无人机低空摄影测量在城市测绘中的运用

无人机低空摄影测量技术在城市测绘中具有高效率、高精度、灵活性与便捷性的应用优势,能为城市规划提供其所需的测绘数据,使得城市空间布局更为科学与合理。基于此,本文分析了无人机低空摄影测量在城市规划中的优势与具体应用,有利于促进现代化城市建设与发展。     

无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选

为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05％,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94％,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.     

高寒山地战场环境对无人机系统运用的影响及对策

本文结合高寒山地战场环境的特点,从飞行器单元、发射回收单元、数据链与指挥控制单元和维修保障防护四个方面分析高寒山地战场环境对无人机系统应用的影响,并提出了对策,为加强无人机系统在高寒山地战场的实战应用提供了参考.     

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

为提升无人机在复杂空战场景中的存活率，基于公开无人机空战博弈仿真平台，使用强化学习方法生成机动策略，以深度双Q网络(double deep Q-network, DDQN)和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法为基础，提出单元状态序列(unit state sequence, USS),并采用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)融合USS中的态势特征，增加复杂空战场景下的状态特征识别能力和算法收敛能力。实验结果表明，智能体在面对采用标准比例导引算法的导弹攻击时，取得了98%的规避导弹存活率，使无人机在多发导弹同时攻击的复杂场景中，也能够取得88%的存活率，对比传统的简单机动模式，无人机的存活率大幅提高。     

基于无人机航摄系统的航测大比例尺测图方法研究

随着无人机技术的迅猛发展,基于无人机的航空摄影已被广泛使用,为城市规划、应急测绘等提供了解决方案。利用无人机影像进行航测1∶1 000、1∶2 000大比例尺地形图的方法已经比较成熟,但航测1∶500大比例尺地形图的案例并不多。基于此,研究基于无人机航摄系统的航测1∶500大比例尺地形图的方法,取得了较好的效果。     

一种间断观测下的无人机地面目标跟踪方法

提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果.     

基于ULS、 TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

不确定性故障下无人机末端配送

针对物流无人机的配送问题,综合考虑无人机故障、分段电池能耗和飞行可靠性等影响因素构建不确定故障下的无人机配送模型;采用蚁群算法对模型求解,最后运用标准算例场景进行测试。结果表明：在考虑无人机不确定故障场景下,最小需求损失提供的配送方案平均配送成本增加2.77%,可靠性提高7.04%～10.47%;最小综合成本提供的配送方案平均配送成本增加0.81%,可靠性提高2.2%～8.88%。前者所提供配送方案更可靠,但对应成本增加比例相对较大,后者综合考虑成本和损失,以较小的成本代价提高配送网络可靠性。     

基于轻小型无人机雷达的植被高度反演方法

针对目前主流雷达传感器难以满足轻小型无人机载荷需要,且存在着数据获取成本高及算法模型复杂的问题,在自行研制的一种高度集成、轻量化且具有高可靠性的轻小型无人机雷达系统基础上,发展了一种植被高度信息反演新方法。该方法中使用二维滤波抑制直耦波能量,基于剩余图像熵的自适应主元分析去噪方法解决传统方法主元选择不稳定的问题,并基于互相关信息的后向投影算法进一步增强目标信号,最后应用Sobel算子提取植被高度。实验结果表明,该方法反演得到的植被高度和验证数据的相关性达到0.92,均方根误差可达1.28 m。     

一种高能效的无人机移动中继技术

针对固定翼无人机移动中继的能量效率优化问题,在直线轨道情况下,提出一种无人机移动中继能效优化飞行方案.假设无人机中继采用解码转发中继策略,且工作在时分双工模式下,在考虑初、末速度及加速度约束的情况下,将能效优化问题转化为两个子问题:接收数据部分无人机最优加速度问题和发送部分无人机最优加速度问题.提出一种基于Dinkel...