无人机用航空铝合金材料激光毁伤特性缩比实验研究

目的 通过开展激光对无人机用航空铝合金材料的缩比毁伤实验,为研究激光对无人机的毁伤特性及规律奠定基础,为激光武器的战技指标论证提供科学可靠的参考数据。方法 采用缩比模型法,利用激光对航空铝靶板进行毁伤实验,记录烧穿时间、光斑直径、激光功率等参数,并通过等效性修正实验对毁伤规律进行分析。结果 毁伤缩比实验中,随着尺度律cP的增加,航空铝板的平均击穿时间逐渐延长,击穿所需的激光能量密度基本符合线性增加规律。修正实验中,随着航空铝板厚度的增加,击穿时间逐渐延长,实验拟合曲线与理论曲线具有较好的一致性。结论 通过缩比实验与修正实验,可建立激光对航空铝合金材料的毁伤模型公式,根据激光参数推算毁伤阈值及击穿时间。     

基于微型无人机遥感数据的城市水环境信息提取初探

近年来,黑臭水体整治已经成为各级政府的重要工作内容。为更好地开展黑臭水体筛查和监管工作,提出基于多旋翼无人机搭载多光谱相机的遥感监测方案,尝试采用影像特征变换结合面向对象分类方法提取黑臭水体的遥感信息。结果表明:(1)无人机影像上地物具有更加丰富的色彩和纹理;(2)与主成分变换和纹理分析方法相比,光谱指数对典型地物具有较好的判别能力;(3)采用标准最邻近分类法提取城市水环境信息,能够获得较高分类精度。     

无人机遥感调查黄河源玛多县岩羊数量及分布

本研究于2017年利用无人机航拍调查对黄河源玛多县县域内的岩羊种群数量进行了估算,并对其分布规律进行了研究。无人机航拍共获取影像23784张,有效面积326.6 km~2,通过目视解译,获取样带内的岩羊种群数量为203只,种群密度为0.6215只/km~2。通过推算,得到玛多县岩羊种群数量为8968只。对玛多县岩羊分布位置与环境因子的分析结果显示:岩羊偏好于选择海拔为4100～4200 m、距公路大于3 km、距悬崖峭壁200 m以内的区域活动。本研究利用无人机航拍样带调查估算黄河源玛多县岩羊种群数量与密度,并结合ArcGIS软件对其生境进行分析,将3S技术与野生动物调查相结合,为青藏高原地区大型野生动物相关研究提供了新思路。     

“空地一体化”环境应急监测与管理系统设计

在总结我国环境应急管理体系建设现状的基础上,提出了"空地一体化"的环境应急监测与管理体系的框架和功能设计,介绍了引入无人机监测系统对环境应急体系的功能改进。最后从无人机机载传感器、"空地一体化"数据分析处理和通讯保障3个维度对关键技术的选择问题进行了探讨,分析了其现状、技术难点与发展趋势,以期为现代化的环境应急体系建设提供有益的参考。     

基于HMM和DT的无人机异常检测方法

为了实时检测无人机异常状态,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和决策树(Decision Tree,DT)的无人机异常检测方法(HMMDT).首先根据异常致因将无人机异常分为干扰异常和硬件异常;然后结合HMM和DT建立无人机异常检测模型,定义无人机异常度衡量异常状态的严重程度,确定...     

基于无人机可见光影像的绿色植被提取

在分析健康绿色植被光谱特性及无人机可见光影像典型地物各波段像元值差异的基础上,提出一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段信息的新型绿色植被指数——差异增强植被指数（DEVI）.利用该指数及其他8种常见可见光植被指数结合不同阈值方法提取研究区域绿色植被信息,并采用地表真实感兴趣区和基于SVM的监督分类方法进行精度量化评价.结果表明：由DEVI计算的植被指数灰度影像直方图具有良好双峰形态,可利用双峰直方图阈值法快速确定阈值,且阈值一般位于0.9~1之间;同时,DEVI提取精度明显优于其余8种植被指数,且采用双峰直方图阈值法时,总体精度为98.98%,Kappa系数为0.9791,相对误差为1/83.为验证DEVI是否具有良好的可适用性及可靠性,选取3种典型植被覆盖区域进行可行性验证,结果表明：利用DEVI可高精度提取建筑密集区域和植被零散分布区域的绿色植被信息,总体精度分别为98.42%和98.56%,Kappa系数分别为0.9610和0.9635,相对误差分别为1/125和1/91;而植被集中分布区域提取精度略低于上述2种典型区域,总体精度为97.40%,Kappa系数为0.9371,相对误差为1/53.因此,提出的差异增强植被指数——DEVI可以有效、高精度、低成本提取不同植被覆盖典型区域无人机可见光影像中的绿色植被信息,为陆地生态系统中的绿色植被监测研究提供一种可行性方法.     

无人机在重大自然灾害中的应用与探讨

重大自然灾害往往会造成重灾区信息通讯中断和道路交通破坏,灾情传递受阻将导致抢险救灾盲目部署,继而造成更大的损失和次生灾害。因此,获取灾情成为重大自然灾害抢险救灾的首要问题。无人驾驶飞机(简称无人机)是一种新工具,能够越过山川河流阻隔,通过摄影、摄像或其他遥感手段获取灾情。通过在北川县曲山镇等地震灾区进行无人机获取灾害信息实验,在2010年玉树地震抢险救灾工作中实现了高原灾区无人机首次航拍,获取的高清图片为划分灾区范围提供了重要依据。鉴于上述实践和探索,介绍了无人机性能和影响无人机摄影的诸多因素,如天气条件、无人机航带航迹和高度、航片重叠率、图片拼接及校正等,对相机与地面影像分辨率的关系进行了介绍,还通过航拍图片和地面图片比对,总结出建筑物倒塌破坏识别的基本要则。     

应用B-IBI和UAV遥感技术评价辽河上游生态健康

采用B-IBI(benthic index of biotic integrity,底栖动物完整性指数)结合UAV(unmanned aerial vehicle,无人机)遥感技术,对辽河保护区干流上游河流生态系统健康进行评价. 根据16个采样点的UAV遥感正射影像、水质参数、水体理化指标和土地利用类型等信息,从中筛选出4个采样点作为参照点,其余为受损点;通过分布范围、判别能力和相关性分析,从32个候选生物指标中筛选出6个核心指标,包括总分类单元数、摇蚊分类单元数、寡毛类分类单元数、敏感类群、前3位优势分类单元和均匀度指数. B-IBI评价结果显示,辽河干流上游处于健康(B-IBI>3.90)的河段占0.82%,亚健康(2.93相似文献   

基于激光扫描和无人机倾斜摄影的露天采场安全监测应用

为解决露天采场安全监测中观测困难、效率低下等问题,结合引用三维激光扫描和无人机倾斜摄影等三维测量技术开展露天采场安全监测融合应用研究。通过应用研究表明:2类技术结合应用可实现露天采场生产环境信息完整三维数据采集;通过统一控制点坐标系和基于点云特征点的迭代最临近点配准算法（ICP）可有效融合2类点云数据,能构建高时效、高精度、高分辨率的采场三维点云模型;融合的三维模型能直观再现采场生产环境,多尺度精准监测安全隐患问题,有效辅助采场生产安全规划;该技术方案弥补了人工安全监测缺陷,提高了安全监测效率,可适用于矿山尾矿库、水电大坝等其他危险源安全监测应用。     

基于无人机的火灾检测系统设计与实现

针对传统森林火灾检测手段响应速度慢、效率低、误报率高等问题,设计了无人机搭载的由云台和相机组成的图像采集平台,通过火灾智能识别技术,实时识别监测火灾的发生,并达到了自动抵近侦察及实时态势感知的效果。在火灾智能识别算法方面,提出了improved-YOLOv3算法,通过在特征交互阶段增加yolo层,加强了网络对特征的融合度,从而增加了网络的检测能力。通过与性能相似的网络进行对比测试,验证了改进算法的有效性。测试结果表明,提出的算法检测准确率高、漏检率低、推理速度快,能够适用于实际火灾现场监测。