无人机助力铁路施工期环境监理的研究

在湖北某在建铁路的环境监理工作中,采用无人机遥感监测的图视频和摄影测量技术,围绕识别工程的影响面积、体积、环水保措施充分性等内容,制订了完整的技术方案,包括无人机选型、飞行航线规划、地面分辨率设定等,并进行了实践。利用外业采集的矢量影像,通过PIX4D软件处理成为全数字三维模型,利用ARCGIS软件测量、归类,平面精度达到厘米级别。进一步对有关数据分析、提炼,从而将监理工作中原先以定性监督为主的方法提升到定量化水平,提高了工作质量和效率。提出今后应在无人机合法飞行、监理方案、数据库开发等方面继续深化相关研究和应用。     

车辆事故紧急呼救技术发展综述

综述了车辆事故紧急呼救技术的原理,从车辆事故检测识别技术、移动车辆定位技术、无线通信技术和地理信息系统几方面概述车辆事故紧急呼救技术的研究内容。进一步介绍车辆事故紧急呼救技术的国内外研究和应用现状,并从车辆事故识别技术、地图匹配及组合导航、集群通信及通信网络几方面总结并指出车辆事故紧急呼救技术的关键技术和难点。展望了车辆事故紧急呼救技术的发展趋势,并就我国发展车辆事故呼救技术的可行性和发展方向进行探讨。     

用先进技术支撑与服务环境管理——遥感技术在环境管理中的应用

遥感手段逐步在环境监测与应急、生态与核安全等方面得到应用,为环境管理提供了有效的支撑与服务。但仍需对环境卫星后续星、卫星环境专用载荷、定量遥感应用关键技术、遥感业务化运行能力等问题加以完善。     

基于知识流动和关系平台视角的临时性产业集群研究——以中国国际工业博览会为例

博览会作为一种临时性的产业集群,其作用多是为知识流动提供关系平台,因此需要以一个新的视角来研究博览会,其重要性不仅由企业的销售成果来体现,还应以获取行业知识和市场信息、拓展关系等方面进行衡量。分析了博览会的功能、行为主体的参会动机,并以中国国际工业博览会为例,研究了当今博览会的作用和关键功能。     

无人机在农业精准化方向中的作用

随着科技水平的不断提高,我国的农业正朝着精准化的方向发展。而无人机这一新型的农业机械在我国的农业发展中发挥着重要的作用,促进了我国农业的现代化进程。本文在分析农业精准化以及无人机概念的基础上,简要阐述了无人机在我国农业精准化方面的应用,并就无人机的发展趋势进行了探讨,在一定程度上为促进我国农业精准化的发展提供了理论依据。     

基于无人机投放灭火弹的雾场铺展特性及灭火效能研究

为验证无人机载灭火弹灭火的可行性及灭火效能,设计并优化机载灭火弹的结构,制定无人机投弹灭火流程;开展无人机投弹灭火的实地试验、全尺寸试验;采用高清摄像机记录机载灭火弹投放、爆炸、雾场铺展及作用灭火全过程,统计分析铺展面积、真实爆破高度等参数,研究不同投弹技术参数对灭火弹灭火效能的影响。研究结果表明：无人机载灭火弹的投弹高度误差小于3.5 m,爆破误差小于2 m;灭火弹爆破雾场弥散强度分布延爆破中心向外减弱;灭火弹雾场铺展面积与投弹高度正相关,与爆破高度负相关;预设投弹参数为投放高度35 m,爆炸高度为8～10 m时,灭火效能最佳。     

随机风速风向对无人机地面风险作用效果研究

为准确计算无人机地面坠毁后造成的伤人风险值,考虑空域环境内风对无人机坠落过程的影响,尤其是随机风速与风向对无人机地面坠毁位置的作用效果,并引入二阶标准模型定义无人机坠落过程,建立随机风速与风向作用效果模型,将风的作用输入到无人机坠落全过程,兼以真实运行场景参数、无人机自身运行参数,开展多因素作用下的地面风险评估,重点探讨风速、风向对地面不同区域内人群带来的风险作用,进而得出更加可靠真实风险评估结果。结果表明：环境内风的作用会对无人机地面坠毁位置产生显著影响,最终使得地面风险分布极不均匀,且风险数值远高于民航有人机的安全标准,因此,无人机不适宜在某些较为复杂的城市环境下运行。     

基于无人机高光谱遥感在太湖蓝藻水华监测中的一次应用

采用机载高光谱视频相机,在4个季节对太湖蓝藻进行7次、18个架次的有效拍摄。对拍摄到的高光谱影像进行辐射定标、几何拼接等预处理后,提取不同浓度蓝藻和水草等其他物体的高光谱数据,发现不同浓度的蓝藻光谱在680 nm后表现出较大差异。采用主成分分析（PCA）对高光谱数据降维后,结合k-近邻（kNN）分类算法,可实现对蓝藻的精准定位。定性识别结果经光谱预处理后,采用连续投影算法（SPA）进行特征波段提取,发现蓝藻光谱的季节差异主要表现在450 nm~570 nm和760 nm~910 nm波段。     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

云南城市化与产业生态化协调发展研究——基于改进熵值法的协调度评价模型

根据2002—2011年的相关数据,通过构建指标体系,运用改进的熵值法和协调度评价模型对云南省近10年产业化、生态化、城市化相关指标进行测量,并对其协调发展规律进行了研究,提出现阶段云南城镇化和产业生态化协调发展的两大对策建议。即城镇化建设要突破传统发展路径实现创新发展和加大产业集群规模效益建设完善的生态补偿机制,为实现两者协调发展的循环经济模式提供决策依据。