无人机航测遥感系统技术集成方略
如何使用无人机进行航测与遥感
如何使用无人机进行航测与遥感近年来，无人机技术的迅猛发展为航测与遥感工作带来了革命性的变革。
无人机具备了灵活、高效、精确的特点，大大提升了航测与遥感的能力和效率。
本文将探讨如何使用无人机进行航测与遥感，并从不同维度介绍其应用。
一、航测与遥感概述航测与遥感是一种通过大气遥感技术获取地物信息的手段。
传统的航测与遥感主要依靠有人驾驶的航空飞机完成，由于成本高昂、受天气条件限制和对人力资源的要求，使得传统航测与遥感的应用受到一定的限制。
然而，随着无人机技术的发展，航测与遥感进入了一个新的时代。
二、无人机在航测与遥感中的应用1.地形地貌测绘无人机可以搭载高精度全球定位系统、激光雷达等传感器，对地理环境进行全面记录和测量。
利用无人机进行地形地貌的测绘，可以获取准确的地理数据，用于土地利用规划、城市建设等领域。
无人机的机动性和高效性使得地形地貌测绘更加简便、迅速。
2.环境监测无人机可用于环境监测，如水域污染、土壤质量、气候变化等。
搭载传感器的无人机可以对大范围的环境进行高效的监测，获取准确的数据。
这些数据对于环境保护、资源管理以及气候研究具有重要的意义。
3.农业应用无人机在农业领域具有广泛的应用前景。
无人机搭载的红外相机、多光谱相机等传感器，可以获取农田的植被状态、土壤湿度、作物生长情况等数据。
利用这些数据，农民可以实现精准农业管理，提高农田的产出，并减少对环境的影响。
4.灾害监测与预警无人机在灾害监测与预警方面的应用也非常广泛。
例如，在地震发生后，无人机可以快速进入受灾区域，利用遥感技术获取灾情数据，用于救援协调和灾害评估。
此外，无人机还可以用于火灾监测、洪水评估等灾害预警工作中。
三、无人机航测与遥感的优势1.灵活性相比传统的有人驾驶飞机，无人机更加灵活，可以在狭窄或复杂地形中进行高精度的遥感工作。
无人机可以通过预先设置航线或即时操作，在不同的地形中完成航测与遥感任务。
2.高效性无人机在航测与遥感中的应用可以大幅提高工作效率。
测绘技术中无人机航测的技术规范要求
测绘技术中无人机航测的技术规范要求随着科技的快速发展，无人机航测在测绘领域的应用逐渐增多。
无人机航测具有高精度、灵活性强、成本相对较低等优势，成为现代测绘技术的重要组成部分之一。
然而，要确保无人机航测的数据质量和安全性，就需要遵循一系列的技术规范要求。
本文将探讨测绘技术中无人机航测的技术规范要求，并说明它们的重要性和应用。
首先，无人机航测的技术规范要求包括系统设计与操作、数据采集与处理、质量控制等方面。
在系统设计与操作方面，要求无人机的设计满足航测精度和要求，并且具备足够的载荷能力，以适应各种不同的航测任务。
在操作方面，要求操作人员必须经过专业培训并持有相应的无人机飞行执照，了解航测的相关法律法规和安全操作规程，以确保航测过程的顺利进行。
其次，数据采集与处理是无人机航测的重要环节，也是确保数据质量的关键。
在数据采集方面，要求在飞行过程中，无人机必须按照预定的航线和航高进行航测，确保数据的连续性和一致性。
同时，要求航测中的图像采集要依据目标特性和要求进行设置，例如航向角、侧摆角等，以获取更准确的数据。
在数据处理方面，要求对采集的数据进行质检和处理，包括数据漂移、畸变校正、配准等，以保证数据的准确性和可用性。
质量控制是保证无人机航测数据质量的关键环节。
在质量控制中，要求对航测过程中的关键环节进行监控和审核。
例如，在航测之前，需要进行光学相机的标定和飞行器的定标，确保数据采集设备的精度和准确性；在航测过程中，要定期检查和比对无人机的姿态数据、数据传输等，及时发现和纠正偏差；在数据处理过程中，要建立数据库并进行严格的质量控制，确保数据的一致性和完整性。
以上就是测绘技术中无人机航测的技术规范要求。
这些规范要求的制定和遵守，对于保证无人机航测的数据质量、准确性和安全性起到重要作用。
首先，它们能够确保无人机的设计和操作满足测绘的要求，提高测绘的精度和可用性。
其次，通过规范的数据采集和处理过程，能够保证数据的连续性和一致性，减少数据漂移和畸变的发生。
无人机航测系统的介绍
无人机航测系统的介绍无人机航测系统是一种基于无人机平台的遥感技术，旨在收集地表信息及相关数据用于制图、测量、监测和分析。
与传统的航测方法相比，无人机航测系统具有成本低、灵活性强、响应速度快和数据精度高等优点。
下面将对无人机航测系统的组成、工作原理和应用进行详细介绍。
1.组成（1）无人机平台：无人机平台是无人机航测系统的核心组成部分，选择合适的无人机平台关系到航测成果的质量和效果。
常用的无人机平台有多旋翼和固定翼两种，根据任务需求和实际情况进行选择。
（2）航测传感器：航测传感器是无人机航测系统的关键设备，用于收集和记录地表信息。
常用的航测传感器有相机、激光雷达、红外相机等，通过高精度的数据采集，实现对地表的快速、精准测量。
（3）地面控制站：地面控制站是控制和监控无人机飞行的设备，操作员通过地面控制站与无人机进行远程通信和指挥。
地面控制站可以监测无人机的姿态、航线和电池电量等信息，确保飞行的安全和顺利进行。
（4）数据处理软件：数据处理软件是无人机航测系统的后期处理工具，用于对无人机采集的数据进行处理和分析。
通过数据处理软件，可以实现对不同类型数据的融合、地图制作和专题分析，生成各种航测产品和图像。
2.工作原理（1）任务规划：在任务规划阶段，根据实际需求确定飞行区域和航线，并确定航测传感器的参数设置。
同时，还需要考虑气象条件、飞行高度和飞行速度等因素，确保任务的安全和高效完成。
（2）飞行执行：在飞行执行阶段，操作员通过地面控制站将任务参数上传到无人机平台，无人机按照预设的航线进行飞行。
航测传感器会根据设定进行数据采集，同时地面控制站会实时监测无人机的飞行状态，确保飞行的稳定性和安全性。
（3）数据处理：在数据处理阶段，将无人机采集到的数据传输到数据处理软件中进行处理和分析。
数据处理软件可以对图像进行校正、配准和拼接，生成高精度的地图和三维模型。
同时，还可以对数据进行分类、特征提取和决策分析，为相关领域的决策提供依据。
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤
使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的步骤在现代科技的不断发展之下，无人机航拍和遥感技术已经成为了地理测绘的重要工具。
测绘技术与无人机航拍和遥感影像处理相结合，可以为地理信息系统（GIS）的建设和环境监测等领域提供可靠的数据和支持。
本文将介绍使用测绘技术进行无人机航拍和遥感影像处理的一般步骤，从影像获取到数据处理与分析等环节进行详细阐述。
第一步：选择合适的无人机和设备在进行无人机航拍和遥感影像处理之前，首先需要选择一款合适的无人机和相应的设备。
无人机的选择应根据具体任务而定，包括拍摄区域的大小、环境条件等因素。
同时，还需要选购一套高质量的无人机航拍设备，包括相机、遥控器、航拍平台等，以确保航拍过程的稳定性和相片的质量。
第二步：规划航线和设置飞行参数在具备所需的无人机和设备之后，下一步就是进行航线规划和飞行参数设置。
根据实际需要，制定适当的航线规划，包括航拍起飞点、拍摄路径、拍摄高度等。
同时，还需要根据地理特征和任务需求，设置相应的飞行参数，如飞行速度、相片间隔等，以保证航拍时得到准确而清晰的影像数据。
第三步：进行无人机航拍任务一切准备就绪后，进入无人机航拍任务的执行阶段。
根据前面制定的航线和飞行参数，控制无人机按照预定的路径飞行，同时控制相机进行拍摄。
在此过程中，应注意航拍的稳定性和航迹精确性，以确保影像数据的完整性和准确性。
此外，还应注意遵守飞行限制和规定，以确保航拍过程的安全性和合法性。
第四步：获取和处理遥感影像数据完成航拍任务后，需要将获取的遥感影像数据进行下载和处理。
首先，将无人机中的存储设备连接到计算机上，将影像数据传输至计算机。
然后，利用专业的遥感影像处理软件，对影像数据进行处理和分析。
这些处理包括图像校正、清晰化、影像拼接、地物提取等，以获取准确、清晰的遥感影像数据。
第五步：数据处理与分析在获取和处理遥感影像数据之后，需要对数据进行进一步的处理与分析。
这一步骤涉及到利用地理信息系统（GIS）等工具，对影像数据进行地物分类、特征提取、空间分布分析等，以获得更深入的信息和结论。
测绘技术中的无人机航测和遥感技术应用
测绘技术中的无人机航测和遥感技术应用近年来，随着科技的不断进步和创新，无人机航测和遥感技术在测绘领域中的应用正逐渐受到重视。
作为一种新兴的测绘技术手段，无人机航测和遥感技术凭借其高效、精确、经济的特点，被广泛用于地理信息获取、地形测量、灾害评估、城市规划与监测等领域，为测绘工作带来了革命性的变化。
无人机航测技术，正是利用现代无人机的航行能力和搭载设备，对地面进行高精度、高分辨率的信息获取和数据采集。
与传统航测方法相比，无人机航测技术具有成本低、快速、现场适用性强等特点，可以在不同地形复杂和环境恶劣的区域进行航测任务，如山区、沙漠等。
此外，无人机航测技术还能够实现航摄、航测数据实时传输和成果反馈，大大提高了测绘工作的效率和实时性。
随着遥感技术的发展和应用，无人机航测技术与遥感技术的结合，使得地理信息的获取、处理和分析变得更加精准和高效。
遥感技术通过对无人机航测获取的影像数据进行处理和解译，可以提供大面积高分辨率的地理信息，并可实现对地面物体的识别、分类和监测。
例如，利用无人机航测技术和遥感技术可以对农田进行成像监测，及时检测庄稼的生长情况，帮助农民调整农作物的管理和用水策略，提高农作物的产量和品质。
此外，无人机航测与遥感技术的应用还在灾害评估和城市规划等领域发挥了重要作用。
在灾害评估方面，无人机航测技术可以快速获取灾区的影像和地形数据，帮助实施救援行动、评估灾情、确定救灾重点和路径，有助于提高抗灾能力和减少人员伤亡。
在城市规划与监测方面，无人机航测技术能够快速、精确地获取城市的三维地理信息，为城市规划与设计提供重要数据支持。
借助遥感技术，可以对城市的建筑物、道路及绿地等进行遥感影像解译和分类，帮助城市规划者实现城市用地的合理规划和控制。
当然，无人机航测和遥感技术在应用过程中也面临着一些问题和挑战。
首先，无人机航测技术需要配备专业的设备和人员，要求技术水平和操作能力都具备一定的专业性。
此外，对于测绘单位而言，需要建立完善的规范和标准，确保无人机航测数据的准确性和可靠性。
无人机遥感与测绘技术的融合与应用
无人机遥感与测绘技术的融合与应用近年来，无人机遥感与测绘技术的融合与应用在各个领域呈现出极大的发展潜力。
无人机作为一种高效、灵活的空中平台，搭载遥感仪器和测绘设备，可以实现对大范围地面目标进行精确测量和数据采集。
本文将从技术融合和应用两个层面进行探讨。
一、技术融合1. 高精度测绘无人机遥感与测绘技术的融合，为传统测绘行业注入了新的活力。
传统测绘通常依靠地面测量仪器，受到测量范围和地形限制，难以实现对大范围、复杂地形的高精度测量。
而无人机作为测量平台，可以在不受地形限制的情况下，进行全方位、高精度的测绘工作。
利用激光扫描仪和高分辨率相机，无人机能够获得地面目标的三维点云数据和高分辨率影像，实现对地形、建筑物、植被等进行高精度建模和测绘。
2. 数据处理与分析无人机遥感数据的处理与分析是技术融合的关键环节。
通过无人机航拍获得的大量数据，需要借助计算机辅助处理和分析，以提取有用信息和进行深度挖掘。
在地理信息系统（GIS）的支持下，无人机遥感数据可以进行地物分类、目标检测、变化监测等分析，为城乡规划、环境监测、灾害评估等领域提供科学依据。
二、应用领域1. 地质勘探无人机遥感与测绘技术在地质勘探中的应用，起到了事半功倍的效果。
无人机可以通过搭载热红外传感器和多光谱相机等设备，对地质构造和岩层进行高分辨率的遥感监测，为矿产资源的勘探和地质灾害的预警提供有力支持。
同时，无人机的灵活性和安全性也使得其能够在复杂的地形条件下进行探测，为地质勘探工作带来了新的可能性。
2. 环境监测随着环境问题的日益凸显，无人机遥感与测绘技术在环境监测领域的应用日益广泛。
无人机搭载的气象传感器和多光谱相机可以实时监测大气质量、水体污染和土地利用情况，为环境保护和生态修复提供数据支持。
此外，无人机还可以进行植被覆盖度的测量、湿地生态系统的调查等工作，为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 城市规划在城市规划中，无人机遥感与测绘技术的应用，为城市空间数据的获取和分析提供了新的途径。
测绘技术中的无人机航测和遥感图像处理技术解析
测绘技术中的无人机航测和遥感图像处理技术解析随着科技的不断发展，无人机在测绘领域中的应用逐渐成为一种趋势。
无人机航测和遥感图像处理技术在测绘地理信息、城市规划、土地利用等领域中发挥着重要作用。
本文将对无人机航测和遥感图像处理技术进行解析，并探讨其在测绘技术中的发展前景。
一、无人机航测技术无人机航测技术是指利用无人机进行地面和地表信息采集的过程。
相比传统的航测技术，无人机航测技术有以下几个优势。
首先，无人机航测技术具有高效性。
无人机能够快速扫描大面积地理区域，大大提高了测绘作业的效率。
与传统的人工测量相比，无人机航测技术无需人员长时间的劳动，节省了大量的人力资源。
其次，无人机航测技术具有精准性。
无人机配备先进的定位和测量设备，能够实时获取高精度的地理位置信息。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得出更加精确的测绘结果。
这对于城市规划、土地利用等领域来说具有重要的意义。
另外，无人机航测技术拥有较低的成本。
相比传统的航测技术，无人机航测技术无需投入大量的设备和人力资源，降低了成本。
在一些偏远地区或者复杂地形的测绘中，无人机航测技术可以发挥重要的作用。
二、遥感图像处理技术遥感图像处理技术是指利用遥感影像数据进行分析和处理的过程。
无人机航测所获取的图像数据可以通过遥感图像处理技术进行后期处理，得出更加精确的测绘结果。
遥感图像处理技术主要包括图像预处理、特征提取和分类等步骤。
图像预处理是指对原始图像数据进行校正和几何校正，去除不必要的噪声和辐射异常。
特征提取是指从图像数据中提取有用的地物信息，如建筑物、道路、植被等。
分类是将图像数据进行分类，将地物划分为不同的类别。
遥感图像处理技术在无人机航测中的应用非常广泛。
通过分析和处理采集到的图像数据，可以生成高精度的地图、数字高程模型等产品。
这些产品可以为城市规划、土地利用、资源调查等提供重要的数据支持。
三、无人机航测和遥感图像处理技术的发展前景无人机航测和遥感图像处理技术的发展前景非常广阔。
无人机遥感与测绘技术的融合与应用
无人机遥感与测绘技术的融合与应用无人机遥感和测绘技术是目前科技领域发展迅猛的两个领域，它们的融合应用在众多领域都展现出巨大的潜力和优势。
本文旨在探讨无人机遥感和测绘技术的融合以及其在土地资源管理、环境保护、农业生产和城市规划等方面的应用。
首先，无人机遥感技术的出现为测绘工作带来了一种全新的方式。
相比传统的测绘方法，无人机遥感技术具有成本低、效率高、精度高等优势。
无人机可以搭载各种传感器，如光学相机、红外相机、多光谱相机等，可以实现对地表的高分辨率影像获取、空间信息采集和快速响应等工作。
同时，无人机可以高空飞行，能够避免复杂地形和恶劣天气对测绘工作的影响，提高了勘测和测量的效率。
其次，无人机遥感与测绘技术的融合使得土地资源管理变得更加科学、精确。
无人机遥感技术可以获取高分辨率的地表影像，通过遥感图像处理和解译，可以得到土地利用类型、土地覆盖变化等信息。
这些信息对于土地资源管理、土地利用规划和土地保护具有重要意义。
例如，在城市规划中，无人机遥感技术可以提供高精度的地形图和三维建模，帮助规划人员了解城市的地貌特征和建筑分布情况，为城市建设和公共设施规划提供科学依据。
同时，无人机遥感与测绘技术的融合对环境保护工作也有着积极影响。
无人机搭载的多光谱相机可以获取植被的光谱信息，通过对遥感图像的处理和分析，可以实现对植被的监测和评估。
这对于森林资源管理、自然保护区的监控和生态环境研究具有重要意义。
此外，无人机遥感技术还可以用于水质监测、空气质量评估等环境监测工作，帮助保护环境和倡导可持续发展。
此外，无人机遥感与测绘技术的融合对农业生产也有着重要意义。
作为农业生产的重要组成部分，农田的规划和管理对于提高农产品的产量和质量至关重要。
无人机遥感技术可以实现对农田的快速调查和监测，通过对植被指数、土壤湿度等参数的检测和分析，可以为农民提供科学的农田管理建议。
同时，无人机遥感技术还可以用于农作物病虫害的预警和监测，提前发现病害并及时采取相应的防治措施，提高农作物产量和质量。
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无人机航测遥感系统技术集成方略航空摄影测量技术作为空间信息技术体系的两大分支之一，得到了各国的重视。
我国在该领域也取得了一系列重大的进展，研制出许多航空摄影测量设备。
微型无人机航空摄影测量系统具有运行成本低、执行任务灵活性高等优点，正逐渐成为航空摄影测量系统的有益补充，是空间数据获得的重要工具之一。
然而，传统的无人机并不是专门为摄影测量目的而设计的，同样，许多通用传感器、导航仪等设备也不是专门为无人机设计的，其结果是导致了它们之间的集成很困难。
本公司历经数年的科研，集成了一套的完整的微型无人机大比例尺航空摄影测量系统，其无人机的研制充分考虑了摄影测量飞行的特殊性，较其采用无人机改装的摄影测量系统具有较大优势。
无人驾驶飞行器摄影测量系统以获取高分辨率空间数据为应用目标，通过3S技术在系统中的集成应用，达到实时对地观测能力和空间数据快速处理能力。
要使其成为理想的遥感平台，有多个关键技术需要解决：1)传感器技术根据不同类型的遥感任务，需要开发相应的机载遥感设备，如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、多光谱成像仪、激光扫描仪、磁测仪、合成孔径雷达等，选用的遥感传感器应具备数字化、体积小、重量轻、精度高、存储量大、性能优异等特点。
2)传感器及其姿态控制技术传感器的控制系统要能够根据预先设定的航摄点、摄影比例尺、重叠度等参数以及飞行控制系统实时提供的飞行高度、飞行速度等数据自动计算并自动控制遥感传感器的工作，使获取的空间数据在精度、比例尺、重叠度等方面满足遥感的技术要求。
对于抗风能力弱、飞行稳定性差的无人驾驶飞行器（如飞艇），应给摄影测量设备加装三轴稳定平台，以保证获取稳定的、清晰的高质量影像，传感器的位置数据和姿态数据最好能够实时记录并存储，以便用于影像数据的处理，提高工作效率。
3)传感器定标及数据传输存储技术无人驾驶飞行器搭载的主要摄影测量传感器为面阵CCD数字相机，而目前国内市场上的小型专业级数字相机还不能达到量测相机的要求，所以，为使获取的影像能够满足大比例尺测图的精度，应根据相机的几何成像模型，作相关的检校工作，得到相机的内外参数，必要时需要采用特殊的检测手段，测定每个像元的畸变量。
另外，大面阵CCD数字相机获取的影像数据量较大，需开发专用的数据传输和存储系统。
飞行器的测控数据和影像数据需要实时传输时还可以通过卫星通讯来实现。
4)影像数据的后处理技术目前的无人驾驶飞行器摄影测量系统多使用小型数字相机作为机载数据采集设备，与传统的航片相比，存在像幅较小、影像数量多等问题，所以应针对其影像的特点以及相机定标参数、拍摄时的姿态数据和有关几何模型对图像进行几何和辐射校正，开发出相应的软件进行交互式的处理。
同时还应开发影像自动识别和快速拼接软件，实现影像质量、飞行质量的快速检查和数据的快速处理，以满足整套系统实时、快速的技术要求。
5)系统集成技术无人驾驶飞行器摄影测量系统属于特殊的航空测绘平台，技术含量高，涉及航空、自动化控制、微电子、材料学、空气动力学、无线电、遥感、地理信息等多个领域，组成比较复杂，加工材料、动力装置、执行机构、姿态传感器、航向和高度传感器、导航定位设备、通讯装置以及遥感传感器均需要精心选型和研制开发。
应根据测绘的技术要求和无人驾驶的特点，在系统的集成上重点攻关，达到工程化、实用化。
二、国内外现状分析微型无人机航空摄影是以获取低空高分辨率遥感影像数据为应用目标，集成了无人驾驶飞行器、遥感及GPS-导航定位等高科技产品和技术，建立起来的一种高机动性、低成本和小型化，专用化的遥感系统。
无人机遥感具有机动灵活、经济便捷的技术优势，它以高分辨率轻型数字遥感设备为机载传感器、以数据快速处理系统为技术支撑，具有对地快速实时调查监测能力，可广泛用于土地利用动态监测、矿产资源勘探、地质环境与灾害勘查、海洋资源与环境监测、地形图更新、林业草场监测以及农业、水利、电力、交通、公安、军事等领域。
(1)无人机飞行器无人驾驶飞行器是通过无线电遥控设备或机载计算机程控系统进行操控的不载人飞行器。
无人驾驶飞行器结构简单、使用成本低，不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务，如危险区域的侦察、空中救援指挥和遥感监测。
无人驾驶飞行器出现在1917年，早期的无人驾驶飞行器的研制和应用主要用作靶机，应用范围主要是在军事上，后来逐渐用于作战、侦察及民用遥感飞行平台。
20世纪80年代以来，随着计算机技术、通讯技术的迅速发展以及各种数字化、重量轻、体积小、探测精度高的新型传感器的不断面世，无人驾驶飞行器系统的性能不断提高，应用范围和应用领域迅速拓展。
世界范围内的各种用途、各种性能指标的无人驾驶飞行器的类型已达数百种之多。
续航时间从一小时延长到几十个小时，任务载荷从几公斤到几百公斤，这为长时间、大范围的遥感监测提供了保障，也为搭载多种传感器和执行多种任务创造了有利条件。
按照系统组成和飞行特点，无人驾驶飞行器可分为固定翼型无人机、无人驾驶直升机和无人驾驶飞艇等种类。
固定翼型无人机通过动力系统和机翼的滑行实现起降和飞行，遥控飞行和程控飞行均容易实现，抗风能力也比较强，是类型最多、应用最广泛的无人驾驶飞行器。
其发展趋势是微型化和长航时，目前微型化的无人机只有手掌大小，长航时无人机的体积一般比较大，续航时间在10小时以上，能同时搭载多种遥感传感器。
起飞方式有滑行、弹射、车载、火箭助推和飞机投放等；降落方式有滑行、伞降和撞网等。
固定翼型无人机的起降需要比较空旷的场地，比较适合林业和草场监测、矿山资源监测、海洋环境监测、城乡结合部的土地利用监测以及水利、电力等领域的应用。
无人驾驶直升机的技术优势是能够定点起飞、降落，对起降场地的条件要求不高，其飞行也是通过无线电遥控或通过机载计算机实现程控。
但无人驾驶直升机的结构相对来说比较复杂，操控难度也较大，所以种类不多，实际应用也比较少。
飞艇是通过艇囊中填充的氦气或氢气所产生的浮力以及发动机提供的动力来实现飞行。
它的出现和应用比飞机还要早，1884年世界上最早的实用飞艇试飞成功。
飞艇的飞行因为受大风和雷雨的气候条件影响比较大，到20世纪30年代，随着飞机的逐渐完善化和实用化，飞艇被飞机取代。
大型飞艇可以搭载1000公斤以上的载荷飞到20000米的高空，留空时间可以达一个月以上；小型飞艇可以实现低空、低速飞行，作为一种独特的飞行平台能够获取高分辨率遥感影像，同时，无人驾驶飞艇系统操控比较容易，安全性好，可以使用运动场或城市广场等作为起降场地，特别适合在建筑物密集的城市地区和地形复杂地区应用，如城市地形图的修测、补测，数字城市建立时的建筑物精细纹理的采集、城市交通监测、通讯中继等领域。
当前固定翼、旋翼（直升机）和飞艇技术，简单比较如下表：固定翼机旋翼机飞艇经济性一般较贵节省体积较小，一般2m内较小，一般2m内较大，3～5m以上，不适宜携带，升空有管制问题。
操纵性适宜低速运动拍摄，遥控设备要求比较高，活动范围大拍摄方式灵活，一般遥控范围在2～5公里，适宜完成区域拍摄可以定点及低速运动，适宜监测拍摄载重性一般较小很大，一般可以达到30公斤以上净载荷安全性需要自动驾驶设备辅助，汽油机安全性一般，因始终在运动，出问题后毁伤概率较大需要自动驾驶设备辅助，汽油机安全性一般比较好，即使出问题，也不容易造成大的损坏(2)自动驾驶仪当前国内各种无人机飞行控制计算机系统大多采用工控机或订制的工控板，中央处理器大多为Intel的386、486嵌入式处理器，主频一般在100MHZ以下，MIPS随之也低，也有少数采用高性能586处理器，主频在200MHZ左右。
Intel系统一个机器周期是4个时钟周期，以后的系统用流水线有所提高。
系统一般是ISA接口，扩展不方便，只能基于ISA总线来扩展硬件系统，而作为嵌入式处理系统，数据量很大，ISA总线结构数据总线为16位，时钟最快为8兆，传一次数据需要4个时钟。
另外国内的飞行控制计算机采用的工控机系统体积、功耗普遍较大，价格偏高，不适合用于小型、微型无人机。
国外已有多种小型化、处理能力强的飞行控制计算机系统，如美国的AP40自动驾驶仪，集成了所有传感器和GPS接收机的完整装置，主板尺寸75×40×25mm，全重仅30克；加拿大MicroPilot公司的MP2028，全重仅28克，应用于美国太空总署（NASA）众多分支机构的无人机飞行实验、以色列的“蓝鸟”计划的飞行控制等。
(3)航空影像处理软件航空影像处理经历了从模拟摄影测量、解析摄影测量到全数字摄影测量3个阶段的发展。
每个阶段的发展都是技术的一次飞跃与革新，也是生产力提升的重要体现。
由于目前模拟摄影测量手段落后，仪器设备也都已经淘汰，基本采用的都是数字摄影测量的手段，主要方法包括解析摄影测量、全数字摄影测量、单片微分纠正、数字影像几何精纠正等几种，市场上主要的处理软件包括ImageStation；法国的Pixel Factory，以及国产的DPGrid等。
无人机、飞艇等飞行器都易受气流和风向影响，航片为非常规航摄，偏角和滚角大（其中以飞艇的摄影质量最差），后续处理比较困难。
同时，由非量测相机拍摄的低空照片因像幅很小，低空照片数量非常大。
目前针对无人机的航片处理软件主要在全自动化摄影测量处理上进行提升，以中国测绘科学院为主研制的MAP-AT软件在全自动化空中三角测量、自动DEM采集、自动DOM制作上取得了很多的技术突破。
(4)无人机航摄应用国内外对于无人机遥感系统的应用已进行了广泛研究。
美国农业部已开始应用无人机装载数码可见—近红外相机采集田间作物信息，并在作物长势和氮素营养监测上作了应用尝试，取得了较好的结果，认为这是一个进一步研究和发展的方向。
HUNT等(2005)应用遥控航模为平台的遥感系统，获得了大豆、苜蓿和玉米的干生物量与所获图像数据之间呈线性相关的结果；日本的Jryo Sugiura(2004)利用无人直升机摄影系统对小面积农田进行低空拍摄，根据飞机的实时参数对影像进行纠正后计算研究区域的叶面积指数(LAI)，从而分析作物长势；Sugiura等(2006)利用装载热红外传感器的无人直升机对农田土壤和水分的状态进行监测；Shinichi Okuyama等(2005)也在无人直升机上设计了辐射监测系统对受核污染影响的高辐射区域进行监测；Martinez Dios等(2006)分别用无人直升机和飞艇装载可见光、近红外以及火灾探测传感器来探测和监测森林火灾情况：Ollero等(2006)也指出不同的无入机系统可以用来探测、确认、定位和监视森林火灾。
在没有火灾的时候可以用无人机来监测植被情况，估算含氢量和火灾风险指数；在火灾过后也可以来评价火灾的影响；日本第一规划测量土木设计公司开发出的装有紫外线照相机的无人直升机可从200—300米的低空对稻田的各个角落进行拍摄，获取高精度的水稻生长信息，在对紫外线拍摄的图片在经过蛋白质含量分类后，可将信息提供给当地农协组织和农民或通过因特网发布(华华，2003)。