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生态环境无人机遥感监测方法与案例
0.00     定价 ¥ 148.00
图书来源: 浙江图书馆(由JD配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030784186
  • 作      者:
    孙志刚,等
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2024-05-01
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内容介绍
当前无人机遥感技术在生态环境与农业、林业等领域中得以快速应用,中国在无人机遥感硬件、算法及应用实践领域处于****水平,《生态环境无人机遥感监测方法与案例》总结该领域已有成果,系统梳理应用于生态环境遥感监测的无人机与传感器及其基本原理与方法,并介绍典型生态系统的无人机遥感监测应用实践,力求推进无人机遥感技术深度应用。
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精彩书摘
第1章 生态环境遥感监测无人机平台
  随着社会发展脚步不断加快,城市建设与工业发展极大地丰富了人类的物质生活和精神生活。但是,持续开采自然资源对我们赖以生存的生态环境造成了巨大的影响(李俊峰,2020)。良好的生态环境是人类社会可持续发展的前提,因此保护生态环境越来越重要。生态环境监测是生态环境保护的基础,是生态文明建设的重要支撑。生态环境监测的目的是通过对保护区域生态环境的整体状况进行监测、分析、评估,来使得生态环境保护工作能够因地制宜的开展,进而正确地协调人与生态环境之间的关系(关跃,2022)。
  遥感技术,顾名思义是遥远感知的意思。它是一种不直接接触物体而取得其信息的探测技术。它利用遥感平台上搭载的传感器,获取地球表层物体反射或发射的电磁波信息,通过对信息的处理和分析,定性、定量地研究地球表层物体的属性及演化过程(赵英时,2013)。遥感技术可以远程周期性收集数据,提高监测效率,同时使人们能够获得难以到达地区的信息。将遥感应用于生态环境监测,可以提高监测效率与精度,快速掌握生态环境状况,为生态环境精准治理提供支撑。当前,我国社会经济迅速发展,人口不断增加,资源消耗量大,生态环境承受巨大的压力。遥感技术是实施生态环境监测的有效方法,可以为生态环境治理提供决策支持。
  按传感器的搭载平台不同,遥感技术可以分为航天遥感、地面遥感与航空遥感。航天遥感是在地球大气层以外的宇宙空间,以人造卫星、航天飞机等航天器为平台的遥感技术。它具有观测面积大、可周期性获取地球表层数据、不受国界和地理条件限制等优势,但是由于距离地面较远,绕地球周期性运行的限制,其也具有时间、空间分辨率低的缺陷。地面遥感是以高塔、车、船等为平台的遥感技术。它的优点是观测数据受大气层影响小、观测精度高,缺点是观测范围有限、无法实现短期大面积信息采集。航空遥感是以各种飞机、飞艇、气球等为平台的遥感技术。其中,有人机遥感长久以来在航空遥感观测中占有重要的地位。它具有地面分辨率高、适合大面积地形测绘等优点,但也具有作业成本昂贵等缺点。随着当代高技术的迅猛发展,以及导航通信系统等基础设施的建立,无人机发展迅速,已成为一种新兴的航空遥感平台,逐渐被广泛地应用于各个领域。无人机遥感是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通信技术、全球定位系统( global positioning system,GPS)差分定位技术和遥感应用技术,完成遥感数据处理、建模和应用分析能力的应用技术,其可以自动化、智能化、专题化快速获取国土、资源、环境等的空间遥感信息(李德仁和李明,2014)。无人机遥感通过集成小型高性能的传感器和其他辅助设备,可形成机动灵活、全天候作业、低成本的遥感数据获取和处理系统(晏磊等,2019)。
  在生态环境监测中,无人机遥感可以实时获取高分辨率的遥感影像数据,既能克服有人航空遥感受制于机动性差、作业成本昂贵、不易在危险环境观测等的影响,又能弥补卫星因天气和时间无法获取感兴趣区域遥感信息的空缺,而提供多角度、高分辨率影像,还能避免地面遥感工作范围小、视野窄、工作量大等。另外,随着计算机、通信技术的迅速发展以及各种重量轻、体积小、探测精度高的数字化新型传感器的不断面世,无人机的性能不断提高,使无人机遥感具有结构简单、成本低、风险小、实时性强、起飞降落的场地要求较低等*特优点,正逐步成为卫星遥感、有人机遥感和地面遥感的有效补充手段,给遥感应用注入了新鲜血液(李德仁和李明,2014)。
  根据不同的分类原则,无人机平台有不同的分类方法,常见的是按飞行平台的构型可以分为固定翼无人机平台、旋翼无人机平台和垂直起降固定翼无人机平台。本章主要介绍固定翼无人机平台、旋翼无人机平台以及垂直起降固定翼无人机平台的主要类型及特点。
  1.1 固定翼无人机平台
  固定翼无人机是指机翼固定于机身且不会相对机身运动,利用动力装置(燃油发动机、电机等)产生推力或者拉力,靠空气对机翼的作用而产生升力的无人机,所以其必须要有一定的相对于地面的速度才会有升力来支撑飞行。一般固定翼无人机由机身、机翼、尾翼、起落架和发动机组成。其可以通过滑跑、手掷起飞、弹射起飞或空中发射的方式进入空中,降落可以通过伞降、空中回收或滑跑着陆等方式重新回到地面。固定翼无人机飞行高度高,可以携带较重的有效载荷并且拥有较长的续航时间,适用于大区域监测,但是机动性较差,无法执行悬停任务( Huang et al.,2022)。另外,由于飞行速度较快,所以固定翼无人机对相机的快门速度要求较高( Sankaran et al.,2015)。固定翼无人机按照各个翼面(辅助翼面)与主机翼的相对位置关系,通常可以分为常规布局、鸭式布局、无尾式布局与飞翼布局等形式(高丽丽,2017)。
  1. 常规布局
  常规布局是指水平尾翼位于机翼之后的气动布局方式。常规布局是目前昀为成熟的固定翼无人机气动布局,其在航空理论领域有着昀为完整的知识体系。从结构上来看,按照机翼尾梁数目还可以将常规布局分为单尾梁布局和双尾梁布局(高丽丽,2017)。
  单尾梁布局的无人机尾部支撑只有一个尾架,结构特点是上单翼、短舱式机身、单尾梁布局。一般来讲,小型手掷式无人机通常采用这种布局(高丽丽,2017),如美国洛克希德马丁公司生产的沙漠鹰无人机、美国航空环境公司生产的RQ-11大乌鸦无人机等(图1.1)。
  图1.1 单尾梁布局的无人机
  双尾梁布局的无人机尾部有两个尾架,结构特点是上单翼、吊舱式机身、双尾梁布局。双尾梁布局的结构有如下优点:①与单尾梁布局相比,其具有更高的结构效率(邓扬晨等,2005)。②拥有更多的空间以及更好的载重能力可以携带多种载荷;Hasan等(2018)对低空货运无人机设计的研究表明,在相同的设计条件而且翼展相同的情况下,双尾梁布局的无人机的机翼面积、昀大起飞总重与所需的燃油量比单尾梁布局的无人机要小。③与单尾梁布局对比,双尾梁布局机身的长细比较小,且形成结构上的闭环系统,在气动和操稳特性上也呈现出一定的优势(邓扬晨等,2005)。这种布局方式适合长几米或者几十米的中小型无人机,如以色列航空工业公司马拉特子公司研制的苍鹭无人机(图 1.2)、以色列塔迪兰公司生产的猛犬无人机等。
  图1.2 双尾梁布局的无人机
  2. 鸭式布局
  鸭式布局因其形状像鸭子而得名。与常规布局相比,鸭式布局将水平尾翼布置在主翼之前的机头两侧(称为前翼或鸭翼)。前翼兼具操纵面与气动增升部件双重功能(马宝峰等,2003)。水平尾翼置于主翼之后会产生负升力,从而降低无人机的总升力,而鸭式布局的设置使得无人机在飞行时前翼产生正升力而使总升力增加,无人机整体的升力效率得到提升,有利于缩短起飞和着陆的距离(Anderson and Feistelt,1985)。通常,采用鸭式布局的无人机会在鸭翼与机翼之间产生复杂的耦合气动流场,这种流场结构可以使得无人机在大迎角下依旧保持较高的升阻比(李中华等,2016)。不过鸭式布局中前翼产生的漩涡对机翼的影响不容易控制,会影响无人机飞行过程中的稳定性,因此需要严苛的飞控系统来支持。根据前翼与机翼之间的距离大小,可以将鸭式布局分为远距耦合鸭式布局与近距耦合鸭式布局。
  远距耦合鸭式布局(又称控制鸭翼)是指鸭翼纵向位置距离主翼较远的布局方式。在远距耦合鸭式布局下,鸭翼与机翼之间会产生较弱的耦合气动流场,此时鸭翼的设计主要考虑全机操纵性与升阻比两个方面。远距耦合鸭式布局有如下特点:①在亚音速飞行时,对于沿飞行方向不稳定布局的无人机,升力作用在重心之前,使无人机产生抬头力矩,通过机翼后缘操纵面的向上偏转,形成有利机翼弯度,从而减小配平阻力,提高飞机的机动性能。②由于鸭翼与主翼间距离较远,所以鸭式布局的纵向操作反应灵敏,提高了无人机的敏捷性。但是无人机长度较长可能产生重量方面的问题(杨国才,2010)。这种布局方式已在多款类型无人机设计上应用,如伊朗飞机制造工业公司(HESA)生产的燕子无人机、中国航天科技集团有限公司自主研发的彩虹三号无人机等(图 1.3)。
  图1.3 鸭式布局的无人机
  近距耦合鸭式布局(又称气动鸭翼)是指鸭翼距离机翼较近的鸭式布局方式。近距耦合鸭式布局中鸭翼流场会对主翼流场产生较大的干扰耦合(马宝峰等,2003)。近距耦合鸭式布局的优点如下:①可延迟机翼失速,获得较大的迎角升力,提供过失速飞行状态时的稳定度。②和气动弹性剪裁的后掠翼联用,有助于机翼产生接近椭圆的展向压力分布,从而减小飞行阻力。③可减小起飞、着陆距离,增加机动能力,减小飞机总体尺寸,降低成本。其缺点是干扰耦合的合理利用需要严苛的飞控系统支持。目前,近距耦合鸭式布局大多应用于战斗机上,在无人机上的应用较少。
  3. 无尾式布局与飞翼布局
  无尾式布局取消了水平尾翼,并且将主翼的位置后移至无人机尾部。由于取消了水平尾翼,采用无尾式布局的无人机外形会更平滑,减少了飞行过程中所受到的空气阻力。这种气动布局使得无人机在高速状态下的性能优越、气动效率高。其缺点是没有了水平尾翼,无人机低速状态下性能较差,操纵性与稳定性也较差,所以该布局对控制系统的要求较高(闵山山,2015)。目前,具有代表性的无尾式布局的无人机有以色列航空工业公司研制的哈比无人机(图1.4)、伊朗飞机制造工业公司自主研制的沙希德无人机等。
  图1.4 无尾式布局的无人机
  飞翼布局又称全翼布局、翼身融合布局,其由无尾式布局发展而来,同时取消水平与垂直尾翼,由机翼与机身融合形成一个完整的升力面。其没有水平与垂直尾翼的设计,进一步降低了飞行过程中的空气阻力,使气动效率进一步提高(闵山山,2015)。采用翼身融合布局的无人机升阻比大、整体质量小,所以有较长的续航时间。其缺点与无尾式布局相同,由于缺少尾翼,所以在低速状态下的操纵性与稳定性也较差。目前,具有代表性的飞翼布局的无人机有中国的彩虹-7无人机、攻击-11无人机等。
  1.2 旋翼无人机平台
  旋翼无人机由旋翼轴连接电机与旋翼,通过旋翼转动产生升力而进行飞行(何勇和张艳超, 2014)。由于无人机的旋翼直接与电机相连,所以在飞行过程中通过控制各个旋翼电机的转速就可以实现对无人机姿态的控制。旋翼无人机机械结构较为简单,可折叠、可垂直起降、可悬停,对场地条件要求比较低。另外,由于旋翼无人机没有活动部件,它的可靠性大部分取决于电机的可靠性,所以具
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目录
目录
第1章 生态环境遥感监测无人机平台1
1.1 固定翼无人机平台2
1.2 旋翼无人机平台6
1.3 垂直起降固定翼无人机平台11
参考文献14
第2章 生态环境遥感监测传感器16
2.1 被动观测传感器17
2.2 主动观测传感器22
参考文献24
第3章 洪水无人机遥感监测及灾后评估27
3.1 案例背景27
3.2 研究区与试验方案29
3.2.1 研究区概况29
3.2.2 观测场景分析29
3.2.3 不同场景应用的观测平台与载荷30
3.3 监测流程与算法34
3.3.1 洪涝灾害应急监测与快速评估技术流程34
3.3.2 洪水特征信息快速提取方法35
3.3.3 受灾体识别与灾情快速评估方法39
3.4 结果与分析40
3.4.1 洪水特征信息提取结果40
3.4.2 受灾体信息提取结果41
3.4.3 灾情快速评估结果41
3.5 小结43
参考文献43
第4章 河湖富营养化无人机遥感监测45
4.1 案例背景45
4.2 研究区与试验方案47
4.2.1 研究区概况47
4.2.2 无人机遥感平台与载荷配置48
4.2.3 数据获取与预处理49
4.3 监测流程与算法52
4.3.1 河道水体提取与叶绿素(Chl-a)浓度反演模型构建53
4.3.2 水体富营养化等级评定54
4.4 结果分析55
4.4.1 水体Chl-a反演结果55
4.4.2 水体富营养化分级评价结果57
4.5 小结58
参考文献58
第5章 盐碱地土地质量无人机遥感监测61
5.1 案例背景61
5.2 研究区与试验方案64
5.2.1 研究区概况64
5.2.2 无人机遥感平台与载荷配置66
5.2.3 土壤数据采集与处理67
5.2.4 卫星遥感数据及预处理67
5.3 监测流程与算法69
5.3.1 光谱和纹理指标生成与筛选70
5.3.2 土壤综合属性指标确立72
5.3.3 模型构建与精度评估73
5.4 结果分析74
5.4.1 无人机多光谱波段与哨兵2号波段反射率对比74
5.4.2 遥感指数与土壤指标相关性分析74
5.4.3 基于遥感指数对土壤属性进行诊断76
5.5 小结79
参考文献79
第6章 作物长势无人机遥感监测83
6.1 案例背景83
6.2 研究区与试验方案84
6.2.1 研究区概况84
6.2.2 无人机遥感平台与载荷配置86
6.2.3 无人机遥感数据预处理87
6.3 监测流程与算法89
6.4 结果分析90
6.4.1 敏感性遥感诊断指标筛选90
6.4.2 不同方法生物量监测结果91
6.4.3 不同生物量估算方法对比94
6.5 小结96
参考文献96
第7章 作物倒伏无人机遥感监测98
7.1 案例背景98
7.2 研究区与试验方案100
7.2.1 研究区概况100
7.2.2 数据采集与预处理100
7.3 监测流程与算法102
7.3.1 倒伏提取新方法102
7.3.2 新方法与常用方法的比较104
7.4 结果分析105
7.4.1 田间倒伏状况105
7.4.2 不同方法监测效果对比106
7.4.3 与已有研究的比较107
7.5 小结109
参考文献109
第8章 冬小麦麦苗密度无人机遥感监测112
8.1 案例背景112
8.2 研究区与试验方案114
8.2.1 研究区与地面样本测量114
8.2.2 无人机数据获取115
8.3 监测流程与算法115
8.3.1 密度监测新方法115
8.3.2 数据处理流程119
8.4 结果分析121
8.4.1 模型验证121
8.4.2 模型测试126
8.5 小结130
参考文献130
第9章 森林冠层覆盖度制图133
9.1 案例背景133
9.2 研究区与试验方案135
9.2.1 研究区概况135
9.2.2 无人机立体观测数据获取136
9.3 监测流程与算法136
9.3.1 冠层覆盖度提取新方法136
9.3.2 森林冠层覆盖度产品及其精度评估139
9.4 结果分析139
9.4.1 光照和阴影背景提取结果139
9.4.2 树冠提取结果141
9.4.3 冠层覆盖度产品及其精度评价结果144
9.5 小结145
参考文献146
第10章 森林松材线虫病无人机遥感监测与管理148
10.1 案例背景148
10.2 研究区与试验方案150
10.2.1 研究区概况150
10.2.2 数据采集与预处理151
10.3 监测流程与算法152
10.3.1 松材线虫病遥感监测机理解析153
10.3.2 松材线虫病遥感模型构建155
10.4 结果分析157
10.4.1 监测结果精度验证157
10.4.2 监测产品与影响因素解析158
10.5 小结161
参考文献161
第11章 野生动物无人机遥感调查164
11.1 案例背景164
11.2 研究区与试验方案166
11.2.1 研究区概况166
11.2.2 无人机参数和飞行试验167
11.3 监测流程与算法167
11.4 结果分析169
11.4.1 改进策略结果169
11.4.2 模型对比测试结果169
11.5 小结170
参考文献170
第12章 高原草地放牧强度监测与定量评估173
12.1 案例背景173
12.2 研究区与试验方案175
12.2.1 无人机遥感试验175
12.2.2 地面牲畜群移动轨迹监测试验176
12.2.3 卫星遥感试验177
12.3 监测流程与算法178
12.3.1 牲畜和围栏识别179
12.3.2 牧场尺度放牧强度估算179
12.3.3 区域尺度放牧强度估算181
12.3.4 放牧强度精度评价182
12.4 结果分析183
12.4.1 牲畜群移动轨迹及牲畜和牧场识别183
12.4.2 牧场尺度放牧强度及精度评估185
12.4.3 区域尺度放牧强度及精度评估187
12.5 小结189
参考文献190
第13章 未来发展展望193
13.1 平台与载荷193
13.1.1 存在的问题193
13.1.2 发展展望195
13.2 应用场景与监测方法196
13.2.1 存在的问题196
13.2.2 发展展望197
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