓植株检测神经网络模型。针对常规两阶段算法无法确定具体阈值选取训练样本的质量问题,通过级联多个递增阈值的检测器,逐步提高候选区域的质量以抑制模型训练过程中所出现过拟合现象。利用可变形卷积代替常规卷积应对无人机不同角度拍摄图像的几何变换,建立泛化的交并比损失函数优化位置坐标,通过软化极大值抑制对模型增强,实验比较不同结构语义分割模型的适用性,结果显示提出的可变形卷积级联架构模型取得了96.7%的最高准确率,可以有效地应用于户外草莓植株检测。本文首次开展了融合深度学习技术与无人机低空遥感成像技术来实现复杂非结构化场景下户外农田草莓植株精细化检测研究。通过无人机低空遥感系统采集了高分辨率的草莓植株大数据生长信息数据集,建立了一套精细化的、鲁棒性强的草莓植株生长信息深度神经网络计算模型,实现了复杂非结构化场景下户外农田草莓植株生长大数据信息多时空、多维度精细化检测功能,为后续应用于在线快速测量草莓植株冠层叶面积指数与分布,开展草莓园智慧农业在线管理系统提供了重要的技术支撑。

关键词：草莓植株无人机低空遥感深度学习目标检测

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低空遥感技术在荒漠灌丛识别中的应用

电子技术（上海） 2023年第6期52卷 296-297页

作者：苏日古格王雯学于新海马斌畅国芳河套学院内蒙古015000

阐述低空遥感技术,利用荒漠灌丛区与非灌丛区的光谱特征差异对荒漠灌丛进行识别。分别运用彩色植被指数与土壤植被指数方法进行灌丛覆盖率计算,对比发现,后者得到的覆盖率较低但更接近实际值。研究结论可为荒漠生态学研究提供参考。

关键词：低空遥感灌丛识别覆盖率

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无人驾驶飞艇低空遥感影像的几何处理

武汉大学学报（信息科学版） 2009年第3期34卷 284-288页

作者：张永军武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

介绍了基于无人驾驶飞艇的低空遥感系统的组成及技术指标,详细论述了飞艇按航线自动控制飞行、遥感影像自动获取,以及低空遥感影像匹配、相对定向、区域网平差、全景图和正射影像生成等处理与分析。试验结果说明,低空遥感系统可以满足... 详细信息

介绍了基于无人驾驶飞艇的低空遥感系统的组成及技术指标,详细论述了飞艇按航线自动控制飞行、遥感影像自动获取,以及低空遥感影像匹配、相对定向、区域网平差、全景图和正射影像生成等处理与分析。试验结果说明,低空遥感系统可以满足大重叠度、高分辨率立体影像获取的需求,在大比例尺测图、精细三维重建等领域具有广阔的应用前景。

关键词：低空遥感无人驾驶飞艇自动控制影像处理空中三角测量

城市河网的低空遥感影像全卷积神经网络水质等级分类

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同济大学学报（自然科学版） 2020年第3期48卷 456-462页

作者：刘春杨怿周源周骁腾同济大学测绘与地理信息学院上海200092 北京大学大数据科学研究中心北京100871 上海同繁勘测工程科技有限公司上海200092

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法。通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注。使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行... 详细信息

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法。通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注。使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行了验证,平均水质等级分类精度分别达到了87.96%和77.57%。

关键词：低空遥感水质等级分类全卷积神经网络

基于无人机低空遥感的荒漠林大沙鼠鼠洞分布与地形的关系＊--以新疆古尔通古特沙漠南缘局部为例

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林业科学 2018年第10期54卷 180-188页

作者：马涛郑江华温阿敏陈梦穆晨新疆大学资源与环境学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区林业有害生物防治检疫局乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区草原总站乌鲁木齐830049

【目的】利用无人机低空遥感航拍影像探索分析大沙鼠鼠害分布与地形的关系,以期获取研究区内鼠洞分布空间特征,为科学治理鼠害提供支持。【方法】2015年10月对新疆古尔班通古特沙漠南缘的荒漠林大沙鼠典型鼠害区进行无人机低空航拍,获... 详细信息

【目的】利用无人机低空遥感航拍影像探索分析大沙鼠鼠害分布与地形的关系,以期获取研究区内鼠洞分布空间特征,为科学治理鼠害提供支持。【方法】2015年10月对新疆古尔班通古特沙漠南缘的荒漠林大沙鼠典型鼠害区进行无人机低空航拍,获取空间分辨率为0.024 m的超高分辨率影像与空间分辨率为1 m的数字高程模型(DEM)影像,运用人工目视解译方法获得大沙鼠鼠洞分布情况;基于无人机航拍数字高程模型影像提取研究区的坡向、坡度、高程、地形起伏度等地形特征;叠加统计分析该区域大沙鼠鼠洞空间数据在不同地形特征中的分布占比。【结果】新疆古尔通古特沙漠南缘研究区内沙丘多为南北走向,该区大沙鼠鼠洞主要分布于沙丘的东坡及东北坡(占鼠洞的50.7%)、阴坡(占鼠洞的61.2%)、平坡和缓坡(占鼠洞的89.7%),以及海拔为432.5～435 m(高程为2.5～5 m)梯度下(占鼠洞的53.8%)和地形起伏度0.1～0.25 m范围内(占鼠洞的34.7%)。【结论】研究区域内大沙鼠鼠洞分布具有空间分布差异与地形有密切关系。在基层的大沙鼠鼠害防治中,结合考虑地形因素,可提高对鼠害的防治效率,这为新疆鼠害治理提供了新的思路与方法。

关键词：无人机低空遥感森林生物灾害目视解译地形因子