基于无人机的数字城市可视化解决方案
基于无人机的三维建模技术介绍
基于无人机的三维建模技术介绍无人机的三维建模技术介绍近年来，无人机技术的飞速发展已经为各行各业带来了许多创新和便利。
其中，基于无人机的三维建模技术尤为引人注目。
通过无人机的高精度搭载设备，可以快速高效地获取大范围的地理信息，并生成逼真的三维模型。
本文将介绍基于无人机的三维建模技术的原理和应用。
一、技术原理1.1 激光雷达扫描无人机的三维建模技术的核心之一是激光雷达扫描技术。
激光雷达通过向地面发射激光束，利用接收到的反射光来计算与地面的距离，从而生成地面的高程数据。
通过多个激光束的扫描，可以获取地面的三维坐标信息。
激光雷达扫描技术具有高精度和高效率的优势，可以在较短的时间内获取大量的地理信息。
1.2 摄影测量除了激光雷达扫描技术，无人机的三维建模技术还可以利用摄影测量技术来获取地理信息。
通过搭载高分辨率的相机，无人机可以从不同的角度拍摄地面图像。
通过计算这些图像间的几何关系，可以实现对地面的三维建模。
相比于激光雷达扫描技术，摄影测量技术可以提供更丰富的纹理信息，使得生成的三维模型更加真实逼真。
二、应用领域2.1 地理测绘与勘探基于无人机的三维建模技术在地理测绘与勘探领域具有广泛的应用前景。
通过无人机搭载激光雷达设备，可以快速获取大范围地理信息，包括地形、地貌和建筑物等。
这为土地规划、城市建设和资源勘探提供了精确且及时的数据支持。
同时，利用无人机搭载相机进行摄影测量，可以实现更为精细的地貌和建筑物的建模，为城市规划和环境监测提供更全面的参考。
2.2 文化遗产保护文化遗产保护也是基于无人机的三维建模技术的重要应用领域之一。
通过无人机搭载相机进行摄影测量，可以高效地捕捉文化遗产的细节，包括建筑物、雕塑和壁画等。
这为文物保护和考古研究提供了重要的基础数据。
利用三维建模技术，文化遗产的数字化保护和展示变得更加方便可行，也能够为文化遗产的传承和研究提供更多的可能性。
2.3 建筑设计与施工在建筑设计与施工领域，基于无人机的三维建模技术也具有广泛的应用价值。
基于无人机影像的城市植被精细分类
中国环境科学 2022,42(6)：2852~2861 China Environmental Science 基于无人机影像的城市植被精细分类林怡1,张文豪1,宇洁1*,张翰超2(1.同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092；2.中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京 100830)摘要：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.关键词：无人机影像；城市植被；精细分类；多维特征空间；机器学习；深度学习中图分类号：T P751.1 ,X87 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2022)06-2852-10Fine classification of urban vegetation based on UA V images. LIN Yi1, ZHANG Wen-hao1, YU Jie1*, ZHANG Han-chao2 (1.College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University, Shanghai 200092, China；2.Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China). China Environmental Science, 2022,42(6)：2852~2861 Abstract：The fine classification and information extraction of urban public vegetation based on remote sensing methods hasgreat significance in urban land use change, urban ecological environment monitoring and urban planning. Aiming toreducethe heavy workload, high cost and enhancetheefficiency of traditional vegetation resource survey methods, a multi-dimensional feature space including spectral, spatial and texture features for describing different types of urban vegetation was proposed in this study. Then a comparison experiment of three typical classification algorithms (pixel-based, object-oriented support vector machine and deep learning semantic segmentation model-Mobile-Unet) was accomplished. The experimental results indicate that: The proposed spectrum-texture-spatial feature extraction method can describe different types of urban vegetation effectively, and improve the accuracy of image segmentation and vegetation classification significantly. In terms of classification accuracy, the overall accuracy of pixel-based and object-oriented support vector machine classification exceed 90%, while the overall accuracy of deep learning method is only 84%. In terms of efficiency, traditional machine learning methods are also superior to deep learning method. Therefore, for the fine classification of different vegetation in small urban areas with small samples, traditional machine learning classification methods are more effective than deep learning method.Key words：unmanned aerial vehicle image；urban vegetation;fine classification；multi-dimensional feature space;machine learning;deep learning植被是城市环境的重要组成部分,是反映区域生态环境的标志之一.根据现行的《城市绿地分类标准》(CJJ/T85-2017)[1],城市管理部门通常采用绿地率、人均绿地面积两大绿化指标作为评价城市绿地建设水平的标准[2].但实际评价中,因为不同植被类型所含生物量不同,导致能实现的绿化作用与生态功能不尽相同[3].因此,需要针对不同植被类型进行具体评价.为此,植被类型的精细识别技术是研究的关键.城市公共植被的遥感精细分类及信息提取在城市土地利用变化、生态环境监测、城市植被监测以及城市规划等各个领域都具有重要的研究意义和应用价值.传统植被资源调查需要实地测量,工作量大、成本高且效率低下[4].随着遥感与人工智能技术的发展,遥感影像的自动化处理与解译在植被调查工作中得到更广泛的应用.国内外学者已经在高分辨率遥感影像的基础上,利用传统基于像素的分类方法[5]、收稿日期：2021-11-17基金项目：地理信息工程国家重点实验室开放基金课题(SKLGIE2018- K-3-1);上海市“科技创新行动计划”科技攻关项目(20dz1201200);自然资源部测绘科学与地球空间信息技术重点实验室开放研究基金课题(2020-2-3)* 责任作者, 助理教授,*********************.cn6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2853面向对象分类方法[6]和基于深度学习的语义分割方法(FCN[7]、SegNet[8]、U-Net[9]等)进行了植被的提取研究,如Li等[10]对WorldView-2/3影像进行面向对象的城市植被分类,比较了支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法的分类精度;徐知宇等[11]利用改进的U-Net模型,对北京市3个典型绿地区域的高分二号影像进行分类,总体分类精度达到92.73%.但卫星影像实时性不高,影像质量易受天气影响,且对于城市不同类型的植被信息提取来说,其空间分辨率仍不够高.因此,研究者们开始利用分辨率更高、获取信息更快的无人机进行植被信息的获取[12],为城市植被的精细管理开拓了一条更为高效的途径.目前,越来越多的研究者尝试将无人机数据与深度学习方法结合来实现植被精细提取,如杨蜀秦等[13]应用改进的语义分割网络DeepLab V3+对无人机影像进行三种农作物的分类,与SVM算法相比取得了更好的分类效果,证明了深度学习算法的准确性与有效性;Torres等[14]用无人机获取的高分辨率影像和5个深度神经网络(SegNet, U-Net, FC-DenseNet,和两个DeepLabv3+的变形网络)对巴西城市地区濒临灭绝的树种进行单树种分类,该论文比较了多种语义分割网络在进行单树种分割时的精度,并且证明该方法可以用于树种的识别.在实际生活中,多树种分类更具意义.如戴鹏钦等[15]将基于Res-U-Net的FCN模型应用于无人机影像的林场树种分类,实现不同树种高精度识别;林志玮等[16]基于无人机航拍图像建立FC-DenseNet-103模型,将植被与非植被细分为13类实现精细的树种识别,最终平均识别正确率达到75.67%; Schiefer等[17]采用U-Net模型对无人机森林影像进行了13个植被类别的精细分类,其分类结果平均F1分数为0.73.以上研究均证实了无人机影像与语义分割网络结合对于精细植被分类的有效性.而Sothe等[18]同样利用无人机数据,但获取的是高光谱影像并与点云数据融合,分别使用卷积神经网络、随机森林等三种方法对巴西南部亚热带森林的16类树种分类,并对其精度和效率作比较.无论是无人机RGB影像还是高光谱影像,在这些大范围植被分布区域都能以较高精度实现植被的精细分类任务.而城市植被具有分布较为分散、细碎,同一区域内植被类型较为单一等特点,与山区、林区、湿地[19]等研究区域相比,城市的植被分类研究还是有其特殊性的,而且城市植被精细分类的研究也并不多见.因此,本研究以城市植被为对象,借鉴李艳等[20]、杨礼[21]采用的植被分类准则,并结合不同植被类型的生态效益将植被分为乔木、小乔木、灌木、草地、水生植物等类别.其中灌木有两种主要形态,单株灌木和灌木丛,为了减小类内差异,提升分类的准确性,本研究将单株灌木和灌木丛区分为两个植被类别.由此构建了适合于城市植被的分类体系.综上,本文以小区域、小样本的城市植被精细分类为目标,利用无人机影像,构建适用于描述不同植被类型的多维特征空间(光谱-纹理-空间),在此基础上对三种分类算法(基于像素的SVM、面向对象的SVM以及基于深度学习的Mobile-Unet模型)进行多方面对比分析.1 研究区概况及数据表1 分类地物形态Table 1 Form of ground objects for classification地物类别地物特征地物类别地物特征乔木树高10m以上,有明显直立主干,树冠大而茂盛小乔木树高10m以下,有明显直立主干,树冠小而紧密单株灌木高度6m以下,没有明显主干,呈丛生状态的树木灌木丛高于地面的低矮灌木集合,通常被修剪为较整齐的造型草地矮小草本植株密集种植的土地水生植物生长在水体中露出水面的各种植物水体表面较为平整且没有其他地物覆盖建筑物顶部较为平整,多呈规则的多边形地面没有覆盖植被的地表其他除以上9种地物类别外的其他地物本文的研究区域为河南省焦作市滨河花园小区(35.18°N, 113.25°E),面积约为0.2km2,地面平均高程为94.7m,区域内植被物种丰富.经过实地考察,区域内部包括多种典型城市地物类别,依据之前研究中城市植被分类准则、结合小区内部的实际情况和不同植被的绿化效益,本研究将研究区域划分10个类别(表1).其包含两大区域：植被区域(乔木、小乔木、单株灌木、灌木丛、草地、水生植物,共6类),2854 中 国 环 境 科 学 42卷非植被区域(水体、建筑物、地面、其他,共4类).每种地物的形态描述见表1本研究选用的无人机平台是北方天图TTA 八旋翼无人机,搭载SONY ILCE -5100三波段RGB 数码相机,平均航高为175m,拍摄时间为2017年6月,夏季植被茂盛.共获取研究区影像128张,每张影像大小为6000×4000像素.数据获取时天气晴朗,拍摄高度较低,建筑物和较高的树木有一定程度畸变. 2 研究方法2.1 无人机影像预处理本研究利用Pix4D mapper 软件完成了无人机影像、POS 数据和地面控制点等数据的预处理:导入数据、快速检查、加入控制点、自动空三、点云加密等,最终得到了研究区的正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),地面分辨率均为5cm.2.2 联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间构建如何构建特征空间是遥感影像高精度信息提取的关键[19].本研究针对城市不同类型植被的特性,利用ENVI 5.3软件对影像进行了处理和运算,构建了一种联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,主要包含:正射影像RGB 波段、植被指数集、纹理特征集和三维空间特征,共15维特征.(1)植被指数:由于本研究实验采用的无人机影像仅包含RGB 三个波段,无法通过计算归一化植被指数(NDVI)获取植被信息,因此选择可见光波段差异植被指数(VDVI)[22]、红绿比值指数(RGRI)[23]、超绿超红差分指数(EXGR)[24]三个指数参与植被信息的提取.3种指数计算式分别为(1)~(3):B R G B R G ++−−=22VDVI (1) GR =RGRI (2) ⎪⎩⎪⎨⎧−=−−=−=G R B R G 4.1ExR 2ExG ExRExG ExGR (3)B G R ,,分别代表无人机影像的红、绿、蓝波段.(2)纹理特征:高分辨率无人机影像最大的优势是地物纹理清晰.由表1可知,不同植被类别的纹理有较大差异,这些差异使纹理成为进行地物识别的一个重要特征.因此除植被指数外,本文也使用灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理信息,其提出者Haralick 进一步定义了14种纹理特征参数[25],本研究选取了其中最常用的8个纹理特征:均值、方差、同质性、对比度、相异性、熵、二阶矩和相关性.(3)三维空间特征:除上述植被指数、纹理等特征,研究还利用了无人机影像的另一优势,即生成三维点云,进而加密生成DSM.从而可以得到地物点的高度值,形成包含高度信息的三维空间特征. 2.3 三种分类方法比较2.3.1 基于像素的SVM 方法 传统的遥感影像分类方法是基于像素的分类,以单个像素作为分类的单元,该方法的优点是对中、低空间分辨率的遥感影像信息提取效果较好.在传统基于像素的分类方法中,SVM 方法以其所需样本少、分类精度高、运行时间短的优势而被广泛应用[26].SVM 是Vapnik [27]提出的一种建立在统计学习理论的结构风险最小化原则和VC 维理论基础上的新型机器学习方法,其核心思想就是把待学习样本非线性映射到高维核空间,在高维核空间创建具有低VC 维的最优分类超平面[28]将不同类别区分开.本研究在实地考察的基础上,针对10种地物类别所占面积不同,按比例每类随机选取4000到30000个样本作为训练样本和测试样本.在构建的联合光谱-空间信息的多维植被特征空间基础上,调用scikit -learn 库中的SVM 函数,选取核函数为径向基函数的SVM 模型进行基于像素的植被分类. 2.3.2 面向对象的SVM 方法 基于像素的分类方法以像素为单位,因此无法有效利用像素之间存在的空间关系,尤其是高分辨率影像中丰富的空间、结构和纹理信息往往被忽略,且易出现“椒盐现象”[29].因此针对具有较低光谱分辨率但空间信息极为丰富的高分辨率遥感影像,面向对象分类方法[30]应运而生.对象是同质相邻像素的集合,以对象为分类基本单元不仅利用了其光谱信息,更加有效地利用了对象的空间几何与纹理信息,使得分类效果更好、精度更高.与基于像素的SVM 方法不同,此时进入SVM 分类器的是经过分割后同质对象.面向对象分类的第一步是影像分割,影像分割的效果会影响下一步分类的结果.实验发现,植被颜色指数CIVE [31]有助于提升影像分割的效果,指数6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2855计算见式(4),因此研究将无人机正射影像RGB波段、DSM和CIVE影像共5个波段作为面向对象分类的输入,多次实验确定5个波段的权重分别为R=1, G=0, B=0, CIVE=1, DSM=1.然后通过控制变量方法比较不同尺度参数的分割效果,最终确定尺度参数40、形状参数0.2和紧致度参数0.5,利用eCognition软件完成影像的多尺度分割.基于多尺度分割的结果,构建联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,在实地考察的基础上为10个地物类别选择一定数量的对象作为训练和测试样本.选取核函数为径向基函数的SVM模型进行面向对象的不同类型植被分类.78745.18385.0881.0441.0CIVE++−=BGR (4) 2.3.3 基于深度学习的Mobile-Unet模型在全卷积神经网络(FCN)的基础上,Ronneberger等[9]提出了改进的语义分割模型U-Net,其延续了FCN的思想,利用卷积层、池化层进行特征提取,用反卷积层恢复为原图像大小.U-Net结构见图1,整个网络由左右两个部分组成,左侧的压缩通道和右侧的扩展通道,两个部分通过网络的跳跃连接实现低层特征与高层特征融合.U-Net的优点是可以用少量的数据进行训练得到不错的分割效果,十分符合小研究区范围遥感影像分类任务的要求.所用操作系统为Ubuntu18.04,采用Python语言,模型基于PyTorch深度学习框架实现,GPU为Nvidia GeForce RTX 2060 6G,由于实验条件的限制,本研究将U-Net的骨干网络替换为轻量级的MobileNet[32],使得用更少的参数、更快的运算速度,达到较好的结果.MobileNet的创新就是将VGG网络中的标准卷积层替换为深度可分离卷积层,该层就是把普通卷积层拆分成了一个深度卷积和一个逐点卷积.深度卷积是将卷积核拆分成为单通道形式,每一个特征图对应一个卷积核进行卷积,得到和输入特征图通道数一致的输出特征图.然而,这样一来特征图的维度过少,可能无法提取足够的信息,于是在深度卷积层后增加逐点卷积层,即用1×1的卷积核对特征图进行升维,使其输出的特征图维数和标准卷积层一致.最终网络整体的参数量只有标准卷积的1/9左右.其优势在于使用较小的数据集也可以完成训练并达到较高的精度.图1 U-Net结构Fig.1 Structure ofU-Net研究基于实地调查结果对无人机影像进行了手动类别标注,得到标签图像.将正射影像图加上DSM影像构成的四波段影像作为网络的原始输入,样本尺寸为512×512像素,共100张.由于样本量较小,因此采用数据增强算法增加样本数量,最终共得到295个样本标签对,形成了一个小型无人机样本数据集,如图2.图2 制作的部分数据集Fig.2 Part of the hand-made dataset本研究获取的样本数量较少,数据集规模较小,因此可以利用Mobile-Unet的优势进行小样本集的语义分割.网络输入影像大小为512×512像素,类别数为10.将数据集输入模型中,以7:3的比例划2856 中 国 环 境 科 学 42卷分训练集和验证集.运用迁移学习的思想,使用ImageNet 训练集的预训练网络参数作为模型参数的初始值进行训练.学习率设置为0.0001,batch 大小8,训练次数100,使用交叉熵函数作为网络的损失函数.2.4 精度评价指标遥感分类精度评价一般是比较分类预测图像与参考图像的一致性,常用方法是混淆矩阵.本文采用混淆矩阵对分类后影像的全部像元进行类别统计,并将总体分类精度(overall accuracy, OA)、Kappa 系数、用户精度(落在该类别上的检验点,被正确分类为该类别的比率)和生产者精度(该类别的地面真实参考数据被正确分类的概率)作为评价指标.总体分类精度是常用的一种精度评价指标,表示每一个像素正确分类的概率,被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布.Kappa 系数K 则是一个综合指标,其同时考虑了对角线以外的各种漏分和错分像元,表示预测结果和实际分类结果是否一致,取值[-1,1].具体见式(5)、(6): ∑==ni iiNx 1OA (5)1121()()nnii i i i i ni i i N x x x K N x x ++==++=−=−∑∑∑ (6)式中:x ii 为正确分类的像元个数,x i +、x +i 为混淆矩阵各行、各列之和,N 为像元总数,n 为类别数. 3 实验与分析3.1 联合光谱-纹理-空间信息的多维空间 3.1.1 光谱特征 根据式(1)~(3)计算得到的植被指数如图3所示.可以看出,VDVI 可以很好的将植被与非植被区域区别开来,植被区域颜色较亮而非植被区域像素的灰度值较小颜色暗,但水体和植被区域难以区分.RGRI 与VDVI 的表现正相反,植被区域颜色较暗而非植被区域稍亮,但图像中草地与树木(乔木、小乔木、单株灌木、灌木丛)有一定的颜色差,因此在草、树混杂的区域可以更好的区分二者.EXGR 同样可以区分植被与非植被,其优势在于对非植被区域的地物类别有更好的区分能力,但效果不如RGRI 和VDVI 图像.这三种植被指数的另一个优点在于不受原图中阴影的影响,可以将阴影中的植被、甚至植被纹理很好的表现出来,见图4.(a)原图(b) VDVI(c) RGRI (d) EXGR图3 原始影像与可见光植被指数影像 Fig.3Original image and vegetation index images(a)原图 (b) VDVI(c) RGRI (d) EXGR图4 阴影中植被的表现Fig.4 Expression of vegetation in shadow3.1.2 纹理特征 为避免数据冗余,提升运行效率,对无人机3波段影像中信息熵最大的红波段进行8个纹理特征的计算,得到8幅纹理特征影像. 3.1.3 三维空间特征 图6是生成的具有不同地物高程信息DSM 影像,图中的灰度值代表地物的高度值,颜色越亮表示地物高度越高,反之则越低.(a)原图 (b)均值 (c)方差6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2857(d)同质性(e)对比度(f)相异性(g)熵(h)二阶矩(i)相关性图5 纹理特征影像Fig.5 Textureimage图6 DSM影像Fig.6 DSM image3.2 分类结果比较及精度评定3.2.1 基于像素分类的结果与分析经过SVM分类及分类后处理,得到结果影像如图7所示.研究用混淆矩阵对结果进行精度评价,得到总体分类精度92.8%,Kappa系数值为0.917,具体精度指标如表2所示,分类耗时4.75h.从混淆矩阵中可以看出,小乔木与单株灌木和草地类别之间存在错分情况,原因在于部分小乔木与单株灌木高度差别不大,部分树木纹理相似导致混淆;而小乔木与草地间的错分在于一部分小乔木比较低矮且在影像上面积很小,因此无法正确区分被错误分类为其背景类别,即草地.单株灌木与灌木丛之间的错分情况较为严重,两者高度相当,且纹理信息十分相似,同为灌木类但在形态上差异较大,因此基于像素的分类方法很难将二者区别开来.由于该分类算法无法充分利用影像的纹理和结构信息,会出现一棵乔木中心高的区域被分为乔木类,而四周低矮的部分则有可能被分为小乔木类的情况,出现“同物异类”现象导致分类精度下降.但总体来看,除单株灌木、灌木丛外,其余类别的类别精度均在79%以上,总体分类结果良好.表2 基于像素分类混淆矩阵Table 2 Confusion matrix of pixel-based classification实测类别预测类别乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物草地水体建筑物地面其他用户精度(%)乔木 10648119 0 0 0 0 0 0 0 0 98.9 小乔木 3527910965 15 0 21 0 0 0 44 84.9 单株灌木 0 84458801227 0 54 0 0 0 0 73.5 灌木丛 0 26615923637 0 358 0 0 0 0 62.1 水生植物 0 0 0 0 3996 0 0 0 0 0 100 草地 0846563121 495510 0 0 086.2水体 0 0 0 0 0 040000 0 0100 建筑物 0 0 0 0 0 0 0299950 3499.9地面 0 0 0 0 0 16 0 02991811799.6其他 0150 0 0 0 0 5 82780598.7 生产者精度(%) 96.8 79.1 65.3 72.7 99.9 95.5 100 99.9 99.7 97.53.2.2 面向对象分类的结果与分析经过无人机正射影像的多尺度分割、SVM方法的训练和分类等步骤,最终得到面向对象方法分类的结果,如图8所示.分类的总体精度为93.1%,Kappa系数值为0.918,具体分类指标如表3所示,面向对象方法分类耗时4.267h.从分类混淆矩阵表中可以看出,与基于像素的分类结果相比,小乔木、灌木丛和草地的分类精度略有提高,水生植物和水体的精度略有降低,而地面和其他两个类别出现错分导致分类精度下降.乔木和单株灌木类别没有大的变化,但单株灌木与灌木丛由于形状不同,在影像分割时得以区分,因此混淆2858 中 国 环 境 科 学 42卷程度有所降低.综上,面向对象和基于像素的分类结果精度相差不大,而在6种植被类别的分类精度看来,面向对象的分类效果较好,很大程度上避免了“椒盐现象”.图7 基于像素分类结果 Fig.7 Pixel -based classification result图8 面向对象分类结果 Fig.8 Object -based classification result3.2.3 基于Mobile -Unet 模型分类的结果与分析 在训练过程中,训练次数设置为100,随着次数不断增加,训练集和验证集的损失值不断下降,精度提高.但迭代次数增加到一定大小时,训练集的损失依然在减小,但验证集的损失不再下降,此时即出现了过拟合.为了避免过拟合的发生,在验证集的损失不再下降时停止训练.实验中训练次数增加至39时验证集损失不再下降,因此停止训练,训练集与验证集的损失值变化如图9所示.选择3个没有参与训练、验证区域的影像进行切割并预测,预测结果的混淆矩阵见表4,原图、标签图像与预测结果的比较如图10所示,图10(a)的精度为84.0%,图10(b)的精度为83.8%,图10(c)的精度为82.0%,预测的总体精度为83.3%,Kappa 系数0.832,分类精度低于上述两种机器学习方法,耗时6.533h.从预测图像中可以看出,采用卷积神经网络方法进行植被分类也能取得很好的效果,但水生植被分类效果较差.表3 面向对象分类混淆矩阵Table 3 Confusion matrix of object -based classification实测类别预测类别乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物 草地 水体建筑物地面其他用户精度(%)乔木 980000 0 0 0 00100小乔木395330 1 0 0 0090.1单株灌木012640 0 0 0 0083.9灌木丛210290 0 0 0 0070.7水生植物000041 0 0 0 00100草地 0220 3 90 1 0 0091.8水体 00000 0 26 0 00100建筑物0000 0 0 162 00100地面 10000 0 0 0 1181290.1其他 0150 0 0 0 67878.8生产者精度(%)96.195.163.480.593.2 98.9 96.3 100 95.286.70.30.60.91.21.51.82.12.413579111315171921232527293133353739训练次数损失值图9 训练集、验证集的损失曲线Fig.9 Loss and accuracy of train set and validation set3.2.4 三种方法性能比较 分析三种分类方法的性能指标对比见表5.对比三种分类方法,可以看出在本论文的小样本、小区域植被分类中,机器学习的方法优于深度学习方法.一方面是机器学习分类中选取了实践经验中十分有效的特征构成了联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,使得机器学习的精度得以提升;另一方面是深度学习方法受到小样本和计算机性能的限制,导致其在精度和效率上难以发挥自身优势.6期 林 怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2859表4 深度学习分类混淆矩阵(万)Table 4 Confusion matrix of deep learning classification (ten thousand)实测类别预测类别 乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物草地水体建筑物地面其他用户 精度(%)乔木237.8 4.6 0.19 0.28 0 0.58 0 0.46 0.15 0 97.4小乔木 4.6 23.7 0.12 0 0 3.2 0 0.02 0 8.3 59.4 单株灌木 0.23 0.22 3.5 0.11 0 0.53 0 0 0 0.8 65.0 灌木丛0 0.09 0 16.2 0 1.5 0 0 0 1.8 82.7水生植物 0.02 0.12 0 0.02 8.9 1.4 0.4 0.01 0 3.4 62.4 草地 2.1 1.6 0.25 0.78 0 166 0.04 0.4 0.02 36 80.1 水体0 0 0 0 0 0 70.2 0.26 0 1.7 97.3建筑物 0.07 0 0 0 0 0.17 0.13 208.1 0.93 27.1 88.0 地面 0.13 0 0 0 0 0.01 0 0.1 141.9 5.3 96.2 其他 12.2 6.7 0.4 0.6 0.6 14.1 0.8 10.5 2.5 172.6 78.1 生产者精度(%) 92.5 64.0 78.5 90.1 93.7 88.5 98.1 94.7 97.5 67.2(a)(b)(c)图10 图像预测结果(从左到右依次为原图、标签影像和预测结果)Fig.10 Image predictions (from left to right are original image,ground truth and predictions 表5 三种分类方法结果对比Table 5 Comparison of the three classification methods参数基于像素的SVM 面向对象的SVM Mobile -Unet总体精度(%) 92.8 93.1 83.3 Kappa 系数 0.916 0.918 0.832 运行时间(h) 4.7504.2676.5334 讨论通过以上三种分类算法的比较实验,也可以分别看到几种算法的不足.①基于像素的分类方法无法充分利用遥感影像的纹理、结构信息,会产生“椒盐现象”和“同物异类”现象,并且每次分类都需要手动选取样本,分类的效果常常取决于样本的选择,自动化程度较低,因此本研究建立了联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,结果表明分类精度有一定的提升;②面向对象的分类方法可以充分利用影像的纹理、结构信息,能够更好地识别具有规则形状的地物,理论上应该明显高于基于像素方法的分类精度,但在高分影像的复杂场景中,很难准确的对地物进行分割,而分割结果的好坏直接影响到分类的精度,因此,面向对象方法的分类精度仅比基于像元方法高0.3%,自动化程度也不高;③基于深度学习“端到端”的方法能够更好地实现自动化且能够处理高分影像中复杂场景的分类,但对计算能力和样本量的需求较高,更适用于大范围、样本数据量较大的植被分类问题.本研究由于研究区较小,无法制作足够数量的数据集,且实验条件有限,因此选择了样本需求量较小的U -Net 和网络参数量较少的MobileNet 进行结合的Mobile -Unet 分割模型.实验结果表明,小样本卷积神经网络提取出的特征并没有人工选取的特征更有效.因此,分类精度也会低于一般的机器学习分类方法.由于本研究受限于小样本和缺乏可以迁移的遥感影像样本数据集,基于深度学习方法的城市植被精细分类并不具有优势.然而众所周知,利用深度学习的方法进行分类具有巨大的潜力.其一,传统的分类方法,需要人工提取或选择特征,且都是浅层特征,而深度学习方法可以提取高级语义特征,在大数。
基于无人机影像的三维模型构建技术
（ １ ． 德 阳市勘察测绘设计 院， 四川 德 阳 ６ １ ８ ０ ０ ０ ； ２ ． 南京大学 地理 与海洋科 学学院， 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ３ ） 摘 要： 介绍基于无人机影像数据获取城市 Ｄ Ｅ Ｍ 和Ｄ ＯＭ 的技术方法 ， 总结该过程外业数据采集和内业数据处理中
（ １ ． Ｄｅ ｙ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ， Ｄｅ ｙ ａ ｎ ｇ ６ １ ８ ０ ０ ０ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｇｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｏｃ ｅ ａ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，
相关经验与方法 。在 Ｖｉ ｒ ｔ ｕ ｏ Ｚ ｏ ＮＴ ３ ． ７ ５和 Ｄ ｉ ｂ ｕ ｄ平 台支持下 ， 快速获取地表 真实纹理 的三维 建筑物模 型 ， 基于 Ｓ ｋ ｙ — ｌ ｉ ｎ ｅ 平 台集成 Ｄ Ｅ Ｍ、 Ｉ Ｘ ） Ｍ 与地表建筑 物模 型 ， 实现城市三维模型 的快速构建 。并对无人机 Ｄ Ｅ Ｍ 与参 考 Ｄ Ｅ Ｍ 进 行
误 差分 析 。
关键词 ： 无人机 ； 三维模型 ； 数字高程模型 ； 数字正摄影像 ； Ｓ ｋ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ
中图分类号 ： Ｐ ２ ０ ８ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ７ ９ ４ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ ０ ８ ５ — ０ ５
ｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ３ Ｄ ｃ ｉ ｔ ｙ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｉ Ｓ ｍａ ｄ ｅ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ＤＥＭ ｆ ｒ ｏ ｍ ＵＡＶ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｕ ｍｓ ｕ ｐ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｗａ ｙ ｓ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｕ ｔ ｄ ｏ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄ ｏ ｏ ｒ ．
xxxx重点部位--实景三维建模技术方案
Xxxxx 重点安保部位无人机实景三维建模技术方案目录1 概述 (2)1.1 项目概述 (2)1.2 项目内容 (2)1.3 作业区概况 (2)1.4 引用文件 (3)2 技术方案 (4)2.1 高分辨率倾斜航空影像采集 (5)2.2 高精度像控点采集 (14)2.3 全自动空三及自动建模 (19)2.4 三维模型场景精细化处理 (24)3 成果质检 (35)3.1 质量保障体系 (35)3.2 质量控制方案 (36)1 概述1.1项目概述本方案旨在使用基于无人机倾斜摄影测量的实景三维建模技术,对xxxxxxxx进行外业航飞及像控测量，并将采集的数据进行自动化三维建模，生成可视化三维场景；并对实景三维模型进行精细化建模，完成测区模型精细化渲染，满足三维可视化安防管理平台。
1.2项目内容1.3作业区概况（1）xxxxxxxxxxxxxxxx标志性建筑之一。
航飞总面积约为1.5平方公里，设计航飞分辨率为2～3cm；采集高精度像控点，对三维场景做进行精细化建模。
（2）xxxxxx航飞总面积约为1平方公里，设计航飞分辨率为2～3cm；采集高精度像控点，对三维场景做进行精细化建模。
（3）xxxxxxx航飞总面积约为1平方公里，设计航飞分辨率为2～3cm；采集高精度像控点，对三维场景做进行精细化建模。
1.4 引用文件➢《低空数字航空摄影规范》（CH/Z 3005-2010）；➢《1:500、1:1000、1:2000 航空摄影测量内业规范》（GB/T7930-2008）；➢《全球定位系统（GPS）测量规范》(GB/T18314-2009)；➢《航空摄影技术设计规范》(GB/T 19294-2003)；➢《数字航空摄影测量空中三角测量规范》(GB/T 23236-2009)；➢《城市三维建模技术规范》（CJJ/T 157-2010）；➢《三维地理模型数据产品规范》（CH/T 9015-2012）；➢《三维地理信息模型生产规范》（CH/T 9016-2012）；➢《数字测绘产品检查验收规定和质量评定》（GB/T18316－2008）；➢《测绘成果质量检查与验收》GB/T24356—2009。
城市实景三维建模中无人机倾斜摄影技术的应用研究
城市实景三维建模中无人机倾斜摄影技术的应用研究摘要：在我国经济迅猛发展的背景下，城市建设规模也随之扩大，而在这样的环境下更多新技术有效融入到建设中，大大提升了城市化发展质量与效率。
随着人工智能、大数据等新技术的出现，实景三维建模技术也发生了跨越式发展，构建国产安全自主可控的实景三维建模技术体系对于构建数字中国统一数据底座具有重要意义。
本文探讨现有城市实景三维建模的背景和发展方向，描述实景三维建模与数字城市的关系，以及实景三维建模技术体系，并对该技术在数字城市“规建管”工作中的具体应用方向进行阐述和总结。
关键词：无人机；倾斜摄影测量；三维实景模型；数据处理引言随着经济社会不断发展和城市规模不断扩大,城乡规划工作的业务需求也发生了较大变化,业务量和数据量的增加对城乡规划业务审批的规范性、科学性及时效性要求大幅提升。
虽然,传统二维城市规划信息系统在数据管理、空间查询等方面的功能比较成熟,但难以满足现实多维数据形态下的城市空间分析、精细化管理和决策等方面需求。
建立城市实景三维辅助规划决策系统,利用三维可视化地理信息技术彻底改变传统规划管理模式,在真实立体的三维场景中,用户通过动态交互的方式对多种三维规划方案进行全方位的对比分析,可以为城市规划管理提供更加直观高效的解决方案。
1数字化实景三维建模方法用于生产三维场景的基础数据一般是拥有准确地理位置信息的元数据，其生产流程随着地理信息行业升级转型和新技术、新工艺、新方法的出现而不断升级更新。
数字化实景三维建模方法有传统的3dsMax手工建模、基于倾斜摄影测量的半自动人机交互建模、基于机载激光扫描的点云和倾斜摄影获取的数字影像融合模型。
传统3dsMax手工建模是使用3dsMax软件来手工构建模型，利用大比例数字线划图、低空垂直摄影测量来获取影像，以及现场实景拍摄建筑物影像，在3dsMax软件中，通过人工手动的方式来构建白模、修饰图片及纹理映射。
基于倾斜摄影测量的半自动人机交互建模是利用低空倾斜摄影测量来获取影像，并通过人机交互半自动建模软件来完成建模。
无人机倾斜摄影的城市三维建模方法优化
无人机倾斜摄影的城市三维建模方法优化摘要：介绍了无人机倾斜摄影技术，分析了无人机倾斜摄影在城市三维建模中的应用情况及其在三维城建建模过程和成果中的优劣势，探索总结了一套无人机倾斜摄影城市三维建模的改进方法，将倾斜摄影和MAX等技术有效结合进行城市三维建模，并介绍了利用改进方法在武汉市和柳州市进行三维建模的实践案例，该方法可以指导和推进基于无人机倾斜摄影三维模型的质量改善。
关键词：无人机；倾斜摄影测量；三维城市模型；空三加密；模型质量三维城市运用描述城市地上景观的三维模型来表达数字城市空间信息，是表达城市信息的重要载体，对城市规划、建设、管理和应急响应有着极其重要的作用。
传统的三维城市模型生产制作是结合遥感影像图和地形图来得到精确、逼真的建筑物模型、道路模型及其他景观小品模型，将组成城市要件的各类三维模型集成为三维城市场景。
这种方法适合于普通精度的三维城市建模，但是对于高精度、高仿真、大区域的建模，传统方法势必需要投入更多的作业人员，其建模速度、效率及时效难以满足三维城市的应用。
三维城市建模也可以利用三维激光扫描获取地面三维几何数据，运用激光测距原理快速建立物体三维模型，但是该方法不能解决纹理数据获取和处理的问题，纹理贴图依然需要依靠大量人机交互来完成，无法提高城市三维建模效率和城市三维模型的逼真度。
1 无人机倾斜摄影测量技术1.1无人机技术无人机是利用无线电遥控和自动程序控制的无人飞机或飞行器，包括固定翼、多旋翼、飞艇、直升机等多个机种。
无人机具有机动、快速、经济的优势，其结构简单、机体重量轻、使用成本低、数字化和智能化程度高，应用范围和领域更为广阔，在快速获取国土资源、自然环境、应急救灾现势数据及测绘领域有着突出的效率和优势。
1.2倾斜摄影技术随着航空摄影技术的创新和发展，倾斜摄影测量技术扩大了遥感影像的应用范围，颠覆了传统航空摄影只从正摄角度采集影像的方式，其运用多角度相机同步获取地面物体各个角度高分辨率的航摄影像。
浅析三维建模技术在数字城市中的应用
浅析三维建模技术在数字城市中的应用摘要：城市是由多种要素及其空间关系构成的综合复杂系统。
随着城市要素的类别、形状和结构的不断变化，其复杂性也越来越高。
随着全球变暖和工业化程度提升，对城市每个细节的规划也变得至关重要。
为了有效管理庞大的城市空间及人口，理解和处理城市的动态变化特征，有必要根据这种动态性和复杂性来创建三维城市模型。
本文中，基于无人机倾斜摄影测量技术三维数字城市建模进行研究分析，对于实现建模，创新技术管理等多个途径进行了研究分析。
关键词：三维城市模型；模型表达；无人机倾斜摄影测量技术引言近年来，随着数字城市需求的增长，传统的手工建模、纹理数据采集等方式难以满足城市建模过程中速度快、自动化高的要求。
基于此，相关学者从不同领域对城市建模进行了分析研究，如采用航空摄影系统和定位设备获得建筑空间位置信息、姿态信息实现模型重建；采用近景摄影测量技术对建筑物三维模型重构，利用序列影像进行边缘纹理获取；利用机载Lidar点云数据配合航空影像获得模型纹理信息达到三维重建。
本文中，主要针对无人机倾斜摄影测量技术在三维数字城市建模中的运用进行研究，对其建设价值和运行空间进行分析，以期能够创新建模管理，实现无人机倾斜测量技术。
1数字城市建模的要求和特点作为现代专业的技术之一，三维建模技术可以提升三维建模质量，优化现代化建设。
其能够构建一个综合化，全面化的三维技术，以此来真实、平稳、清晰地实现二维数字化建模。
针对数字化的建模数据分析，三维技术可以高效、完美地融入模型中，以此来提升整个数字化建模的处理质量。
借助数字化建模技术，满足了对用户的体验和使用价值，也实现了现代化的用户体验和质量，基于城市化的建设和发展，有实际的运用价值。
此外，为了进一步提升和满足现代化城市的建模技术，提升用户的体验感和使用感，也建议对应的单位不断提升城市三维建模管理价值，借助3DMax、航拍、激光三维扫描的途径，实现三维建模的处理质量，且传统的三维建模技术采用的软件落后，仅仅只能够成像，精度低，效率慢，处理的质量不明显，采用城市化三维建模技术，实现了无人机倾斜摄影测量的技术运用，也能够实现模型管理，优化成本建设有更长远的发展空间。
基于倾斜摄影测量技术的三维数字城市建模
基于倾斜摄影测量技术的三维数字城市建模摘要：为解决以往在城市三维建模中的传统方法成本高、时间长且精度低的弊端，则结合先进信息技术形成了无人机倾斜摄影测量技术，适用于城市规划、建设以及管理等众多工作中。
本文将结合实际中的无人机倾斜摄影在城市三维建模中的应用进行分析，以期为相关行业的应用提供相应参考。
关键词：无人机；三维实景模型；倾斜摄影测量引言城市发展逐渐从以往的数字城市向智慧城市发展转型，在城市规划中二维矢量数据GIS应用则难以满足更加精准且高标准的城市测绘工程。
构建更加直观的真实的且精准度相对较高的城市三维实景模型则受到了社会广泛热议。
无人机倾斜摄影技术的出现，则能够解决以往在城市三维实景建模中存在的问题，借助于多个传感器结构，更加便捷地获取地物数据，具有广泛的应用前景。
1.城市三维实景建模中的无人机倾斜摄影技术概述1.1倾斜摄影技术原理作为遥感测绘工程领域近年来在国际环境中创新发展的技术成果，无人机倾斜摄影测量技术的问世为国内外的测绘工程领域提供了更加鲜明的助力条件。
作为高新测绘技术，我国在2010年将其引进到国内，并且在10年间迅猛发展形成成果。
充分结合我国的地理环境特征以及先进科学技术的应用，融合了以往航空测绘技术的传统成果优势，借助于近景测量的优势效果，又突出了作为创新技术表现的先进性内涵。
1.2基于无人机倾斜摄影测量城市实景三维建模的流程在无人机倾斜摄影测量构建城市实景三维模型的工程中，主要是应用到当前最为先进的无人机飞行器作为搭载平台，从而实现更加精准稳定的安全飞行测量工作。
由智能无人机携带5镜头数码高清摄影相机，在空中进行航测飞行拍摄采集地物数据。
而完成基于城市整体的三维实景模型的工件，还需要完成以下流程，首先来讲，则是需要在无人机的航测飞行过程中采集倾斜影像数据。
包括外业航飞以及像控测量等，形成更加完善的数据采集工作，完成多视角状态下的三维空中三角测量，并结合真三维自动模型生产，形成完整的城市实景三维模型。
无人机论文5000字
无人机论文5000字无人机航拍摄影技术作为一项空间数据获取的重要手段，是卫星遥感与有人机航空遥感的有力补充。
目前，我国的无人机在总体设计、飞行控制、组合导航、中继数据链路系统、传感器技术、图像传输、信息对抗与反对抗、发射回收、生产制造等方面的技术日渐成熟，应用也日益增多。
尤其是近几年，我国民用无人机市场的应用不断拓展，不仅在空管、适航标准等因素突破后实现跨越式发展，在数字化城市建设领域的应用前景也越来越广阔。
一、无人机在数字化城市建设中的应用范围及工作原理无人机空间信息采集完整的工作平台可分为四个部分，飞行器系统部分、测控及信息传输系统部分、信息获取与处理部分、保障系统部分。
无人机低空航拍摄影广泛应用于国家基础地图测绘、在数字化城市勘探与测绘、海防监视巡查、国土资源调查、土地地籍管理、城市规划、突发事件实时监测、灾害预测与评估、城市交通、网线铺设、环境治理、生态保护等领域都具有广阔的应用前景，对国民经济的发展具有十分重要的现实意义。
下面就无人机在数字化城市的部分应用场景作一简单说明。
1.1街景应用利用携带拍摄装置的无人机，开展大规模街景航拍，实现空中俯瞰城市实景的效果。
街景拍摄目前有遥感卫星拍摄和无人机拍摄等几种方案，但在有些地区由于云雾天气等因素，遥感卫生的拍摄质量以及成果无法满足要求的时候，低空无人机拍摄街景就成了首要选择。
1.2电力巡检装配有高清数码摄像机和照相机以及GPS定位系统的无人机，可沿电网进行定位自主巡航，实时传送拍摄影像，监控人员可在电脑上同步收看与操控。
采用传统的人工电力巡线方式，条件艰苦，效率低。
无人机实现了电子化、信息化、智能化巡检，提高了电力线路巡检的工作效率、应急抢险水平和供电可靠率。
而在山洪暴发、地震灾害等紧急情况下，无人机可对线路的潜在危险，诸如塔基陷落等问题进行勘测与紧急排查，丝毫不受路面状况影响，既免去攀爬杆塔之苦，又能勘测到人眼的视觉死角，对于迅速恢复供电很有帮助。
无人机倾斜摄影技术在城市实景三维建模中的应用
无人机倾斜摄影技术在城市实景三维建模中的应用摘要：随着地理信息技术及计算机技术的发展，数字地球、智慧城市、特色景点的三维建模项目逐渐增多，传统的二维地形数据已经不能满足当前经济社会的高速发展，直观的三维城市实景模型具有广阔的发展前。
近年来，“数字城市”在很多城市中开始启动建设，城市实景三维构建就是数字城市建设中一项重要内容。
倾斜摄影测量技术是将地面摄影数据采集与航空摄影测量技术相结合的测量技术手段，采用航空器搭载多个倾斜角度镜头，对测区进行多角度观测，弥补了传统摄影测量的短板，为构建地表三维模型提供了数据基础。
关键词：无人机；倾斜摄影测量；三维模型引言利用无人机搭载倾斜摄影设备进行飞行拍摄，通过后期数据处理及分析来获取大范围区域的三维地形信息及结构物测量数据，相较于传统的测量方法，可在短时间内获取更多的数据，避免了人工测量误差，测量精度达到亚厘米级，在工程测量领域中应用前景广阔。
1无人机倾斜摄影测量系统组成无人机是通过无线操控的由计算编程技术实现的无人驾驶航空飞行器，可根据地面飞行指令及导航模型实现有规划的飞行任务。
完备的倾斜摄影测量系统主要由无人机飞行系统、搭载的任务模块以及地面控制保障系统组成。
无人机飞行系统主要由飞行器、动力推进系统、控制导航系统、数据存储与传输系统以及起降系统等组成，可保证无人机的正常飞行状态。
自身模块主要包括GHSS数据接收机、惯性导航系统、红外姿态传感器、高度与速度传感器以及飞行控制中心等。
搭载的各种任务模块的主要功能是实现无人机的正常稳定飞行，详细记录飞行数据，是无人机的核心部分。
根据对小型无人机的功能需要，地面监控中心的主要功能包括：在进行航飞任务之前，地面操控人员根据测区的实际情况对航飞线路做出规划，通过地面控制系统将规划线路传输给无人机执行；在规划线路过程中，地面控制站可以根据用户输入的测区信息直接规划飞行航线，减少了设计线路所需时间；用户通过地面控制系统对无人机进行实时监控，获取无人机飞行状态和电池电量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。