第三章 非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)載荷

無人機(jī)載荷與行業(yè)應(yīng)用第三章 非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)載荷目 錄

可見光相機(jī)項(xiàng)目1項(xiàng)目2項(xiàng)目3

光譜相機(jī)

激光雷達(dá)項(xiàng)目1可見光相機(jī)人類眼睛能感知的光波被稱為可見光，所以可見光相機(jī)是普遍應(yīng)用的遙感設(shè)備?？梢姽庀鄼C(jī)工作在波長(zhǎng)為0.4～0.7

m的光波譜段，能把人眼可以看見的景物真實(shí)地再現(xiàn)出來。優(yōu)點(diǎn)：直觀、清晰、易于判讀不足：只能白天工作，受云、雨、霧等氣象條件的影響很大任務(wù)1

可見光相機(jī)介紹任務(wù)2

可見光相機(jī)分類無人機(jī)常用的可見光相機(jī)主要有兩類：?jiǎn)畏聪鄼C(jī)和專業(yè)航攝儀。1.單反相機(jī)單反指單鏡頭反光，即SLR（SingleLens

Reflex），也就是單鏡頭反光取景的意思，取景和成像都使用同一個(gè)鏡頭。單反相機(jī)取景時(shí)，光線通過反光板、五棱鏡或者五面鏡反射到光學(xué)取景器，如圖所示。這時(shí)，從取景器中就能看到被拍攝區(qū)域的視圖。單反相機(jī)2.專業(yè)航攝儀專業(yè)航攝儀與普通單反相機(jī)相比，具有更高的圖像穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)傳輸能力和抗干擾能力，往往帶有慣性測(cè)量單元、相機(jī)控制部件、電源管理系統(tǒng)、溫控系統(tǒng)、存儲(chǔ)器、成像處理器及數(shù)據(jù)接口、座駕等部件，如圖所示。專業(yè)航攝儀任務(wù)2

可見光相機(jī)分類專業(yè)航攝儀中根據(jù)航攝角度又可分為垂直攝影相機(jī)和傾斜攝影相機(jī)。垂直攝影相機(jī)既可以是單鏡頭，也可以是多鏡頭，如圖所示為多鏡頭相機(jī)。傾斜攝影相機(jī)可以是單鏡頭，但以多鏡頭居多，實(shí)際上多鏡頭傾斜攝影相機(jī)中常帶有垂直攝影鏡頭。多鏡頭相機(jī)任務(wù)2

可見光相機(jī)分類任務(wù)3

可見光相機(jī)組成UV濾鏡光學(xué)鏡頭可見光相機(jī)由光學(xué)玻璃加鍍膜組成，是具備截止某個(gè)或幾個(gè)波段的功能鏡片由多組光學(xué)鏡片組成，可以根據(jù)使用者需求進(jìn)行焦距調(diào)節(jié)，使得相機(jī)在不同距離條件下得到清晰的圖像。其中，鏡片分球面和非球面，非球面鏡片較球面鏡片畸變更小，但加工難度更大，成本更高。包含光學(xué)傳感器、快門結(jié)構(gòu)、圖像處理器和電池等。指相機(jī)的集成硬件，含圖像傳感器、圖像信號(hào)處理器、拍照快門和電池，可以實(shí)現(xiàn)拍照、照片預(yù)覽、照片存儲(chǔ)等功能。相機(jī)機(jī)身存儲(chǔ)設(shè)備所謂畫幅，是指數(shù)字相機(jī)的傳感器大小。膠片相機(jī)成像是通過膠片來實(shí)現(xiàn)的，而對(duì)于數(shù)字相機(jī)，則是通過感光元件來成像的，如圖所示。膠片和感光元件任務(wù)4

可見光相機(jī)功能與性能指標(biāo)正如膠卷有很多種尺寸一樣，數(shù)碼時(shí)代的不同畫幅指的是大小各異的傳感器，如圖所示。不同畫幅傳感器任務(wù)4

可見光相機(jī)功能與性能指標(biāo)目前，使用感光膠片記錄影像信息的相機(jī)已經(jīng)很少使用了，而可見光相機(jī)使用得越來越多，可見光相機(jī)一般都是指數(shù)字相機(jī)。數(shù)字相機(jī)拍攝物體的大致過程：物體反射（或照射）的光線經(jīng)過鏡頭到達(dá)圖像傳感器，圖像傳感器把光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，然后模數(shù)轉(zhuǎn)換器件把電荷信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，數(shù)字信號(hào)經(jīng)過放大電路進(jìn)入微處理器，數(shù)字信號(hào)經(jīng)過ISP（Image

Signal

Processing）運(yùn)算處理之后傳輸?shù)酱鎯?chǔ)器中被存儲(chǔ)為圖像，如圖所示。任務(wù)5

可見光相機(jī)的工作原理任務(wù)5

可見光相機(jī)的工作原理相機(jī)主要部件：鏡頭、圖像傳感器、圖像信號(hào)處理器1.鏡頭鏡頭是相機(jī)的成像部分，影像的質(zhì)量主要取決于鏡頭的光學(xué)質(zhì)量。鏡頭由多片球面或非球面光學(xué)玻璃透鏡組成，鏡頭的焦距通過調(diào)焦環(huán)的方式來改變，使得影像清晰。任務(wù)5

可見光相機(jī)的工作原理2.圖像傳感器圖像傳感器是相機(jī)的主要組件之一，對(duì)成像質(zhì)量影響很大。傳感器將從鏡頭上傳導(dǎo)過來的光線轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，再通過內(nèi)內(nèi)部的DA轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。由于傳感器的每個(gè)pixel只能感光R光、B光或者G光，如圖所示，因此此時(shí)存儲(chǔ)的每個(gè)像素是單色的，我們稱之為RAWDATA。要想將每個(gè)像素的RAW

DATA還原成三基色，就需要信號(hào)處理器ISP來處理。傳感器示意圖圖像傳感器CCD（charge-coupleddevice，電荷耦合器件）CMOS（complementarymeta-oxidesemiconductor，互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體）CCD傳感器成像質(zhì)量好，圖像明銳通透、細(xì)節(jié)豐富、色彩還原度好，但是成本較高，耗電功率高。CMOS傳感器成像質(zhì)量稍差，但耗電功率較低，成本也比CCD低。當(dāng)今相機(jī)中主要還是采用CMOS傳感器。CMOS傳感器中集成了模數(shù)轉(zhuǎn)換器，CCD傳感器沒有集成模數(shù)轉(zhuǎn)換器。任務(wù)5

可見光相機(jī)的工作原理3.

圖像信號(hào)處理器圖像信號(hào)處理器（

Image

SignalProcessing，ISP）

的作用就是對(duì)圖像傳感器傳輸過來的信號(hào)進(jìn)行運(yùn)算處理，最終得出經(jīng)過線性糾正、噪點(diǎn)去除、壞點(diǎn)修補(bǔ)、顏色插值、白平衡校正、曝光校正等處理后的結(jié)果。ISP能夠在很大程度上決定相機(jī)最終的成像質(zhì)量。任務(wù)5

可見光相機(jī)的工作原理CCD線陣傳感器線陣傳感器以線掃描方式，依賴遙感平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)而構(gòu)成影像CCD面陣傳感器面陣傳感器是在某一時(shí)刻一次成像，具有面中心投影的特性。數(shù)字成像的兩種方案：可見光相機(jī)通過獲取地面或空中目標(biāo)的圖像信息，可形成高分辨率的可見光影像?？梢姽庀鄼C(jī)在航空攝影方面，能提供基礎(chǔ)影像資料，用于測(cè)繪、地質(zhì)、水文、礦藏、森林等自然資源勘測(cè)，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)估、大型廠礦和城鎮(zhèn)規(guī)劃、路線勘測(cè)和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。下面以航空攝影測(cè)量作業(yè)流程為例，使讀者了解可見光相機(jī)的應(yīng)用。任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用1.

可見光相機(jī)航空攝影測(cè)量的作業(yè)流程基本作業(yè)流程：根據(jù)收集到的基礎(chǔ)資料擬定低空攝影測(cè)量技術(shù)路線，采用無人機(jī)搭載可見光相機(jī)實(shí)施航拍，獲取測(cè)區(qū)高分辨率數(shù)碼影像，完成測(cè)區(qū)基礎(chǔ)控制點(diǎn)測(cè)量和像片控制點(diǎn)的布設(shè)及測(cè)量。具體流程如圖所示。數(shù)字低空攝影測(cè)量工作流程任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用2.

航攝方案設(shè)計(jì)（1）無人機(jī)選擇。根據(jù)航測(cè)項(xiàng)目相關(guān)要求，確定無人機(jī)性能指標(biāo)需求，選擇合適的無人機(jī)。一般在選擇無人機(jī)時(shí)主要參考以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：②

有效荷載：可裝載的相機(jī)類型。往往要根據(jù)項(xiàng)目要求確定相機(jī)類型，根據(jù)相機(jī)類型和成果要求確定合適的無人機(jī)。③

易操作性，便于維修保養(yǎng)。① 續(xù)航時(shí)間：續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)短將直接影響作業(yè)效率。常用的無人機(jī)有兩類：固定翼無人機(jī)和多旋翼無人機(jī)。任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用（2）相機(jī)選擇選擇合適的相機(jī)。一般根據(jù)成果要求進(jìn)行選擇。常用的有：正射相機(jī)、傾斜攝影相機(jī)。相機(jī)主要考慮以下幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：焦距、像元尺寸、像幅大小、鏡頭質(zhì)量。傾斜攝影相機(jī)和正射相機(jī)在航飛方案設(shè)計(jì)上類似，只是在數(shù)據(jù)獲取上有所區(qū)別，傾斜攝影往往采用多鏡頭，可獲取更多鏡頭的影像數(shù)據(jù)。任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用③

航攝分區(qū)設(shè)計(jì)分區(qū)內(nèi)的地形高差不應(yīng)該大于1/6航高。④

重疊度設(shè)計(jì)無人機(jī)航空攝影測(cè)量的重疊度一般較高，通常采用航向重疊度大于75%，旁向重疊度大于60%。a式中：H——攝影航高，m；f——鏡頭焦距，mm；GSD——地面分辨率，m；a——像元尺寸，mm。（3）航飛方案設(shè)計(jì)①

確定攝區(qū)工作范圍②

航高設(shè)計(jì)要充分顧及地形起伏、飛行安全和影像的有效分辨率。在地形起伏比較大的測(cè)區(qū)，為了保證成圖分辨率，一般考慮對(duì)測(cè)區(qū)進(jìn)行分區(qū)飛行。航攝航高按以下公式計(jì)算：H

f

GSD任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用（4）航飛準(zhǔn)備①

場(chǎng)地踏勘：對(duì)航攝區(qū)域進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)考察，觀察區(qū)域內(nèi)的地形情況以及選取無人機(jī)起降場(chǎng)地。②收集資料：收集航攝區(qū)域的控制點(diǎn)、航攝范圍圖、衛(wèi)星影像圖、氣象資料等。③ 航線規(guī)劃：根據(jù)確定的航高、重疊度來規(guī)劃無人機(jī)的飛行任務(wù)航線，如圖所示。航攝區(qū)域航線布設(shè)圖3.

航攝實(shí)施任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用（1）天氣選擇：應(yīng)在天氣晴朗、能見度較高的條件下進(jìn)行飛行，盡量避免在風(fēng)力較大（≥3級(jí)）的天氣飛行。進(jìn)入測(cè)區(qū)執(zhí)行航攝任務(wù)時(shí)也應(yīng)選擇光線良好的時(shí)段。（2）設(shè)備調(diào)試：進(jìn)入測(cè)區(qū)后，組裝無人機(jī)和相機(jī)，并進(jìn)行調(diào)試檢查，確保系統(tǒng)工作正常，為正式作業(yè)做好準(zhǔn)備工作。（3）航空攝影測(cè)量作業(yè)：將設(shè)計(jì)好的航線上傳到無人機(jī)，可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)具體情況進(jìn)行必要調(diào)整，確保無誤后，按照正確的操作流程完成航測(cè)飛行任務(wù)。（4）攝影后的數(shù)據(jù)下載：每個(gè)分區(qū)攝影結(jié)束后，應(yīng)及時(shí)將獲取的數(shù)據(jù)下載到移動(dòng)硬盤上，并妥善保管。1.航測(cè)二維成圖案例——1∶500

航測(cè)法高精度成圖及其應(yīng)用1）背景介紹1∶500地形圖測(cè)繪全野外成圖工作量大、工期較長(zhǎng)、成本較高。近些年無人機(jī)航攝因?yàn)槭褂梅奖悖瑪?shù)據(jù)獲取成本低、速度快，在1∶1 000、1∶2 000等比例尺的地形圖測(cè)繪、正射影像圖生產(chǎn)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這里通過對(duì)1∶500無人機(jī)航測(cè)法成圖過程中誤差產(chǎn)生的來源進(jìn)行分析，研究提高航測(cè)法成圖精度的關(guān)鍵技術(shù)，選用速度慢、振動(dòng)小、姿態(tài)好的電動(dòng)差分無人機(jī)作為航攝平臺(tái)，通過航線優(yōu)化設(shè)計(jì)，建立1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖技術(shù)路線和工藝流程。任務(wù)6

可見光相機(jī)在航測(cè)中的應(yīng)用2）1∶500航測(cè)法成圖誤差來源（1）像片的地面分辨率和影像質(zhì)量在傳統(tǒng)無人機(jī)航測(cè)法成圖過程中，像片控制測(cè)量誤差、空中三角測(cè)量誤差、立體像對(duì)定向誤差、立體采集過程中的位置判定誤差等，會(huì)在作業(yè)過程中不斷傳遞并積累，影響成圖的最終精度。所有環(huán)節(jié)誤差的產(chǎn)生都與像片的分辨率和影像質(zhì)量有關(guān)。分辨率越高、影像質(zhì)量越好，判讀就越準(zhǔn)確，誤差也就越小，所以要想提高成圖精度，必須首先提高像片的地面分辨率和影像質(zhì)量。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例2）1∶500航測(cè)法成圖誤差來源（2）鏡頭畸變無人機(jī)航攝采用的相機(jī)一般為非量測(cè)型全畫幅相機(jī)，鏡頭畸變大，尤其是像片邊緣部分。盡管可以根據(jù)相機(jī)畸變參數(shù)對(duì)像片進(jìn)行畸變糾正，但糾正過程中會(huì)產(chǎn)生糾正誤差，且越靠近像片邊緣，糾正誤差越大。所以為了提高精度，應(yīng)加大像片重疊度，盡可能多地使用像片中心部分的影像。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例2）1∶500航測(cè)法成圖誤差來源（3）像片外方位元素一般的無人機(jī)沒有配置高精度慣導(dǎo)裝置，僅采用普通GPS進(jìn)行定位導(dǎo)航，所以在相機(jī)曝光同時(shí)記錄的位置數(shù)據(jù)誤差較大，需要在后期完成大量的像片控制測(cè)量后，才能進(jìn)行空中三角測(cè)量。為了減少像片控制測(cè)量工作量及后繼工序的誤差累積，應(yīng)盡可能提高曝光瞬間像片的外方位元素精度。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例3）1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖試驗(yàn)（1）試驗(yàn)流程及飛行區(qū)域選擇本試驗(yàn)過程包括飛行區(qū)域選擇、航攝設(shè)計(jì)及相機(jī)檢校、航攝作業(yè)、事后差分解算、空中三角測(cè)量、檢查點(diǎn)立體量測(cè)、檢查點(diǎn)野外量測(cè)、精度評(píng)定等步驟，具體試驗(yàn)流程如圖所示。選擇的試驗(yàn)區(qū)域面積約3

km2，整體地形為丘陵，高差約80

m。區(qū)域內(nèi)有居民地、廠房、道路、平整地塊、水系、植被等地物，對(duì)于本次試驗(yàn)具有典型的代表意義。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例試驗(yàn)流程（2）航攝設(shè)計(jì)及相機(jī)檢校①航攝飛行平臺(tái)的選擇航攝飛行平臺(tái)應(yīng)裝備高精度差分GPS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)相機(jī)曝光時(shí)間戳的精確記錄；采用電力驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)慢速、穩(wěn)定飛行。CW-10電動(dòng)垂直起降固定翼無人機(jī)自帶高精度差分GPS、引閃器，采用大容量鋰電驅(qū)動(dòng)，飛行振動(dòng)小，巡航速度20

m/s，在曝光時(shí)間不長(zhǎng)于1/1

600

s時(shí)，可以保證像點(diǎn)位移在1/3像素以內(nèi)，是本試驗(yàn)較為理想的飛行平臺(tái)。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例規(guī)劃航線②

相機(jī)選擇及參數(shù)標(biāo)定相機(jī)選用3600萬像素全畫幅SonyILCE-7R機(jī)身，像元尺寸4.88

m，搭配成像質(zhì)量較好的蔡司35 mm定焦鏡頭，相機(jī)的內(nèi)方位元素和畸變參數(shù)經(jīng)精確標(biāo)定。③

航線規(guī)劃設(shè)計(jì)地面分辨率為0.04

m，航向重疊度70%，旁向重疊度60%，構(gòu)架航線垂直于主航線，位于測(cè)區(qū)內(nèi)離主航線兩端頭4條基線長(zhǎng)度的位置，航高比主航線高50m。規(guī)劃航線如圖所示，東西方向?yàn)橹骱骄€，南北方向?yàn)闃?gòu)架航線。（3）無人機(jī)航攝作業(yè)選擇合適天氣，測(cè)定基站GPS坐標(biāo)，完成無人機(jī)航攝作業(yè)，完整下載航攝像片數(shù)據(jù)、基站GPS數(shù)據(jù)、移動(dòng)站GPS數(shù)據(jù)，并檢查數(shù)據(jù)完整性及可用性。（4）事后差分解算及空中三角測(cè)量①

事后差分解算：利用事后差分解算軟件對(duì)基站坐標(biāo)數(shù)據(jù)、基站GPS數(shù)據(jù)、移動(dòng)站GPS數(shù)據(jù)、機(jī)載POS數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合解算，得出精確的影像POS數(shù)據(jù)，平面坐標(biāo)系為CGCS

2000，高程系為橢球高。②

空中三角測(cè)量：選擇GodWork軟件作為空中三角測(cè)量工具。這個(gè)過程只需要少量的人工干預(yù)。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例③

精度對(duì)比以檢查點(diǎn)野外量測(cè)為基準(zhǔn)，立體量測(cè)相對(duì)野外量測(cè)的平面位置中誤差、高程中誤差分別按下面的公式計(jì)算。（5）精度檢測(cè)①

檢查點(diǎn)立體量測(cè)將空三結(jié)果導(dǎo)入全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)，在立體空間上量測(cè)檢查點(diǎn)三維坐標(biāo)。②

檢查點(diǎn)野外量測(cè)采用天寶RTK到野外實(shí)地測(cè)量檢查點(diǎn)三維坐標(biāo)。式中 m1 ——檢查點(diǎn)中誤差，m；Δ ——檢查點(diǎn)野外實(shí)測(cè)值與立體觀測(cè)值的誤差，m；n ——

參與評(píng)定精度的檢查點(diǎn)數(shù)（每幅圖20～50個(gè)）。nm1

(

i

i)

/

ni

1任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例檢查檢查點(diǎn)數(shù)量平面位置高程小于2倍中誤差數(shù)量小于1倍圖幅數(shù)中誤差/m最大誤差/m中誤差/m最大誤差/m中誤差數(shù)量2660.0710.1580.0690.1291056隨機(jī)抽出兩幅圖進(jìn)行精度檢測(cè)。每幅圖檢查點(diǎn)個(gè)數(shù)為33個(gè)，總計(jì)66個(gè)，并均勻分布。檢查點(diǎn)統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果見表1。平面位置中誤差為0.071

m，最大誤差為0.158

m；高程中誤差為0.069

m，最大誤差為0.129

m。小于2倍中誤差的檢查點(diǎn)有10個(gè)，小于1倍中誤差的檢查點(diǎn)有56個(gè)。表1表2、表3分別為《數(shù)字航空攝影測(cè)量空中三角測(cè)量規(guī)范》（GB/T23236—2009）、《1∶500 1∶1

000 1∶2

000外業(yè)數(shù)字測(cè)圖技術(shù)規(guī)程》（GB/T

14912—2005）關(guān)于1：500比例尺的精度要求。對(duì)比表1、表2、表3，試驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖的試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例點(diǎn)別平面位置中誤差高程中誤差平地丘陵地山地高山地平地丘陵地山地高山地檢查點(diǎn)0.1750.1750.350.350.150.28（0.15）0.40.6地形類別平地丘陵山地高山地基本等高距0.51.0（0.5） 1.01.0平面位置中誤差±0.15（±0.25）±0.15（±0.25）±0.23（±0.40）±0.23（±0.40）高程中誤差1/3基本等高距1/2基本等高距2/3基本等高距1倍基本等高距表2單位：m表3單位：m4）1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖的工程應(yīng)用經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證后，將本技術(shù)方案實(shí)際應(yīng)用于廣安市溪口鎮(zhèn)1∶500地形圖測(cè)繪。該測(cè)區(qū)位于山谷地帶，面積2km2，中央地形較平，為丘陵地形，四周屬于山地地形，利用本技術(shù)方案完成了航飛、POS解算、空中三角測(cè)量、內(nèi)業(yè)立體測(cè)圖。精度檢測(cè)時(shí)隨機(jī)抽取4幅圖進(jìn)行精度檢測(cè)，檢查點(diǎn)共84個(gè)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，平面中誤差±0.09m，高程中誤差±0.08m，平面及高程精度均滿足相關(guān)規(guī)范要求。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例5）總結(jié)在當(dāng)前差分GPS技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)、相機(jī)技術(shù)不斷進(jìn)步的過程中，通過科學(xué)的優(yōu)化技術(shù)路線，1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖試驗(yàn)成功并在實(shí)際工程中得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了業(yè)內(nèi)追求多年的夙愿，順利實(shí)現(xiàn)1∶500地形圖測(cè)繪工期縮短、成本降低的目標(biāo)。雖然因植被覆蓋無法看見的地物測(cè)量、房檐改正等工作，仍需要野外實(shí)地測(cè)量，

航測(cè)法成圖不能完全代替野外作業(yè)，

但這并不能影響1∶500無人機(jī)航測(cè)法高精度成圖在實(shí)際工程應(yīng)用中的重要現(xiàn)實(shí)意義。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例2.三維城市建模案例1）項(xiàng)目的主要任務(wù)城市傾斜攝影及三維精細(xì)建模。項(xiàng)目區(qū)域如圖所示。項(xiàng)目區(qū)域圖2）航攝方案設(shè)計(jì)（1）技術(shù)指標(biāo)要求：① 測(cè)繪基準(zhǔn)。平面坐標(biāo)系統(tǒng)：采用2000國家大地坐標(biāo)系（CGCS

2000），高斯-克呂格投影，3

分帶。②

數(shù)據(jù)格式：三維模型成果數(shù)據(jù)分為OBJ和OSGB兩種格式。（2）影像指標(biāo)要求：傾斜攝影地面分辨率基于基準(zhǔn)面，城區(qū)優(yōu)于0.02m；城區(qū)以外優(yōu)于0.05m。（3）天氣分析：天氣情況直接決定了航空攝影測(cè)量的進(jìn)度，而影響天氣變化的因素有很多。測(cè)區(qū)屬暖溫帶半濕潤(rùn)半干旱季風(fēng)氣候，四季分明，光照充足，雨量適宜。（4）空域分析：測(cè)區(qū)及周邊無禁飛區(qū)域。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例（5）設(shè)計(jì)方案①

飛行平臺(tái)：采用CW-15垂直起降固定翼無人機(jī)、M300RTK多旋翼無人機(jī)搭配，兼顧固定翼無人機(jī)的飛行效率和多旋翼無人機(jī)的精細(xì)作業(yè)，如圖所示。垂直起降固定翼無人機(jī)多旋翼無人機(jī)任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例②

相機(jī)：本項(xiàng)目主要采用傾斜攝影相機(jī)CA503R，如圖所示。傾斜攝影相機(jī)③

作業(yè)流程如圖“作業(yè)流程”所示。作業(yè)流程任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例④

航高確定數(shù)字航空攝影的地面分辨率取決于飛行高度，如圖所示。a h

f

GSDGS a式中 h

——飛行高度；f

——

鏡頭焦距（8mm）；A

——

像元尺寸（1.4

m）；GSD——

地面分辨率。按照公式求得地面分辨率0.02m相對(duì)航高為155.1m，0.05m相對(duì)航高分別為387.6m。為了更好地滿足地面分辨率的要求，我們選擇平均面上的地面分辨率0.017m相對(duì)航高為155.1m，0.04m相對(duì)航高分別為346m。任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例⑤

航線規(guī)劃設(shè)計(jì)航線規(guī)劃設(shè)計(jì)按照相關(guān)要求執(zhí)行，同時(shí)進(jìn)行測(cè)區(qū)的地形環(huán)境研究，航線設(shè)計(jì)時(shí)要嚴(yán)格遵守相關(guān)規(guī)范要求，確保目標(biāo)的全覆蓋，如圖所示。航線規(guī)劃示意圖單架次航線示意圖任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例地形類別太陽高度角陰影倍數(shù)平地>20

<3丘陵地和一般城鎮(zhèn)>25

<2.1山地和大、中城市≥40

≤1.2高差特大的陡峭山區(qū)和高層建筑物密集的大城市限在當(dāng)?shù)卣缜昂蟾饕恍r(shí)進(jìn)行攝影<1⑥

航攝時(shí)間選擇航攝影像的成圖質(zhì)量對(duì)航攝飛行的時(shí)間有一定的要求，在規(guī)定的航攝期限內(nèi)，應(yīng)選擇地表植被及其他覆蓋物（如洪水等）對(duì)成圖影響較小、云霧少、無揚(yáng)塵（沙）、大氣透明度好的時(shí)間進(jìn)行作業(yè)。航攝區(qū)太陽高度角和陰影倍數(shù)如表所示。航攝區(qū)太陽高度角和陰影倍數(shù)表（1）掌握氣象條件，做好飛行前的各項(xiàng)準(zhǔn)備工作進(jìn)入航攝任務(wù)實(shí)施后，作業(yè)組需及時(shí)了解并掌握攝區(qū)氣象條件，為飛行安排提供依據(jù)。作業(yè)組在航攝實(shí)施前，應(yīng)提前做好無人機(jī)及任務(wù)所需儀器、設(shè)備的準(zhǔn)備工作。（2）航飛作業(yè)按照作業(yè)計(jì)劃，作業(yè)組應(yīng)充分組織好飛行前的地面準(zhǔn)備工作，包括組裝無人機(jī)、調(diào)試相機(jī)，仔細(xì)檢查無人機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)是否正常，并做好記錄，確保飛行安全；作業(yè)員針對(duì)當(dāng)日天氣狀況、光照情況設(shè)定好相機(jī)參數(shù)，并完成相機(jī)的安裝和調(diào)試工作，并反復(fù)檢查確認(rèn)。地面準(zhǔn)備工作完成后，執(zhí)行航飛任務(wù)。3）航攝具體實(shí)施及相關(guān)要求任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例（3）作業(yè)監(jiān)控執(zhí)行任務(wù)的無人機(jī)升空后，地面監(jiān)控人員應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)o人機(jī)工作情況，了解作業(yè)進(jìn)度、飛行速度、儀器設(shè)備工作是否正常等。作業(yè)期間，作業(yè)人員應(yīng)時(shí)刻保持對(duì)氣象環(huán)境的觀察，當(dāng)?shù)孛骘L(fēng)速、風(fēng)向變化較大或天氣突變時(shí)，應(yīng)根據(jù)著陸條件及要求及時(shí)做出是否返航著陸的處置工作。（4）數(shù)據(jù)整理及質(zhì)量檢查無人機(jī)返航著陸后，有序地組織拆卸設(shè)備。作業(yè)人員應(yīng)及時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份整理并完成數(shù)據(jù)的初檢工作，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量不符合要求的應(yīng)做好補(bǔ)攝或重飛準(zhǔn)備。3）航攝具體實(shí)施及相關(guān)要求任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例4）三維模型生產(chǎn)本項(xiàng)目三維建模生產(chǎn)采用自動(dòng)建模軟件系統(tǒng)，該系統(tǒng)是基于圖形運(yùn)算單元GPU的快速自動(dòng)三維場(chǎng)景運(yùn)算軟件，整個(gè)過程無須人工干預(yù)，從簡(jiǎn)單連續(xù)影像中生成最逼真的實(shí)景三維場(chǎng)景模型。運(yùn)用傾斜攝影技術(shù)獲取的影像數(shù)據(jù)，通過合理布設(shè)地面像片控制點(diǎn)，然后將影像數(shù)據(jù)、地面像片控制點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入自動(dòng)建模軟件系統(tǒng)進(jìn)行批處理。人工只需參與對(duì)質(zhì)量控制和三維模型編輯修飾工作。具體流程如圖所示。三維建模生產(chǎn)流程圖任務(wù)7

可見光相機(jī)應(yīng)用與案例5）三維成果輸出利用軟件輸出OSGB格式三維成果，三維模型成果示意圖如圖所示。三維模型成果示意圖項(xiàng)目2光譜相機(jī)無人機(jī)成像光譜系統(tǒng)具有機(jī)動(dòng)靈活、操作簡(jiǎn)便、能按需獲取高時(shí)間和高空間分辨率數(shù)據(jù)、應(yīng)用成本低等優(yōu)勢(shì)，有效彌補(bǔ)了衛(wèi)星及大型航空遙感系統(tǒng)在地表分辨率低、重訪周期長(zhǎng)、受水汽影響大等不足，為中小尺度的遙感應(yīng)用提供了新的工具。任務(wù)1

光譜相機(jī)介紹成像光譜儀是成像光譜技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，是可以同時(shí)獲取影像信息與像元的光譜信息的光學(xué)傳感器，是成像光譜技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)的實(shí)物載體。根據(jù)成像光譜儀的光譜分辨率不同，

光譜相機(jī)可以分為多光譜成像儀（

M

u

l

t

i

s

p

e

c

t

r

a

lImager，MSI）和高光譜成像儀（Hyperspectral Imager，HSI）。任務(wù)1

光譜相機(jī)介紹多光譜成像儀所獲取的目標(biāo)地物波段數(shù)量為3～12個(gè)，光譜分辨率在40

nm左右，主要用于地物分類及半定量遙感。高光譜成像儀所獲取的目標(biāo)地物波段數(shù)量為100～200個(gè)，光譜分辨率在10

nm左右，被廣泛應(yīng)用于遙感領(lǐng)域中。不同種類的成像光譜數(shù)據(jù)任務(wù)2

光譜相機(jī)分類快照式多光譜相機(jī)是一種技術(shù)先進(jìn)、輕便小巧、可搭載在無人機(jī)上的多光譜成像設(shè)備，專門為低空遙感提供精確的多波段光譜數(shù)據(jù)。相機(jī)擁有5個(gè)獨(dú)立的成像器，分別配上特制的濾光片，能讓每個(gè)成像器接收到精確波長(zhǎng)范圍的光譜信息。某型快照式多光譜相機(jī)任務(wù)3

多光譜相機(jī)光譜相機(jī)在相對(duì)行高為120m條件下能夠獲取8cm分辨率的原始影像，相機(jī)內(nèi)全局快門可消除圖像失真，DLS光照傳感器和GPS集成為DLS2代，提高了集成度和輻射測(cè)量精度具體參數(shù)。測(cè)量精度具體參數(shù)如表所示。某型快照式多光譜相機(jī)技術(shù)參數(shù)表任務(wù)3

多光譜相機(jī)波段序號(hào)波段名稱中心波長(zhǎng)/nm波段寬度/nm1藍(lán)Blue475202綠Green560203紅Red668104近紅外NIR840405紅邊Red

Edge71710區(qū)別于傳統(tǒng)4通道多光譜相機(jī)，該快照式多光譜增加了紅邊波段，植被在紅邊波段的反射率有較大的提升且具有較強(qiáng)的敏感性。多光譜相機(jī)獲取的影像中，每個(gè)像素的輸出值表示特定波長(zhǎng)光線的反射率，各波段的中心波長(zhǎng)及波段寬度如表所示。某型快照式多光譜相機(jī)性能指標(biāo)任務(wù)3

多光譜相機(jī)光譜通道示意圖如圖所示。任務(wù)3

多光譜相機(jī)光譜通道示意圖1.多光譜相機(jī)成像原理快照式多光譜相機(jī)屬多鏡頭分光，其每個(gè)光譜波段成像由分開的電荷耦合器件（CCD）成像平面陣列和光學(xué)裝置來完成，這種方案的多光譜CCD相機(jī)，實(shí)質(zhì)上是由多個(gè)CCD相機(jī)組裝而成，每個(gè)相機(jī)鏡頭前配有不同的濾光片，每個(gè)鏡頭獲取一個(gè)波段的圖像，多個(gè)鏡頭對(duì)同一目標(biāo)同時(shí)曝光獲取多波段圖像。任務(wù)3

多光譜相機(jī)任務(wù)3 多光譜相機(jī)1.多光譜相機(jī)成像原理光譜帶的選擇是由各通道物鏡前的光學(xué)濾光片完成的，如圖。此類型多光譜相機(jī)的每個(gè)譜段都有獨(dú)立的探測(cè)器和濾光片，且分別對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，能擁有較高的地面分辨率和圖像質(zhì)量。這種方案系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，分光方法簡(jiǎn)便易行，可以更換不同焦距的鏡頭和不同波段的濾光片，具有較大的靈活性?？煺帐蕉喙庾V相機(jī)成像原理示意圖任務(wù)3 多光譜相機(jī)2.多光譜相機(jī)數(shù)據(jù)在執(zhí)行數(shù)據(jù)獲取任務(wù)的過程中，由飛控系統(tǒng)給出觸發(fā)指令，多光譜相機(jī)五個(gè)鏡頭同時(shí)曝光，記錄同一視場(chǎng)下5個(gè)波段的影像數(shù)據(jù)。各波段數(shù)據(jù)以tif格式灰度圖像的形式儲(chǔ)存至內(nèi)存卡中，并且曝光時(shí)所對(duì)應(yīng)的CCD中心位置信息會(huì)寫入到各個(gè)影像中，便于后期處理，如圖所示。多光譜相機(jī)原始影像任務(wù)3 多光譜相機(jī)灰度影像不同于黑白圖像，其每一個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色，顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，其顏色越暗表示影像的DN值越低，反之表示影像的DN值越高。一幅完整的彩色影像是由紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道組成的，將多光譜相機(jī)所獲取的可見光三個(gè)波段影像分別置入對(duì)應(yīng)的紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)顯示通道中，即可生成如左圖所示的真彩色影像。在實(shí)際數(shù)據(jù)分析處理過程中，為了突出某些地物的特征，如植被在近紅外波段反射率高于其他地物，將近紅外波段置入紅色顯示通道，則會(huì)生成如右圖所示的突出植被信息（紅色）的偽彩色圖像。多光譜真彩色影像與標(biāo)準(zhǔn)偽彩色影像任務(wù)3 多光譜相機(jī)任務(wù)3 多光譜相機(jī)多光譜影像不僅兼具了彩色影像的色彩信息和紋理信息，而且還具有較為豐富的光譜信息。完整的遙感影像是將所有波段同名地物配準(zhǔn)后進(jìn)行疊加存儲(chǔ)，在每個(gè)波段影像中的每一個(gè)同名像素都會(huì)記錄地物對(duì)應(yīng)的地理坐標(biāo)信息以及對(duì)該波段電磁波的反射信息，將每個(gè)像素的反射信息按照波長(zhǎng)順序串聯(lián)起來，便形成了對(duì)應(yīng)地物的光譜曲線，不同類型地物，如植被、道路、水體、土壤等，所對(duì)應(yīng)的光譜曲線有著明顯的差異，這正是利用遙感影像對(duì)地物進(jìn)行分類的物理基礎(chǔ)。多光譜相機(jī)的光譜曲線是由藍(lán)、綠、紅、紅邊、近紅外五個(gè)波段的折線點(diǎn)所連成的曲線。任務(wù)3 多光譜相機(jī)多光譜影像中典型地物光譜曲線圖機(jī)載高速成像光譜儀采用畫幅式高光譜成像技術(shù)，融合了高光譜數(shù)據(jù)的精確性和快照成像的高速性，能夠瞬間獲得在整個(gè)視場(chǎng)范圍內(nèi)精確的高光譜圖像。任務(wù)4 高光譜相機(jī)以某型高光譜相機(jī)為例，其可以簡(jiǎn)便地在1/1000s內(nèi)獲得整個(gè)高光譜立方體數(shù)據(jù)，單景數(shù)據(jù)的獲取并存儲(chǔ)需0.2s；配套功能強(qiáng)大的測(cè)量及數(shù)據(jù)處理軟件，不需要IMU即可實(shí)現(xiàn)無人機(jī)遙感測(cè)量；機(jī)載高光譜成像儀按預(yù)設(shè)航線自動(dòng)測(cè)量，從而快速獲得大面積高光譜圖像，并可通過軟件自動(dòng)快速拼接。某型機(jī)載高速成像光譜儀任務(wù)4 高光譜相機(jī)機(jī)載高速成像光譜儀Snapshot成像技術(shù)結(jié)合無人機(jī)的平穩(wěn)飛行姿態(tài)以及減震設(shè)計(jì)，無須云臺(tái)即可實(shí)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)立方體獲取，其關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)如下。某型機(jī)載高速成像光譜儀技術(shù)參數(shù)光譜特性光譜范圍450～950

nm采樣間隔4

nm光譜分辨率8nm@532

nm通道數(shù)125任務(wù)4 高光譜相機(jī)任務(wù)4 高光譜相機(jī)硬件特性探測(cè)器及規(guī)格面陣Si

CCD；100萬像素×2高光譜成像速度5

Cubes/s數(shù)字分辨率12

bit測(cè)量時(shí)間<100

s光學(xué)及物理特性鏡頭焦距10

mm、23

mm、35

mm接口類型C-mount地面分辨率mm～m（可選）傳感器重量490

g電源DC12

V，15

W續(xù)表1.高光譜相機(jī)成像原理高光譜成像系統(tǒng)的核心技術(shù)，是將傳統(tǒng)的二維成像遙感技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)地結(jié)合在一起，在用成像系統(tǒng)獲得被測(cè)物空間信息的同時(shí)，通過光譜儀系統(tǒng)把被測(cè)物的輻射分解成不同波段的譜輻射，能在一個(gè)光譜區(qū)間內(nèi)獲得每個(gè)像元幾十甚至幾百個(gè)連續(xù)的窄波段信息，高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)獲取目標(biāo)的幾何特征和光譜特征。任務(wù)4 高光譜相機(jī)任務(wù)4 高光譜相機(jī)高光譜相機(jī)成像原理其中A是目標(biāo)，B是望遠(yuǎn)成像系統(tǒng)，C是入射狹縫，D是準(zhǔn)直鏡，E是分光系統(tǒng)，F(xiàn)是會(huì)聚鏡，G是探測(cè)器。地物目標(biāo)首先經(jīng)過望遠(yuǎn)成像系統(tǒng)成像在入射狹縫處，入射狹縫起到視場(chǎng)光闌的作用，決定視場(chǎng)，然后經(jīng)過準(zhǔn)直鏡，再經(jīng)過分光（棱鏡或光柵）系統(tǒng)，目標(biāo)的輻射按波長(zhǎng)的不同進(jìn)行分離，最后經(jīng)過會(huì)聚鏡成像在探測(cè)器上。若探測(cè)器是面陣探測(cè)器，系統(tǒng)將獲取二維數(shù)據(jù)，此時(shí)在目標(biāo)和成像系統(tǒng)間安裝掃描系統(tǒng)或分光系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化，能獲取第三維數(shù)據(jù)，并與前面兩維一起組成數(shù)據(jù)立方體。2.高光譜相機(jī)數(shù)據(jù)圖像是最為直觀的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，在高光譜遙感影像中，每一波段為一幅灰度圖像，灰度圖像記錄了地物在單個(gè)電磁波頻譜上的反射率，通過灰度圖可以直觀地了解地物波譜反射強(qiáng)度。大多數(shù)的模式識(shí)別算法都是基于灰度圖像進(jìn)行的，對(duì)于高光譜遙感影像來說，也可以使用若干波段實(shí)現(xiàn)圖像的彩色合成，形成更為直觀的地物彩色影像。彩色圖像可以顯示地物的色彩信息，進(jìn)行地物識(shí)別，明確不同地物的幾何與位置關(guān)系。任務(wù)4 高光譜相機(jī)在高光譜圖像中，由于其窄波段、長(zhǎng)波譜范圍的特點(diǎn)，在光譜數(shù)據(jù)獲取過程中能夠在圖像的同一像元上記錄各波段的地表反射率，此時(shí)地表反射率為離散的點(diǎn)，對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，可以形成一條連續(xù)的光譜特征曲線，該光譜特征曲線的本質(zhì)是地物對(duì)各波段的光譜響應(yīng)。任務(wù)4 高光譜相機(jī)任務(wù)4 高光譜相機(jī)高光譜成像光譜儀-光譜特性特定高光譜傳感器有特定的光譜庫，光譜庫是高光譜成像儀在一定條件下測(cè)得的地物光譜反射數(shù)據(jù)，通過對(duì)地物光譜庫中的光譜與高光譜單像元的光譜曲線進(jìn)行“光譜匹配”，可以對(duì)像元內(nèi)的地物進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)地物光譜在不同波段的差異性也是進(jìn)行植被生化參數(shù)反演的理論基礎(chǔ)，圖為高光譜成像光譜儀-光譜特性。任務(wù)4 高光譜相機(jī)高光譜遙感數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)是記錄地物同一位置不同波段的光譜反射率，由于高光譜圖像波段眾多，所以每個(gè)像元對(duì)應(yīng)多個(gè)反射率，多個(gè)反射率又可構(gòu)成一個(gè)多維向量或者多維空間中的一個(gè)點(diǎn)，連續(xù)空間中

各像元值可以組成一個(gè)高維光譜立方體，通過對(duì)光譜立方體進(jìn)行降維，可以挖掘其中有“價(jià)值”的信息，并有效解決高維空間中參數(shù)估計(jì)需

要更多的樣本等問題。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用農(nóng)業(yè)方面無人機(jī)搭載成像光譜儀技術(shù)可用于診斷作物長(zhǎng)勢(shì)、病蟲害情況以及土壤肥力等環(huán)境保護(hù)方面可用于檢測(cè)海洋、湖泊的化工原料污染、富營養(yǎng)化等林業(yè)領(lǐng)域可用于檢測(cè)林火、林業(yè)病害、林木存活率、林木種類區(qū)分等1.農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)植被覆蓋度（Fractional

vegetation

cover，F(xiàn)VC）通常被定義為統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)植被（包括葉、莖、枝）的垂直投影面積所占的百分比，它能夠直觀地反映陸表植被的生長(zhǎng)狀況，因而是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)研究的重要指標(biāo)，作為生態(tài)模型、水文模型、氣候預(yù)報(bào)模型、區(qū)域蒸發(fā)模型和陸面過程模型等在內(nèi)的眾多模型的基本輸入?yún)?shù)，在各個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用就農(nóng)學(xué)領(lǐng)域而言，植被覆蓋度能夠反映作物的光截獲能力，對(duì)于作物的生長(zhǎng)及產(chǎn)量形成有著很好的指示作用，因而準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地獲取地表植被覆蓋度信息，對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要的意義。測(cè)區(qū)植被覆蓋分布圖任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用因此，及時(shí)進(jìn)行農(nóng)作物氮素營養(yǎng)診斷顯得尤為重要。傳統(tǒng)的氮素營養(yǎng)診斷主要是以測(cè)定植株全氮為主，需要破壞性取樣和實(shí)驗(yàn)室的化學(xué)分析，具有破壞性和延遲性，且會(huì)消耗大量的人力物力。因此，無損、及時(shí)、準(zhǔn)確地了解作物氮營養(yǎng)狀況對(duì)合理施肥具有重要的指導(dǎo)意義。氮肥有助于農(nóng)作物增產(chǎn)過量施用氮肥造成資源浪費(fèi)，導(dǎo)致農(nóng)作物對(duì)氮肥的利用率明顯下降，從而造成環(huán)境污染施用氮肥不足導(dǎo)致作物長(zhǎng)勢(shì)過差，從而影響產(chǎn)量本方案基于無人機(jī)多光譜影像提取可用于棉花關(guān)鍵生長(zhǎng)期氮素營養(yǎng)診斷的植被指數(shù)，通過對(duì)其與田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和指數(shù)的敏感性分析，建立葉片氮濃度、地上部生物量、植被指數(shù)和氮素積累量的二次函數(shù)估計(jì)模型，為實(shí)現(xiàn)棉花氮素營養(yǎng)狀況的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供理論與技術(shù)基礎(chǔ)。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）也稱葉面積系數(shù)，可以理解為在地表單位面積上植被葉片面積所占土壤總面積的比例。作物的冠層結(jié)構(gòu)變化情況、葉片面積的大小、覆蓋度的變化和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)情況都可以通過葉面積指數(shù)來反映。農(nóng)作物是生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分，而葉面積指數(shù)則是體現(xiàn)作物的產(chǎn)量、生長(zhǎng)健康狀況以及光合作用能力的重要指標(biāo)。測(cè)區(qū)作物冠層含氮量分布圖本方案基于固定翼無人機(jī)搭載多光譜傳感器進(jìn)行葉面積指數(shù)監(jiān)測(cè)方法的研究實(shí)現(xiàn)，利用預(yù)處理后多光譜圖像中提取的所需的植被指數(shù)，與實(shí)測(cè)的葉面積指數(shù)建模得到不同時(shí)期的棉花葉面積指數(shù)反演模型，然后利用最佳的估算模型得到棉花葉面積指數(shù)的空間分布處方圖。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用葉綠素含量的狀況是指示植物光合作用、受營養(yǎng)脅迫及生長(zhǎng)階段的重要因子，可借助測(cè)定葉綠素含量的方法確定植被的營養(yǎng)狀況。目前，主要通過室內(nèi)高效液相色譜法、原子吸收法以及分光光度計(jì)法、SPAD葉綠素儀和基于特征光譜等等多角度多層次診斷葉綠素含量。這也決定了田間采樣不具備時(shí)效性，采集樣本數(shù)量有限，步驟煩瑣。測(cè)區(qū)作物葉面積指數(shù)分布圖本方案分別從多光譜植被指數(shù)、紋理特征以及將二者融合構(gòu)建綜合指標(biāo)等角度分別估算馬鈴薯葉綠素含量，以期為葉綠素定量估算提供一種新方法，實(shí)現(xiàn)低成本、快速、高通量地監(jiān)測(cè)馬鈴薯的生長(zhǎng)狀況與營養(yǎng)信息，為農(nóng)田灌溉、變量施肥等精細(xì)化管理提供保障。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用2.林業(yè)病蟲害監(jiān)測(cè)森林病蟲害則是威脅森林健康的首要因素，如何監(jiān)測(cè)并預(yù)防森林病蟲害是多年來國內(nèi)外林業(yè)專家研究的重要課題。主要依靠巡邏檢測(cè)等人工手段，這些監(jiān)測(cè)手段主觀性強(qiáng)且具有時(shí)間滯后性，同時(shí)受地面環(huán)境影響較大。傳統(tǒng)林業(yè)病蟲害的監(jiān)測(cè)利用無人機(jī)獲取受災(zāi)林區(qū)正射影像，并基于計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)，對(duì)森林病蟲害圖像進(jìn)行深入分析，不僅可以有效減少人力及物力成本，使相關(guān)林業(yè)人員更直觀、全面地掌握森林受災(zāi)的整體情況，并提出更為快速有效的應(yīng)對(duì)措施，同時(shí)可以減少相關(guān)災(zāi)害帶給森林資源的重大損失，提高林業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，保障生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展。無人機(jī)監(jiān)測(cè)任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)集合臨近像元用來識(shí)別感興趣的光譜要素，充分利用高分辨率的圖像和多光譜數(shù)據(jù)的空間、紋理和光譜信息對(duì)圖像進(jìn)行分割和分類，用此方法來對(duì)有林地進(jìn)行提取，可獲取較好的分割效果，大量減少干擾項(xiàng)信息，從而有利于分類精度的提高。測(cè)區(qū)作物葉綠素含量分布圖任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用無人機(jī)多光譜影像-圖像增強(qiáng)有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果。圖中標(biāo)準(zhǔn)假彩色影像可以增強(qiáng)植被信息；綠光波段增強(qiáng)可以增強(qiáng)闊葉林信息，從而有利于提取松樹針葉林；直方圖均衡拉伸則可以凸顯枯死樹木信息，即圖中最后邊的中心紅點(diǎn)圖斑。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用近紅外波段紋理信息提取影像中異物同譜及同物異譜現(xiàn)象普遍存在，部分地物光譜信息極為相似，通過光譜信息難以將其區(qū)分開來。無人機(jī)影像分辨率較高，紋理細(xì)節(jié)信息豐富，因此可以通過紋理信息來進(jìn)一步進(jìn)行提取分析?！盎叶裙采仃嚒笔且环N通過研究灰度的空間相關(guān)特性來描述紋理的常用方法，圖為提取的近紅外波段紋理信息的八項(xiàng)指標(biāo)，在其中選取適當(dāng)項(xiàng)參與分類。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用支持向量機(jī)（Support

vector

machine，SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，常被用來解決小樣本、非線性問題及高維模式識(shí)別問題。SVM通過“支持向量”即不同類別間邊緣的樣本點(diǎn)，來尋找不同類別之間的最優(yōu)超平面進(jìn)行劃分。對(duì)于土地分類問題，SVM利用其特有的核函數(shù)與懲罰變量，將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)化成高維線性可分問題，并通過設(shè)置懲罰因子，解決個(gè)別離群值的類別歸屬問題，以實(shí)現(xiàn)地物分類的自動(dòng)識(shí)別，圖3-38為林業(yè)病蟲害信息支持向量機(jī)自動(dòng)提取結(jié)果。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用林業(yè)病蟲害信息支持向量機(jī)自動(dòng)提取結(jié)果象，合并結(jié)束后保證所有對(duì)象之間存在一定的異質(zhì)性，這種異質(zhì)性表現(xiàn)為光譜和形狀上的差異。3.林業(yè)單木提取及樹種分類在無人機(jī)影像中，樹冠輪廓的提取直接使用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，有兩個(gè)基本步驟，即影像的分割與影像的分類。多尺度的分割方法以影像中任意像元為起點(diǎn)，采用自上而下的合并方式形成目標(biāo)對(duì)任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用無人機(jī)影像樹冠輪廓分割結(jié)果由于無人機(jī)遙感影像分辨率最高可達(dá)厘米級(jí)，分割完成后可以通過目視解譯，再結(jié)合樣地調(diào)查時(shí)對(duì)相鄰樹冠間的勾畫，調(diào)整分割結(jié)果，修改分割錯(cuò)誤、增加漏分割的部分，人工修正后將樹冠輪廓矢量導(dǎo)入ArcGIS軟件，同時(shí)建立屬性表后輸入對(duì)應(yīng)實(shí)地調(diào)查的胸徑（DBH）數(shù)據(jù)，便可實(shí)現(xiàn)林地資源精細(xì)化管理。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用樹種的分類算法采用非監(jiān)督分類的方法，不必設(shè)置訓(xùn)練樣本獲取各類地物的先驗(yàn)知識(shí)，直接參考目標(biāo)對(duì)象的光譜、紋理等特征，在影像上定義自然相似光譜的集群，分類過程由閾值確定，根據(jù)隸屬度實(shí)現(xiàn)最終類別劃分。通過野外調(diào)查和目視判讀，確定土地覆蓋類型是分類的基礎(chǔ)，之后進(jìn)行特征空間的建立，盡量選擇能夠充分描述土地覆被類型且類型較少的特征，對(duì)于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，一般涉及?duì)象的光譜特征、幾何特征以及拓?fù)涮卣鞯取o人機(jī)影像樹種分類及樹冠分割結(jié)果任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用樹種的分類算法采用非監(jiān)督分類的方法，不必設(shè)置訓(xùn)練樣本獲取各類地物的先驗(yàn)知識(shí)，直接參考目標(biāo)對(duì)象的光譜、紋理等特征，在影像上定義自然相似光譜的集群，分類過程由閾值確定，根據(jù)隸屬度實(shí)現(xiàn)最終類別劃分。無人機(jī)影像樹種分類及樹冠分割結(jié)果分類的基礎(chǔ)：通過野外調(diào)查和目視判讀，確定土地覆蓋類型建立特征空間：盡量選擇能夠充分描述土地覆被類型且類型較少的特征，對(duì)于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，一般涉及?duì)象的光譜特征、幾何特征以及拓?fù)涮卣鞯?.森林蓄積量估測(cè)森林蓄積量是指森林中全部林木材積之和，伴隨“3S技術(shù)”的發(fā)展與計(jì)算機(jī)水平的提高，數(shù)學(xué)模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用研究越來越深，為森林蓄積量的實(shí)時(shí)估測(cè)、快速監(jiān)測(cè)帶來了新的方法。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用遙感估測(cè)森林蓄積量常用多光譜遙感影像，遙感因子從單一的光譜信息逐漸向植被指數(shù)、紋理因子、地形因子等多特征變量發(fā)展，且隨著變量類型的增加會(huì)使蓄積量估測(cè)的準(zhǔn)確度提升，但引入的遙感因子并不是越多越好，因?yàn)橐氲囊蜃訒?huì)存在共線性問題，過多會(huì)造成數(shù)據(jù)冗余，增加計(jì)算量，過少則會(huì)降低估測(cè)精度。樣地調(diào)查采用“角規(guī)測(cè)樹”方法進(jìn)行，調(diào)查因子包括每個(gè)樣地的地理坐標(biāo)、郁閉度、樹種、林分類型、胸徑、樹高等，利用“森林資源調(diào)查常用數(shù)表”查詢單木材積，累加得到樣地森林蓄積量。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用森林蓄積量反演所選取的遙感因子主要有3種類型，即光譜信息、植被指數(shù)、紋理因子。紋理因子選取常用的8個(gè)，即均值

（

Mean

，

ME

）

、

協(xié)同性

（

Homogeneity

，

HO

）

、方差（Variance，VA）、相關(guān)性（Correlation，CO）、二階矩（Second

moment，SM）、相異性（Dissimilarity，DI）、熵（

Entropy

，

EN

）

和對(duì)比度（Contrast，CT），影像包含5個(gè)波段，合計(jì)40個(gè)紋理因子，共選取遙感因子50個(gè)。植被指數(shù)主要為比值植被指數(shù)（

RVI

）

、

差

值

植

被

指

數(shù)（

DVI

）

、

歸

一

化

植

被

指

數(shù)（

NDVI

）

、增強(qiáng)型植被指數(shù)（

EVI

）

和土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）。光譜信息包含藍(lán)光波段、綠光波段、紅光波段、紅邊波段和近紅外波段。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)篩選采用計(jì)算機(jī)軟件SPSS

20.0，分析森林蓄積量與遙感因子的相關(guān)系數(shù)，利用方差擴(kuò)大因子法逐步對(duì)遙感因子進(jìn)行篩選，尋求影響蓄積量估測(cè)的主要變量，消除自變量之間的共線性問題。利用篩選出的遙感因子，同蓄積量樣地調(diào)查實(shí)測(cè)值，建立遙感因子與實(shí)測(cè)值的回歸模型，再將回歸模型應(yīng)用到整幅遙感影像中，便可對(duì)整個(gè)影像區(qū)域森林蓄積量進(jìn)行快速估測(cè)?；诙喙庾V影像的森林蓄積量估測(cè)5.草原長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)草原植被長(zhǎng)勢(shì)是草原植被的總體生長(zhǎng)狀況與趨勢(shì)，通常通過與以往草原植被的狀況進(jìn)行對(duì)比來說明現(xiàn)在草原植被的生長(zhǎng)情況。草原植被長(zhǎng)勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)是利用地面遙感信息與草原植被狀況有密切相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn)，通過對(duì)不同時(shí)期遙感信息進(jìn)行處理來間接反映草原植被長(zhǎng)勢(shì)的一種方法。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用通過多光譜影像的5個(gè)通道影像之間進(jìn)行波段運(yùn)算，生成能夠反映植被生長(zhǎng)狀況的植被指數(shù)，利用Jenks自然斷點(diǎn)法Natural

Breaks對(duì)長(zhǎng)勢(shì)情況進(jìn)行分級(jí)，共劃分為5個(gè)等級(jí)，分別為好、較好、一般、較差、差。測(cè)區(qū)內(nèi)草原植被長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)通過草原植被長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)為區(qū)域合理安排畜牧業(yè)生產(chǎn)、維持草地畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展、維護(hù)草原生態(tài)平衡提供重要科學(xué)依據(jù)。6.草原生物量反演草地生物量是天然草地生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)研究的重要衡量指標(biāo)，既是草地資源合理利用和載畜平衡監(jiān)測(cè)的重要依據(jù)，同時(shí)也是維持草地生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，它是反映草地生長(zhǎng)狀況最直接的指標(biāo)，決定著草地生態(tài)系統(tǒng)功能的強(qiáng)弱，通過草地生物量可以判別群落生長(zhǎng)狀況、演替發(fā)展趨勢(shì)。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用草原生物量反演遙感估產(chǎn)是基于像元的以植被指數(shù)為主要輸入變量的回歸分析方法，通過建立一個(gè)函數(shù)關(guān)系或模型來完成由點(diǎn)及面的轉(zhuǎn)換。植被指數(shù)是選用遙感影像中對(duì)植被光譜特征有特殊意義的典型波段，經(jīng)過各種線性的或非線性的組合運(yùn)算，產(chǎn)生的一種具有一定指示意義的數(shù)值。本次項(xiàng)目利用調(diào)查獲取的樣點(diǎn)實(shí)測(cè)生物量數(shù)據(jù)和遙感變量，采用一元非線性回歸模型和多元回歸模型對(duì)研究區(qū)草地生物量進(jìn)行遙感估算建模，并通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸浪阈ЧM(jìn)而對(duì)比模型的精度。其反演結(jié)果如圖所示。7.

凈初級(jí)生產(chǎn)力估算植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net

Primary

Productivity，NPP）是指綠色植物在單位時(shí)間、單位面積上，通過光合作用積累的有機(jī)物質(zhì)總量，扣除自養(yǎng)呼吸后剩余的部分，決定了植被能夠?yàn)樯鷳B(tài)系統(tǒng)內(nèi)其他異養(yǎng)生物提供的可利用物質(zhì)和能量的總量。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用CASA模型與其他NPP估算模型相比：其所需的輸入?yún)?shù)較少，除植被參數(shù)以外，其他氣象數(shù)據(jù)、植被分類均可通過遙感方式獲取，在很大程度上避免了由于數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)缺乏和人為因素等造成的數(shù)據(jù)獲取及處理過程中的誤差。CASA模型屬于光能利用率模型的一種，該模型全面地考慮了植被本身特點(diǎn)及其環(huán)境影響因子，主要是通過遙感技術(shù)和手段獲取植被參數(shù)，結(jié)合區(qū)域降水量、氣溫、太陽輻射等氣象數(shù)據(jù)以及植被類型等共同驅(qū)動(dòng)。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算植被凈初級(jí)生產(chǎn)力既是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要組成，也是揭示碳源/匯的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，NPP估算不僅可以反映植被的物質(zhì)生產(chǎn)能力，也是揭示大氣二氧化碳收支和氣候環(huán)境變化的重要指標(biāo)。本項(xiàng)目利用改進(jìn)的CASA模型對(duì)測(cè)區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力進(jìn)行估算，其結(jié)果如圖所示。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用測(cè)區(qū)內(nèi)主要地物類型光譜曲線圖8.水質(zhì)參數(shù)反演為了更好地對(duì)測(cè)區(qū)水質(zhì)狀況進(jìn)行反演，避免水域以外的數(shù)據(jù)參與計(jì)算，提高反演效率，需先對(duì)經(jīng)過預(yù)處理操作后的正射影像進(jìn)行水體提取。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，測(cè)區(qū)內(nèi)主要地物覆蓋類型為水體、植被、房屋、裸地以及船舶，通過對(duì)以上五種地物光譜曲線進(jìn)行分析，水體的光譜曲線（藍(lán)色）在近紅外波段（750～1

000

nm）反射率要明顯低于其他四種地物如圖所示。NDWI（Normalized

Difference

Water

Index，歸一化水指數(shù)）是基于綠波段和近紅外波段進(jìn)行計(jì)算的歸一化比值指數(shù)。該指數(shù)構(gòu)建的基本原理是在多光譜波段內(nèi)，以目標(biāo)地物反射最弱的波段反射率作分母，以反射最強(qiáng)的波段反射率作分子，通過比值計(jì)算，進(jìn)一步拉大二者之間的差距，使對(duì)比更加顯著。在生成的結(jié)果中，目標(biāo)地物具有最大亮度，而除此之外的其他地物的亮度受到抑制，從而將所研究的地物從遙感影像上分離出來。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用NDWI的計(jì)算方法如下：式中 Green為綠光波段反射率，NIR為近紅外波段反射率影像水體自動(dòng)提取成果通過運(yùn)算得到的結(jié)果中，水體的NDWI值最大，其他地物NDWI值較小，采用合適的閾值，進(jìn)行水體提取。最終成果如圖所示，其中假彩色影像中綠色區(qū)域?yàn)樘崛〉乃w，經(jīng)檢驗(yàn)，精度滿足使用要求。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用傳統(tǒng)的多種統(tǒng)計(jì)回歸模型的擬合效果大體一致，即使改變函數(shù)類型也很難得到更加精確的擬合結(jié)果。此外，內(nèi)陸水體不同于海洋水體，各種外生水質(zhì)參數(shù)、底部形態(tài)、水面粗糙度均會(huì)對(duì)光譜反射率產(chǎn)生較大影響，且無人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)波段范圍較寬，不能獲取各特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的波段處反射率值。綜合以上因素得出：采用常規(guī)的曲線估計(jì)，難以反映光譜數(shù)據(jù)與水質(zhì)參數(shù)間的映射關(guān)系。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一般簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它通過模擬人體大腦功能，對(duì)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，得到不同的連接方式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上包括一個(gè)輸入層、若干隱含層和一個(gè)輸出層，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，將輸入信息通過輸入層傳遞給中間隱含層；隱含層進(jìn)行內(nèi)部信息處理，并將處理結(jié)果輸出到輸出層；輸出層輸出處理結(jié)果。比較實(shí)際輸出與期望輸出的差值，如果兩值相差較大，則誤差被反饋進(jìn)行誤差反向傳播，通過不斷調(diào)整輸入層、輸出層與隱含層單元的結(jié)構(gòu)，直到使輸出誤差滿足要求為止。任務(wù)5

光譜相機(jī)數(shù)據(jù)應(yīng)用COD濃度反演結(jié)果基于誤差逆向傳播原理實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建，適合處理復(fù)雜的非線性問題，目前已廣泛應(yīng)用于水質(zhì)遙感反演中，圖為COD濃度反演結(jié)果。任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程1. 技術(shù)路線（以森林病蟲害監(jiān)測(cè)為例）松材線蟲病枯死樹木遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)路線如圖所示。松材線蟲病枯死樹木遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)路線2.作業(yè)流程（1）多光譜數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。①

航線規(guī)劃：基于無人機(jī)地面軟件進(jìn)行航拍參數(shù)設(shè)置及測(cè)區(qū)航線任務(wù)規(guī)劃如圖所示。地面站軟件航線規(guī)劃任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程地面站軟件拍照參數(shù)設(shè)置界面如圖所示。地面站軟件拍照參數(shù)設(shè)置任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程②

像控點(diǎn)測(cè)設(shè)：為提高成圖精度，需在測(cè)區(qū)內(nèi)測(cè)設(shè)一批像控點(diǎn)，地面標(biāo)記的寬度根據(jù)擬定的影像空間分辨率確定，成果以點(diǎn)之記的形式提交。測(cè)區(qū)像控點(diǎn)測(cè)設(shè)如圖所示。測(cè)區(qū)像控點(diǎn)測(cè)設(shè)任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程③

輻射定標(biāo)：為建立影像DN值與真實(shí)反射率的換算關(guān)系，起飛前需在測(cè)區(qū)內(nèi)用多光譜相機(jī)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)漫反射板進(jìn)行拍攝，拍攝時(shí)確保飛行獲取的影像和標(biāo)準(zhǔn)漫反射板在相同的光照條件下。起飛前輻射校正板拍攝任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程④ 后差分解算：PPK后差分主要用于輸出高精度POS數(shù)據(jù)，以大量減少像控點(diǎn)。后差分解算界面如圖所示。后差分解算任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程多光譜正射影像生產(chǎn) 波段標(biāo)準(zhǔn)反射率影像⑤ 空中三角測(cè)量：完成刺點(diǎn)、空中三角測(cè)量、DOM生產(chǎn)、輻射校正、波段配準(zhǔn)等工作。多光譜正射影像生產(chǎn)界面與波段標(biāo)準(zhǔn)反射率影像如圖所示。任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程（2）松材線蟲病枯死樹木信息提取。① 有林地提?。好嫦?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)集合臨近像元為對(duì)象用來識(shí)別感興趣的光譜要素，充分利用高分辨率的全色和多光譜數(shù)據(jù)的空間、紋理和光譜信息對(duì)圖像分割和分類，用此方法來有林地影像裁剪任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程對(duì)有林地進(jìn)行提取，可獲取較好的分割效果，大量減少了干擾項(xiàng)信息，從而有利于分類精度的提高，如圖所示。②

圖像增強(qiáng)：即有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果。波段組合及影像增強(qiáng)任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程圖中的標(biāo)準(zhǔn)假彩色影響可以增強(qiáng)植被信息；綠光波段增強(qiáng)可以增強(qiáng)闊葉林信息，從而有利于提取松樹針葉林；直方圖均衡拉伸則可以凸顯枯死樹木信息，即圖中心紅點(diǎn)圖斑。③

端元波譜信息收集：光譜曲線能夠反映地物在光譜特性上的差異，不同種類亦或是不同時(shí)期的地物其光譜曲線也是不盡相同的。通過對(duì)光譜曲線分析，找出不同地物類型間的明顯差異，應(yīng)用于分類提取如圖所示。測(cè)區(qū)主要地物類型光譜曲線由圖可以看出，測(cè)區(qū)內(nèi)主要地物類型有闊葉林、針葉林、枯樹、裸土、裸巖及水泥地面，結(jié)合紅光波段（3）及近紅外波段（5），可以很好地對(duì)闊葉林及針葉林進(jìn)行提?。凰{(lán)光波段（1）可用于枯樹的分離。任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程④

地物紋理信息提?。骸盎叶裙采仃嚒笔且环N通過研究灰度的空間相關(guān)特性來描述紋理的常用方法，圖為提取的近紅外波段紋理信息的八項(xiàng)指標(biāo)，可在其中選取適當(dāng)項(xiàng)參與分類。地物紋理信息提取任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程⑤

基于專家知識(shí)的決策樹分類：決策樹分類算法的基本思想是按照一定的規(guī)則把遙感數(shù)據(jù)集逐級(jí)往下細(xì)分以得到具有不同屬性的各個(gè)子類別，如圖所示。通過對(duì)以上的光譜曲線、紋理信息進(jìn)行分析，確定最終分類指標(biāo)及分類閾值，建立決策樹，得到最終的分類結(jié)果。基于專家知識(shí)的決策樹分類任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程⑥

分類結(jié)果后處理：在分類結(jié)果中不可避免地會(huì)產(chǎn)生一些面積很小的圖斑、缺少空間連續(xù)性（因?yàn)榉诸悈^(qū)域中斑點(diǎn)或漏洞的存在）以及孤島問題等，須通過主體分析、聚類處理、過濾處理等方法來實(shí)現(xiàn)分類結(jié)果的優(yōu)化。由圖可以看出，最終的聚類分析結(jié)果與原始分類結(jié)果相比，細(xì)小圖斑減少，圖斑邊緣更加平滑，個(gè)別圖斑中心空洞部位已被填充，從而更加科學(xué)美觀。分類結(jié)果后處理任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程（3）成果形式。①

松材線蟲疫情枯死樹木遙感監(jiān)測(cè)正射影像圖。松材線蟲疫情枯死樹木遙感監(jiān)測(cè)正射影像圖任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程②

枯死樹木圖斑編號(hào)、坐標(biāo)、面積。GIS軟件自動(dòng)統(tǒng)計(jì)顯示，測(cè)區(qū)內(nèi)共檢測(cè)到枯死松樹

601

株，垂直冠層面積約2

862.5

m2，如圖所示?？菟罉淠緢D斑編號(hào)、坐標(biāo)、面積任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程③

監(jiān)測(cè)成果報(bào)告。監(jiān)測(cè)成果報(bào)告任務(wù)6 多光譜相機(jī)作業(yè)流程項(xiàng)目3激光雷達(dá)LiDAR（LightLaserDetectionandRanging）是激光探測(cè)及測(cè)距系統(tǒng)的簡(jiǎn)稱，音譯為“萊達(dá)”。這個(gè)概念最早由Bachman和Jelalian提出，它清晰地描述了激光的使用過程：激光發(fā)射器發(fā)出近紅外波動(dòng)的激光脈沖，經(jīng)過地面反射和散射后，激光接收器記錄返回的激光脈沖，這個(gè)過程的時(shí)間可以精確到0.1ns，再根據(jù)光速的數(shù)值就可以準(zhǔn)確地計(jì)算要測(cè)的距離。無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)如圖所示。任務(wù)1

激光雷達(dá)介紹無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)研究分析指出，機(jī)載LiDAR系統(tǒng)的水平精度大約是相對(duì)航高的1/2

000；當(dāng)飛機(jī)的相對(duì)航高為1

200

m以下時(shí)，高程誤差要優(yōu)于15

cm；在1

200～2500

m時(shí)，高程誤差約為25

cm。當(dāng)前市場(chǎng)主流設(shè)備采集的LiDAR點(diǎn)云的密度為每平方米0.5～20個(gè)點(diǎn)，相應(yīng)的點(diǎn)間距為0.2～1.4 m。機(jī)載LiDAR在30 km的范圍內(nèi)只需要一個(gè)地面控制點(diǎn)（Ground Control Point，GCP）即可獲得高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，它可以在陰天、云下或夜晚來采集數(shù)據(jù)；激光的多次回波特性可以區(qū)分不同的地物，還能夠穿透茂密的植物枝葉來獲得困難地區(qū)的地形地貌。任務(wù)1

激光雷達(dá)介紹高精度數(shù)字高程模型生產(chǎn)城市道路提取公路選線設(shè)計(jì)樹木的樹種、樹高、胸徑、冠幅等相關(guān)參數(shù)的求解真正射影像的制作海岸線的侵蝕監(jiān)測(cè)土方量計(jì)算城市建筑物的3D模型重建電力巡線與選線設(shè)計(jì)任務(wù)1

激光雷達(dá)介紹目前，機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)已被大量應(yīng)用在以下方面：任務(wù)2

激光雷達(dá)分類激光雷達(dá)可