无人机对地成像定位方法
如何使用无人机进行遥感测绘
如何使用无人机进行遥感测绘无人机的迅猛发展和日益普及，为遥感测绘带来了革命性的改变。
遥感测绘是指利用航空航天器等远距离的设备获取地面信息，并进行分析和解译。
而无人机的出现，不仅大大降低了测绘成本，还提高了数据的精度和时效性。
本文将探讨如何利用无人机进行遥感测绘的方法和应用。
一、无人机的基本原理无人机是指没有乘员操控的航空器。
它由飞行控制系统、传感器、通信系统和收发装置等组成。
其中，飞行控制系统是无人机最核心的部分，包括飞行控制计算机和传感器数据的处理与分析。
传感器包括相机、激光测距仪和热成像仪等，用于收集地面数据。
通信系统负责将数据传输到地面站。
二、无人机遥感测绘的步骤1. 飞行计划和路径规划：在进行遥感测绘前，需要制定详细的飞行计划和路径规划。
根据测绘区域的大小和特点，确定无人机的起飞点、飞行高度和飞行速度等参数。
同时，还需要考虑飞行时间和电池寿命等限制因素。
2. 数据采集：通过搭载的传感器，无人机可以获取高分辨率的空中影像、地形数据等。
相机用于拍摄地面影像，激光测距仪用于获取地面高程信息，热成像仪则可以检测地面温度等特征。
这些数据将被记录并传输到地面站进行进一步的处理。
3. 数据处理与分析：地面站负责对无人机采集到的数据进行处理和分析。
首先，需要对影像进行拼接和校正，以获得完整、准确的地面覆盖信息。
然后，通过图像处理算法可以提取各种特征，如建筑物、道路、植被覆盖等。
最后，可以利用地理信息系统（GIS）进行数据可视化和空间分析。
4. 数据应用：无人机遥感测绘的应用广泛。
在城市规划中，可以利用无人机获取的数据进行土地利用和土地覆盖的分析，为城市发展提供科学依据。
在农业领域，无人机可以监测农田的植被生长情况，实时掌握农作物的健康状况并进行精准施肥。
此外，无人机还可以用于环境监测、自然灾害评估和资源调查等方面。
三、无人机遥感测绘的优势和挑战1. 优势：（1）成本低：相比传统的航空遥感测绘，无人机遥感测绘更为经济实惠。
无人机光学成像技术原理与应用
无人机光学成像技术原理与应用随着科技的发展，无人机在农业、电力巡检、航拍摄影等领域的应用逐渐增多。
其中，无人机光学成像技术以其高效、可靠的特点成为了无人机最常用的传感器技术之一。
本文将介绍无人机光学成像技术的原理以及其在不同领域的应用。
一、无人机光学成像技术原理无人机光学成像技术是通过光学传感器采集目标物的光学信息，得到具有空间分辨率的图像或视频。
传统的光学成像技术包括航空摄影、遥感影像和光学测绘等，但无人机光学成像技术与传统技术相比具备以下优势：1. 灵活性：无人机光学传感器安装在无人机上，可以在不同高度和角度下进行成像。
无人机的灵活性使其能够在不同环境和地形中收集目标物的高质量图像。
2. 高分辨率：无人机光学传感器采用先进的光学技术和图像处理算法，可以获得高空间分辨率的图像。
高分辨率图像可以提供更详细的目标物信息，对于农业、建筑、环境等领域具有重要意义。
3. 实时性：无人机光学传感器可通过实时数传技术将图像或视频迅速传输到地面站或云端服务器进行实时监测和分析。
实时性使无人机光学成像技术在巡查、监测和灾害应急中得到广泛应用。
无人机光学成像技术的核心设备包括光学传感器和无人机平台。
光学传感器通常包括摄像头、镜头和滤光片等。
无人机平台需要具备稳定的飞行性能和悬停能力，以确保图像的稳定性和清晰度。
二、无人机光学成像技术在不同领域的应用1. 农业领域无人机光学成像技术在农业领域的应用越来越广泛。
通过搭载光学传感器的无人机，可以实时监测农田的植被覆盖、生长状态和病虫害情况。
农民可以通过得到的图像信息及时采取措施，提高农作物的产量和质量，减少农药的使用量，实现精准农业。
2. 环境监测无人机光学成像技术在环境监测中发挥着重要作用。
例如，通过无人机携带的红外热像仪，可以快速检测大面积地区的植被覆盖情况，判断植被的健康状况和植被生长受到的干扰程度。
这对于森林火灾预警和生物多样性保护具有重要意义。
3. 建筑检测与监测无人机光学成像技术在建筑领域的应用也是很多的。
基于二维码图像识别的无人机定位方法研究
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＵＡＶ Ｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｆｉｘｅｄｐｏｉｎｔｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｄｅｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
０ 引 言
随着智能物流的迅速发展，物流无人机受到人们 的高度重视，精准投放是无人机物流要解决的首要问 题 ［１－２］。现有物流 无 人 机 飞 控 多 采 用 卫 星 定 位 方 法， 定位范围约为 １０米［３］，光流定点方法则会将变化的光 线错误 地 识 别 为 光 流，从 而 影 响 到 定 点 效 果 的 稳 定 ［４－５］，随着智能 终 端 快 速 发 展，二 维 码 在 仓 储 物 流、
１１８
计算机应用与软件
２０１９年
程无人机在目标地面附近悬停盘旋同时检测画面是否 存在二维码，当识别成功二维码时，对目标二维码进行 解码匹配。若匹配失败，则重新进行 ＧＰＳ校准；若匹 配成功，之后只需要对目标二维码进行检测，目的是减 少解码的时间。同时定位二维码，利用跟踪算法引导 无人机飞行，此时检测高度确保安全降落，总体方案如 图 １所示。
摘 要 针对物流无人机（ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）定点投放定位精度不高的问题，提出一种无人机物 流精确定位解决方案。该方案将二维码图像识别应用于飞控系统，建立空中二维码图像位置和三维空间坐标模 型。运用基于局部特征的 ＣａｍＳｈｉｆｔ跟踪算法引导无人机飞行、降落，实现无人机低空精准着陆。户外实验测试结 果表明，用该方案设计的物流飞控系统跟踪速度快，平均每帧图像处理时间为 ０．０１７ｍｓ，５ｍ内高空着地误差不 超过 ２０ｃｍ，能够为物流无人机物资投放提供较好的技术参考。 关键词 物流无人机 跟踪算法 定点投放 二维码图像识别 中图分类号 ＴＰ３６８ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．０９．０２１
无人机航空摄影测量技术在地形图测绘中的应用
无人机航空摄影测量技术在地形图测绘中的应用摘要：无人机航空摄影测量技术主要包括低空飞行技术和动态GPS定位技术以及通信技术等，提高了地形图测绘的现代化水平。
无人机航空摄影测量技术的操作简单，工作成本较小，可以利用在复杂的地形地貌中。
本文分析了地形图测绘中无人机航空摄影测量技术的作用。
关键词：无人机；航空摄影；测量技术；地形图测绘我国开展城市基础设施建设，促进地方经济发展。
社会建设的保障是土地资源，因此我国需要充分利用土地资源，有效开展社会建设工作。
在城市建设测量中广泛利用无人机航空摄影测量技术，可以提高基础设施测量精确性，可以减少测量工作的成本。
在地形图测绘中利用无人机航空摄影测量技术，可以提高城市现代化建设速度，推动城市建设发展。
1.无人机航空摄影测量技术在地形图测绘中的应用1.1应用DOM工艺技术技术人员应用DOM工艺技术，可以二次加工处理相片和数据，再次裁剪采集的测量数据，及时纠正数据偏差，根据系统工作要求，镶嵌处理测量的数据信息，避免出现图像信息失真问题，提高图片信息的清晰度。
在测量工作中，技术人员利用DOM技术，需要分析整理图像信息，从而在地形图测绘中利用有价值的信息。
此外利用DOM技术还可以有机融合图像信息数据，根据测量数据分析实际地形，同时高效处理数据。
1.2设计航测项目航线在地形图测绘工作中利用无人机航空摄影测量技术，技术人员需要充分分析测绘区域的实际情况，根据调查情况合理划分区域，设计合理的航线图。
在设计航线图的过程中，技术人员需要在设计图中标注飞行高度和航向以及航线数量。
在利用无人机航空摄影测量技术的过程中，技术人员需要加强地面控制。
为了全面覆盖航测区域，技术人员需要合理布设控制点，进一步提高无人机航测精度，在布设阶段需要结合测绘区域特征，科学的布设平高控制点和基线。
此外技术人员需要结合分区影像结合部位布设像控点，同时在矿山范围内均匀的布设检查点。
1.3实施空中三角测量技术在实际测绘之前，工作人员需要明确测绘工作要求，采集目标区域的信息，勘察空域和现场环境之后，技术人员需要设立设计规划无人机飞行航线，再开展空中三角测量。
如何利用无人机进行地理空间数据采集
如何利用无人机进行地理空间数据采集无人机是一种无人驾驶飞行器，通过搭载各种传感器和相机来采集地理空间数据。
随着技术的不断进步，无人机已经成为了地理空间数据采集的重要工具，被广泛应用于地理测绘、农业、气象、环境保护等领域。
本文将探讨如何利用无人机进行地理空间数据采集，并介绍无人机在不同领域的应用。
一、无人机地理空间数据采集的原理和方法无人机地理空间数据采集的原理是通过搭载相机、传感器等设备，收集物体表面的图像和其他相关数据，然后进行处理和分析。
无人机可以利用其灵活、高效的飞行特性，快速准确地获取大面积地理空间数据。
在无人机地理空间数据采集的过程中，需要注意以下几个方面的内容：1. 选择合适的无人机和设备：不同用途的地理空间数据采集需要不同类型的无人机和设备。
例如，如果需要采集高清图像，可以选择搭载相机像素较高的无人机；如果需要采集空气质量等环境数据，可以选择搭载相应传感器的无人机。
2. 设定合理的飞行航线：在进行无人机地理空间数据采集之前，需要事先规划好飞行航线。
航线的设计应根据实际需求和地物特征来确定，包括起降点、拍摄角度、拍摄范围等。
3. 保证数据质量：无人机地理空间数据采集需要保证数据的准确性和完整性。
因此，在飞行过程中，需要确保无人机和设备的正常工作，并进行实时监测和记录。
二、无人机地理空间数据采集在地理测绘中的应用无人机地理空间数据采集在地理测绘中的应用广泛而深入。
通过无人机搭载的高分辨率相机，可以获取地表精细的空间数据，用于制图和地图制作。
无人机地理空间数据采集不仅提高了地图制作的效率，同时也提高了地图的精度和准确性。
三、无人机地理空间数据采集在农业中的应用无人机地理空间数据采集在农业中的应用有很大潜力。
通过搭载多光谱相机等设备，可以实时监测农田的植被生长情况，包括叶片面积指数、叶绿素含量等。
通过分析这些数据，可以为农民提供精准的作物生长监测和病虫害防治建议，提高农田的利用率和产量。
四、无人机地理空间数据采集在气象中的应用无人机地理空间数据采集在气象中的应用也越来越重要。
无人机光学跟踪系统研究与应用
无人机光学跟踪系统研究与应用无人机是一种重要的无人机载体，其多种多样的应用让人们对无人机的研究和开发产生了浓厚的兴趣。
无人机光学跟踪系统则是无人机的重要技术之一，在无人机的自主导航和控制、无人机的目标跟踪等方面都有着非常广泛的应用和研究。
一、无人机光学跟踪系统的概述无人机光学跟踪系统是指对空中目标进行光学跟踪，通过摄像机、对焦系统和图像处理算法实现无人机的指引控制和信息获取。
目前，无人机光学跟踪系统已经广泛应用于军用和民用领域，如侦查、巡逻、监视等。
二、无人机光学跟踪系统的技术方法1.光学跟踪技术光学跟踪技术是无人机光学跟踪系统的核心技术之一，它包括了摄像机的成像、对焦系统、图像处理算法等。
其中，图像处理算法是光学跟踪技术的关键，目前较为常用的图像处理算法有相关算法、卡尔曼滤波算法等。
2.目标检测与识别技术目标检测与识别技术是无人机光学跟踪系统的另一项核心技术，它主要通过目标检测算法和目标识别算法实现对目标的检测和识别。
其中，目标检测算法主要是基于图像分割、边缘检测等方法实现对目标的快速识别，而目标识别算法则主要是基于特征提取等方法实现了更加准确的目标识别。
三、无人机光学跟踪系统的应用无人机光学跟踪系统在各个领域的应用十分广泛，如侦查、巡逻、监视等。
其中，最为重要的是在军事领域的使用。
实际上，随着无人机应用领域的不断扩大，无人机光学跟踪系统的应用场景也在不断扩大，如随着无人机在消防、环保等领域的应用，无人机光学跟踪系统在这些领域也有着越来越广泛的应用。
四、无人机光学跟踪系统的发展趋势随着无人机应用领域的不断扩展，无人机光学跟踪系统的发展趋势也在不断演变。
具体来说，未来无人机光学跟踪系统的研究重点将会放在以下方面：1.提高系统性能未来无人机光学跟踪系统的研究将会重点关注提升系统性能，如增加光学系统的分辨率、加强对目标的识别能力、提高图像处理算法的准确性等。
2.加强目标识别和跟踪技术未来无人机光学跟踪系统的研究将会重点关注加强目标识别和跟踪技术，如优化目标检测和识别算法、增加目标跟踪算法的准确性、提高对目标的跟踪精度等。
无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向方法徐国勇
无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向方法徐国勇发布时间：2023-06-01T05:27:54.849Z 来源：《工程管理前沿》2023年6期作者：徐国勇[导读] 摘要：基于摄影测量原理，设计了一种近景影像绝对定向方法，通过模拟影像建立空间坐标，获取实际空间与平面模型间存在的属性关系，依据复杂地形空间参数，建立投影模型，完成无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向，提高了定位精度，简化了定位过程，优化了近景影像绝对定向效果。
基于此，对无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向方法进行研究，以供参考。
摘要：基于摄影测量原理，设计了一种近景影像绝对定向方法，通过模拟影像建立空间坐标，获取实际空间与平面模型间存在的属性关系，依据复杂地形空间参数，建立投影模型，完成无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向，提高了定位精度，简化了定位过程，优化了近景影像绝对定向效果。
基于此，对无人机倾斜摄影测量近景影像绝对定向方法进行研究，以供参考。
关键词：无人机；倾斜摄影；近景影像；绝对定向引言三维重建一直是研究的热点,基于图像的三维重建受到广泛关注。
研究表明,线性特征比点特征包含更多的几何信息和语义信息,特别是对于具有较强线性特征的图形,将线性特征引入到三维重建中,点的组合特征将大大改善不符合人类视觉感知的情况(如建筑物轮廓的不均匀边缘),甚至可以利用线条的直接匹配结果进行三维重建,直观地观察线条的强烈特征。
因此,结合线条的恢复方法比基于直线匹配算法的简单点恢复具有更直观的恢复效果。
1倾斜摄影测量系统倾斜摄影是近年来在摄影和制图领域发展起来的一种高科技技术,它通过同步采集1个垂直和4个倾斜物体的图像来获取大量高分辨率的地面信息。
它不仅可以真实地显示地形,获得高精度的建筑物纹理信息,还可以通过先进的定位,合并和建模技术生成真实的城市三维模型。
2倾斜摄影三维重建技术图像的一致性。
摄影测量领域的第一个匹配算法出现在20世纪50年代,当时对图像匹配的研究主要集中在飞行照片和地形的匹配上。
无人机倾斜摄影简介综合及解决方案
致力于倾斜摄影，推进实景中国数字化建设近年来随着无人机技术的发展，无人机携带各种负载设备为地理信息应用提供了海量的多元数据基础，其中无人机倾斜摄影技术是近年来最热门的应用技术。
无人机倾斜摄影技术是通过无人机低空摄影获取高清晰影像数据，通过重建软件生成三维点云与模型，并结合无人机定位信息、相机姿态信息，获得地形、地面物体等三维坐标值,实现地理信息的快速获取。
是地理信息测绘领域的一门新兴技术和重要技术手段，在土地调查、农村地籍测绘、河湖治理、不动产确权、工程测量、建筑施工、农业林业、智慧城市、交通规划、BIM 设计、GIS 信息系统等领域都有广泛的应用场景，在实际作业中发挥着越来越重要的作用。
无人机倾斜摄影是通过无人机搭载五镜头倾斜摄影相机，同时从垂直、倾斜等不同角度采集影像获取地面物体全方位准确的信息。
倾斜摄影具有以下特点：1、全方位、多角度真实反映地物真实信息，极大地弥补了基于正射影像应用的不足。
2、可直接基于成果影像进行包括长度、面积、体积、角度、坡度等三维测量。
3、三维建模利用航空摄影大规模成图的特点，能够有效地降低城市三维建模成本。
实景三维模型成果的数据格式可采用成熟的技术快速进行网络发布，实现共享应用。
高清相机无人机数据采集数据处理1.全新的CNC制造工艺，合金外壳，高效散热，结构强度高，外观更精致。
2.具备接口环，深度适配DJ无人机。
3.标配OLED显示屏，能够显示包括相机POS数量、照片数量、温度、相机状态等信息。
4.五相机自动修复，无需人为干涉，保证产品工作的可靠性。
智能散热系统，保证相机工作的稳定性。
B3.0 Type-C接口，外置式数据存储模块，快速高效拷贝数据速度可达300M/S。
市场常见无人机产品种类Ø按机型分类多旋翼无人机l 机动灵活l 作业时间短l 载荷少固定翼无人机l 作业范围较大l 抗风性性好l 载荷较大复合翼无人机l 垂直起降l 航时长l 速度快1、全新 OcuSync 行业版图传系统，带来远达 15 公里的控制距离2、超强续航，空载55分钟，搭载PY501相机可续航40分钟3、电池具备自加热功能，同时支持热拔插4、双目视觉与红外感器融合的六向定位避障能力5、IP45的高等级防水防尘性能6、上升、下降、倾斜飞行等各种超高速度飞行下的机动性能7、专业航空级别的飞行辅助界面；高级双控，加强团队协作；多重冗余系统，超高可靠性前所未有的开发生态支持8、体积小，可单兵化作业，可单人携带，支持任何车型运输以及高铁运输。
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光电工程
第 34 卷第 7 期
100m CEP at best [4-5], which is inadequate for precision strike. Therefore, some new accurate UAV geo-location methods have been given in literatures [6-8].
Inspired by reference [11], this paper provided a new UAV geo-location method. In this method, at least three images of the target from nonlinear viewpoints, along with at least three identifiable common points among the images, will allow the calculation of the 3D coordinates of the target and all common points among the images. The new method doesn’t depend on DEM and the measured values of camera pose angles, therefore two of the three primary error sources in the traditional UAV target location are eliminated.
无人机对地成像定位方法
余家祥 1, 2，萧德云 1，姜鲁东 3，郭 锐 2
( 1. 清华大学 自动化系，北京 100084；2. 海军大连舰艇学院 舰载武器系，
辽宁 大连 116018；3. 海军驻西安地区舰炮军事代表室，陕西 西安 7100人机对地定位方法的精度不能满足精确打击作战需求的问题，本文提出一种
In reference[5], Gibbins, et al. use low-cost GPS, video and attitude sensors to estimate the position of ground targets. This method cannot work with a pan, tilt and zooming camera mount. Xie and Li[7] calculate geographical coordinates of a target by computing correlation between real time image and digital terrain map of local target area. His method has the accuracy of 50m CEP. Duan[8] presents a geo-location approach using sequential aerial images, which is similar to those used in references [9,10]. The approach is composed of two stages: relative position estimation and absolute position estimation. The former is based on stereo modeling of two successive image frames, whereas the latter is accomplished by matching the real-time images with reference images. The most serious shortcoming of Duan’s method is the inability to work without ground control points.
The rest of this paper is organized as follows. Section 2 gives the camera model described by collinearity equations. Section 3 expresses how to estimate the parameters of the camera. Then, in Section 4, the intersection for geo-location is presented. In Section 5, results of experiments on realization of the theory are shown, for both Monte Carlo simulation data and real aerial images. Section 6 presents some concluding remarks and ideas for future work.
传统无人机对地定位方法三个定位误差源中的两个，因此具有较高的定位精度。仿真与真实图像实验计算表明:
摄站本身坐标误差的大小是决定对地定位精度的主要因素，当采用 DGPS 定位摄站时，可以获得很高的目标定位
精度。
关键词：对地定位；同名点；数字高程模型；无人机
中图分类号：TP391.41，P234.4
文献标志码：A
第 34 卷第 7 期 2007 年 7 月
光电工程
Opto-Electronic Engineering
Vol.34, No.7 July, 2007
文章编号：1003-501X(2007)07-0001-07
Approach for Geo-location with unmanned aerial vehicle
新的无人机对地定位方法。该方法通过线性化共线条件方程建立摄像机姿态角和焦距迭代计算模型，根据非共线
位置拍摄的多帧图像及至少 3 个可识别同名像点坐标迭代计算摄像机姿态角和焦距的精确值，然后利用多摄站前
方交会法求取地面目标的三维坐标。该方法不依赖于数字高程模型(DEM)及像片内外方位元素的测量值，消除了
收稿日期：2006-12-18；收到修改稿日期：2007-05-28 基金项目：国防预研基金 作者简介：余家祥(1974-)，男(汉族)，安徽霍邱人，博士研究生，主要研究方向为军用无人机系统作战使用、特种弹技术及其作战使用、
图像处理等。E-mail: yujx03@
1 Camera model
In this paper, the pinhole camera model, i.e. the central projection model, is used as the projection model. We
denote the image taken from the ith viewpoint by Ii, and denote the jth point in the 3D world coordinate system
Abstract：The accuracy of traditional single image based on geo-location method using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is too low to meet the needs of precise strike. To solve the problem, a new UAV geo-location method is presented in this article. The mathematical models are constructed by linearizing the colinearity equations and iteratively computing the pose angles and focal length of the camera. At least three images of the target, along with at least three identifiable common points among the images, are needed for reckoning camera pose angles and focal length. The three dimensional (3D) coordinates of ground target are calculated using forward intersection. The new method can get the target coordinates without dependence on Digital Elevation Model (DEM). Measured values of camera pose angles are not used directly for geo-location. Two of the three primary error sources in the traditional UAV target location approach are eliminated. Simulation and real image experiment results show that the accuracy of the estimated target location is very high if the UAV is navigated by Differential Global Positioning Systems (DGPS). Key words：geo-location; common points; digital elevation model; unmanned aerial vehicle