测绘型无人机系统任务规划与数据处理研究
大学生无人机测绘报告
大学生无人机测绘报告作者：[你的名字]学校：[你的学校]日期：[报告撰写日期]1. 研究目的本次测绘实验旨在运用无人机技术进行地表测绘，通过收集地表数据，实现对目标区域进行精确的三维建模和测量。
同时，通过对无人机数据的处理与分析，探索无人机在测绘领域的应用优势，并研究其在实际工程测量中的可行性。
2. 实验方案2.1 无人机选择本次实验采用的是[无人机型号]，该机型具备较高的飞行稳定性，可以搭载高分辨率的相机和激光雷达设备，适用于地表测绘的需要。
同时，该机型具备较长的续航时间和较大的载荷能力，能够满足实验的需求。
2.2 数据采集在实验前期，我们对目标区域进行了详细的勘测和规划，确定了无人机的飞行路径和采集数据的方式。
通过设定航线和航点，无人机能够按照预定轨迹进行自动飞行，并在飞行过程中自动拍摄高分辨率的航空照片。
2.3 数据处理与分析采集完毕后的航空照片需要进行后期处理与分析，根据航空照片中的特征点和地物轮廓，可以使用三角测量或立体重建等方法，获得地表的三维坐标数据。
另外，我们还使用无人机搭载的激光雷达设备，对地表进行点云扫描，获取更为精确的地表高程数据。
3. 实验结果通过对采集到的航空照片和点云数据进行处理，我们获得了目标区域的地表高程模型和三维建模结果。
在地表高程模型中，我们可以清晰地看到各个地物的高度分布情况，通过对比现场实地测量数据，验证了测绘结果的准确性。
同时，在三维建模结果中，我们可以观察到目标区域的真实地貌和景观特征。
这将为城市规划、土地利用和环境评估等领域提供重要的参考数据。
同时，通过对比历史数据，我们还可以观察到地貌的变化和演化趋势，为相关研究提供支持。
4. 实验总结无人机测绘技术具备快速、高效、精确的特点，在地质勘察、土地规划、环境保护和灾害防控等领域具有广阔的应用前景。
本次实验通过运用无人机进行地表测绘，验证了这一技术在实际工程测量中的可行性，为未来的研究和应用提供了有力的参考。
如何使用无人机进行航测数据的获取与处理
如何使用无人机进行航测数据的获取与处理引言随着无人机技术的飞速发展，其在航测领域的应用也愈发广泛。
无人机航测数据的获取与处理对于地理信息系统（GIS）的建设和土地资源管理具有重要意义。
本文将介绍如何使用无人机进行航测数据的获取与处理，并探讨其在各个领域的应用。
一、无人机航测数据的获取1. 选择合适的无人机在选择无人机时，需要考虑航程、飞行时间、载荷能力等因素。
一般而言，大型无人机适用于大面积航测，小型无人机适用于小面积航测。
2. 搭载传感器无人机搭载的传感器决定了其在航测中的应用。
常用的传感器包括航拍相机、激光雷达、多光谱相机等。
根据航测需求，选择合适的传感器搭载在无人机上。
3. 规划飞行路线在进行航测数据获取前，需要进行飞行路线的规划。
根据航测地区的特点，合理规划飞行路线，确保数据的完整性和准确性。
4. 进行飞行数据获取按照规划好的飞行路线，进行无人机的飞行任务，获取航测数据。
在飞行过程中，需要注意无人机的飞行高度、飞行速度等参数的控制，以确保数据的质量。
二、无人机航测数据的处理1. 数据预处理无人机航测数据获取后，需要进行预处理，包括数据格式转换、数据校正等步骤。
数据格式转换是将原始数据转换为常用的数据格式，便于后续处理。
数据校正是对数据进行校正，纠正因飞行时的误差产生的偏差。
2. 数据配准数据配准是将无人机航测数据与地面控制点进行对应。
通过全球定位系统（GPS）等技术，将航测数据的坐标与地理坐标系进行对应，以获得准确的空间位置信息。
3. 数据处理与分析在无人机航测数据进行配准后，便可以进行各种数据处理和分析。
例如，利用航拍相机获取的图像数据可以进行图像分类和目标提取。
利用激光雷达获取的点云数据可以进行三维建模和地形分析等。
4. 数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图表或图像的形式展现出来。
通过数据可视化，可以直观地观察和分析航测数据，形成可视化报告，便于决策者进行决策。
三、无人机航测数据的应用1. 环境保护与监测利用无人机进行航测数据获取与处理，可以对自然环境进行全方位的监测。
简述无人机航测数据获取及数据处理的流程
简述无人机航测数据获取及数据处理的流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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无人智能任务规划方案
无人智能任务规划方案1. 引言在无人智能领域，任务规划是非常重要的一项技术。
无人智能系统需要能够自主地完成各种任务，如路径规划、资源分配、任务调度等。
本文将介绍一个针对无人智能任务规划的方案，旨在提高系统的智能、效率和可靠性。
2. 背景无人智能系统一直在快速发展，应用领域广泛，包括无人驾驶汽车、无人机、工业自动化等。
这些系统通常需要根据任务要求进行规划，如找到最短路径、规划航线、分配资源等。
传统的任务规划方法在处理复杂任务时存在一定的局限性，无法满足实际应用的需求。
3. 方法3.1 状态空间搜索状态空间搜索是一种常用的任务规划方法。
该方法将任务规划问题转化为在状态空间中搜索最优解的问题。
状态空间由各种可能的状态组成，搜索算法通过遍历状态空间，找到最优解。
3.2 强化学习强化学习是一种基于智能体与环境进行交互的学习方法。
在任务规划中，可以将系统视为智能体，环境为任务执行过程。
强化学习算法能够根据环境的奖励反馈，动态调整系统的行为，从而实现优化的任务规划。
3.3 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法。
在任务规划中，可以将任务规划问题转化为遗传算法中的优化问题。
通过遗传算法，系统可以不断进化，逐渐找到更优的任务规划方案。
4. 实验设计为了验证提出的任务规划方案的有效性，设计了一系列实验。
实验设置如下：1.实验一：比较状态空间搜索、强化学习和遗传算法在规划简单任务时的效果。
2.实验二：测试系统在处理复杂任务时的性能，比较任务规划方案的智能程度。
3.实验三：评估系统的实时性能，测试系统在不同时间限制下的任务规划效果。
5. 实验结果与分析通过对实验数据的分析，得出以下结论：1.状态空间搜索在规划简单任务时表现良好，但在处理复杂任务时速度较慢。
2.强化学习在处理复杂任务时表现出较强的智能和适应性，但需要大量的训练数据。
3.遗传算法在规划复杂任务时能够找到相对较优的解，但搜索过程较为耗时。
4.综合考虑不同的任务特点和需求，在任务规划中可以采用混合方法，结合多种算法优势。
无人机巡检数据处理与分析技术研究
无人机巡检数据处理与分析技术研究近年来，随着无人机技术的不断发展和应用，无人机巡检也成为了一种重要的检测手段。
相较传统的人工巡检，无人机巡检可以提高巡检效率和安全性，减少人力和物力的资源消耗。
但是，无人机巡检数据的处理和分析也成为困扰这种技术应用的难点之一。
一、无人机巡检数据处理无人机巡检数据处理是指对无人机在巡检过程中获得的视频、图像、声音、红外等各种数据进行筛选、分类、清洗、整合和分析的过程。
在实际操作中，无人机巡检过程中会产生大量的数据，因此需要对数据进行分类和筛选。
比如说，在石油化工厂巡检时，可以将油罐、管道、阀门等部位进行标记，对应的视频或图像数据进行分类，以便更好地进行数据管理和分析。
清洗和整合数据也是处理过程中必不可少的环节。
因为无人机巡检数据的质量和清晰度有时不尽如人意，需要对数据进行清洗和修正。
同时，数据的整合也是处理过程中的必要步骤，可以将巡检数据和其他数据资源整合在一起，形成更加完整的数据集，便于进一步分析。
二、无人机巡检数据分析无人机巡检数据分析是指通过对巡检数据进行处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式。
无人机巡检数据分析的主要任务是实现对设施状态的判断和预测，及时发现故障隐患，保证设施的稳定可靠运行。
在无人机巡检数据分析中，有多种方法可以用来处理和分析数据。
其中，机器学习、深度学习等技术近年来越来越受到关注。
机器学习是一种传统的数据分析方法，是一种从数据中识别出模式并用来做出预测的过程。
机器学习可分为监督式和无监督式两种，前者是通过训练集对算法进行学习，从而预测未知数据；后者没有训练集，是一种通过数据相似性进行分类的技术。
深度学习是一种机器学习的分支，其特点是使用多层神经网络来进行数据的建模和预测。
在无人机巡检数据分析中，深度学习可以用来分析视频、图像数据，如对油罐表面的腐蚀、管道状况的分析等。
三、无人机巡检数据处理与分析技术的应用无人机巡检数据处理与分析技术的应用广泛，主要领域包括石油化工、电力、城市管理等。
测绘技术中的无人机航线规划方法
测绘技术中的无人机航线规划方法近年来，随着无人机技术的迅猛发展，无人机在各个领域的运用越来越广泛，尤其是在测绘技术中的应用更是备受关注。
无人机能够以高分辨率和高精度获取地面影像数据，从而为地图制作、资源调查和环境监测等提供了全新的途径。
而无人机的航线规划方法则是测绘技术中的关键环节之一。
首先，无人机航线规划需要考虑到飞行区域的特点。
不同的区域拥有不同的地形及环境条件，因此，在航线规划中需要根据实际情况进行灵活调整。
例如，在山区地形复杂的区域，需要根据地形变化来决定无人机的飞行高度和路径，以确保无人机能够顺利完成任务并避免与地形障碍物相撞。
其次，无人机航线规划需要考虑到任务的具体要求。
不同的测绘任务对无人机的航线布局有不同的要求。
例如，如果是用于制图的测绘任务，需要将无人机的航线布局得更为密集，以获取更多的地面影像数据。
而如果是用于环境监测的测绘任务，由于需要对大范围进行监测，无人机的航线布局则需要覆盖更大的区域。
因此，在航线规划中需要根据任务需求进行灵活布局，以满足测绘任务的要求。
另外，无人机航线规划还需要考虑到航线的安全性。
无人机的飞行安全是航线规划的重要因素之一。
在航线规划中，需要特别关注避免无人机的飞行路线与其他飞行器或建筑物相交。
同时，要制定相应的飞行规则和措施，确保无人机的飞行安全。
随着无人机技术的不断发展，一些先进的航线规划技术也开始应用于测绘领域。
其中，基于遗传算法、禁忌搜索等优化算法的无人机航线规划方法成为研究的热点。
这些方法能够通过模拟优化过程，找到最佳的航线规划方案。
同时，还有一些机器学习算法也被引入到无人机航线规划中，通过对历史航线数据进行学习和分析，提高无人机航线规划的效率和准确性。
此外，还有一些特殊环境下的无人机航线规划方法也值得关注。
例如，在水下测绘中，无人潜水器的航线规划需要考虑到水流的影响、水下地形的复杂性等因素，这对航线规划带来了更高的难度。
针对这种情况，研究者们通过引入自适应控制算法和遗传算法等方法，提出了一系列适用于水下测绘的无人机航线规划策略。
无人机激光雷达点云数据处理研究
无人机激光雷达点云数据处理研究近年来，随着科技的发展，无人机激光雷达点云数据处理技术得到广泛关注和研究。
无人机搭载激光雷达系统可以获取大规模高精度点云数据，这种技术已被广泛应用于测绘、建筑安全检测、森林资源监测、城市规划和环境保护等领域。
一、无人机激光雷达点云数据采集一台无人机搭载激光雷达系统可以在短时间内采集大量精确的点云数据。
无人机搭载的激光雷达系统可以发送激光束，在接收器接收反弹的激光后，计算机处理数据，生成三维点云数据。
在数据采集方面，无人机搭载激光雷达系统可以完成难以达到的采集任务，如在高山峡谷、森林、城市楼宇等高难度场所采集数据。
此外，用无人机搭载激光雷达系统可以完成地面难以到达或无法采集的区域数据采集。
二、无人机激光雷达点云数据处理无人机激光雷达点云数据处理是激光雷达技术的一个重要组成部分。
无人机激光雷达点云数据处理主要包括数据预处理、点云分割、点云地面分类等。
数据预处理是指将从激光雷达系统采集到的原始数据进行预处理和滤波，去除数据中噪声和杂点等因素造成的干扰。
点云分割是将点云数据根据各个目标进行分离，并将相同目标的点云分成一个整体进行处理。
点云地面分类是将地面点云数据与非地面点云数据进行分类，使非地面点云数据集中在一起进行处理，提高数据处理的效率。
三、无人机激光雷达点云数据应用无人机激光雷达点云数据在实际应用中可以大大提高工作效率和效益。
无人机点云数据采集与处理可以被应用于制作数字地图、城市规划、建筑模型和自然资源调查等领域。
在制作数字地图方面，无人机激光雷达点云数据可以提供高精度的三维地图，这种地图可以帮助规划城市、制作航空图、资源平衡估算等工作。
在城市规划方面，无人机搭载激光雷达技术可以提供大规模点云数据，使城市相应地区的建筑物及环境特征得到精确地理解。
在建筑模型制作方面，无人机搭载激光雷达系统可以采集建筑物的表面形状数据，以非常高的质量构建建筑模型和纹理贴图。
此外，无人机搭载激光雷达系统可以用于森林资源调查，以监测森林蓄积量，森林覆盖率和森林结构等。
无人机测绘操控技术的步骤和流程解析
无人机测绘操控技术的步骤和流程解析无人机测绘技术在近年来得到了迅猛发展，成为现代测绘领域的重要工具。
无人机测绘操控技术的步骤和流程对于保证测绘数据的准确性和可靠性至关重要。
本文将从无人机选型、航线规划、飞行操控、数据处理等方面进行解析。
无人机选型是无人机测绘操控技术的第一步。
根据测绘任务的需求，选择合适的无人机是关键。
一般来说，无人机测绘分为固定翼无人机和多旋翼无人机两种类型。
固定翼无人机适合大范围、长时间的测绘任务，具有较高的飞行速度和航程；而多旋翼无人机适合小范围、高精度的测绘任务，具有垂直起降和悬停能力。
此外，还需要考虑无人机的负载能力、续航时间、稳定性等因素，选择合适的传感器和相机。
航线规划是无人机测绘操控技术的第二步。
在航线规划中，需要根据测绘区域的地形、地貌、任务要求等因素确定航线的起点、终点和航线间隔。
通常采用的航线规划方法有航线网格、条带和螺旋等。
航线规划的目标是保证无人机在整个测绘任务中能够充分覆盖目标区域，并且保持航线之间的重叠度，以提高测绘数据的精度和可靠性。
飞行操控是无人机测绘操控技术的核心步骤。
在飞行操控中，需要进行起飞、航线跟踪、拍摄和降落等操作。
起飞前需要检查无人机的状态，确保各个系统正常运行。
在航线跟踪过程中，需要通过遥控器或地面站对无人机进行操控，确保无人机按照预定的航线进行飞行。
在拍摄过程中，需要根据任务要求和航线规划的间隔进行相机的触发，获取测绘数据。
降落时，需要选择合适的降落点，确保无人机平稳降落。
数据处理是无人机测绘操控技术的最后一步。
在数据处理中，需要对采集到的图像进行拼接、配准和处理，生成最终的测绘产品。
拼接是将多个图像拼接成一个完整的影像，通常采用图像匹配和特征点提取的方法。
配准是将测绘数据与地理坐标系统进行对应，通常采用GPS和惯性导航系统进行配准。
处理包括去除噪声、修复图像、提取特征等操作，以获得更准确、更可靠的测绘数据。
综上所述，无人机测绘操控技术的步骤和流程包括无人机选型、航线规划、飞行操控和数据处理。
无人机测绘技术在测绘工程中的应用研究
无人机测绘技术在测绘工程中的应用研究随着科技的飞速发展，无人机作为一种重要的智能设备已经被广泛应用于各行各业。
在测绘工程领域，无人机测绘技术的应用也日益普及，为测绘工作提供了更高效、更精确的解决方案。
本文将探讨无人机测绘技术在测绘工程中的应用研究。
一、无人机测绘技术的优势无人机测绘技术相比传统的测绘方法具有诸多优势。
首先，无人机可以在空中飞行，可以从更高的角度俯瞰地面，获取更大范围的数据，无需受到地形限制。
其次，无人机具有灵活性强、成本低廉、飞行稳定等特点，可以更快速、更便捷地完成测绘任务。
另外，配备高精度的传感器和摄像头，无人机可以实现对地表的高清晰度成像，获取更为精确的数据，有助于提高测绘工作的精度和准确性。
综合来看，无人机测绘技术在测绘工程中具有很大的优势和潜力。
二、无人机测绘技术在土地测绘中的应用在土地测绘领域，无人机测绘技术广泛应用于土地规划、地形测量、农田管理等方面。
通过无人机拍摄的高清晰度影像，可以对土地的地形、植被、土壤等进行详细的分析和测量，为土地利用规划和资源管理提供科学依据。
同时，利用无人机获取的数据还可以进行遥感监测，实现对土地资源的动态监测和分析，有利于及时发现土地资源的变化和问题，为土地管理和保护提供支持。
三、无人机测绘技术在城市规划中的应用在城市规划领域，无人机测绘技术可以为城市的规划和建设提供重要的信息支持。
无人机可以对城市的整体布局、道路、建筑物等进行全方位的拍摄和测量，为城市规划部门提供详细的地理信息数据，帮助他们更好地制定城市发展规划和政策。
此外，无人机还可以利用三维建模技术，实现对城市建筑物的立体化建模，为城市规划和设计提供更加直观、准确的参考，提升城市规划的科学性和实用性。
四、无人机测绘技术在资源勘察中的应用在资源勘察领域，无人机测绘技术可以为资源的勘察和评估提供有力的技术支持。
利用无人机获取的高清晰度影像和数据，可以对矿产资源、林地资源、水资源等进行全面的调查和勘察，帮助相关部门更好地了解资源的分布情况和储量情况。
航测无人机策划书3篇
航测无人机策划书3篇篇一航测无人机策划书一、项目背景随着科技的发展和对地理信息数据需求的不断增长，航测无人机在各个领域的应用越来越广泛。
为了满足市场需求，提升我们在航测领域的竞争力，计划开展航测无人机项目。
二、项目目标1. 研发性能稳定、精度高的航测无人机系统。
2. 提供高质量的航测数据服务。
三、项目内容1. 无人机研发与制造选择合适的机体材料和动力系统。
集成先进的传感器和控制系统。
2. 数据采集与处理制定科学的飞行计划，确保数据全面准确。
建立高效的数据处理流程，精确的地图、模型等。
3. 技术团队组建招募具有无人机研发、航测技术经验的专业人才。
4. 市场推广参加行业展会，展示产品和服务。
与潜在客户建立合作关系。
四、项目实施步骤1. 前期调研（[具体时间区间 1]）了解市场需求和竞争态势。
考察相关技术和产品。
2. 研发阶段（[具体时间区间 2]）完成无人机的设计与制造。
进行多次测试与优化。
3. 数据采集与处理体系建立（[具体时间区间 3]）搭建数据处理平台。
制定相关标准和规范。
4. 团队组建与培训（[具体时间区间 4]）招聘所需人才。
开展内部培训。
5. 市场推广（持续进行）制定营销策略。
逐步拓展市场份额。
五、项目预算包括研发费用、设备采购、人员工资、市场推广等各项费用，具体预算根据实际情况进行详细制定。
六、风险评估与应对1. 技术风险：可能遇到研发难题或技术瓶颈，通过与专业机构合作、加强研发投入来解决。
2. 市场风险：市场竞争激烈，需不断提升产品和服务质量，突出优势。
3. 政策风险：关注相关政策法规变化，及时调整项目策略。
篇二《航测无人机策划书》一、项目背景随着科技的不断发展，无人机技术在各个领域得到了广泛应用。
航测无人机具有高效、精准、灵活等特点，能够快速获取地理信息数据，为众多行业提供重要的支持。
本项目旨在研发一款高性能的航测无人机，满足市场对高质量地理信息数据的需求。
二、项目目标1. 设计并制造一款具有先进性能的航测无人机。
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测绘型无人机系统任务规划与数据处理研究
发表时间：
2017-11-09T20:07:36.890Z 来源：《基层建设》2017年第22期 作者： 曾丽 廖成
[导读] 摘要：在测绘型无人机系统装备之前,测绘单位都处于有钡量,而无“摄影”的状态。在技术发展的早期阶段，航空摄影和视频测量的分
离是不可避免的，也是合理的，然而长期的分离状态必然导致一个数字的长周期，高的生产成本。
广西壮族自治区地理国情监测院 广西南宁市 530023
摘要：在测绘型无人机系统装备之前,测绘单位都处于有钡量,而无“摄影”的状态。在技术发展的早期阶段，航空摄影和视频测量的分离
是不可避免的，也是合理的，然而长期的分离状态必然导致一个数字的长周期，高的生产成本。测绘无人机系统的出现有效地解决了这个
问题。无人机遥感技术作为一种重要的空间数据采集手段，具有较长的电池寿命，视频实时传输，可用于高风险区域检测，以及低成本、
灵活的优点，它是一种强大的卫星遥感和遥控遥感的补充，可以满足实时和高效的测量和测绘应急响应的需求。本文对测绘型无人机系统
的任务规划和无人机遥感影像的处理技术进行了较深入的研究。
关键词：测绘型无人机；任务规划；航线；遥感
1
前言
随着我国信息化建设和科学技术的不断进步和发展,无人机的研究发展在总体设计、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、发射回收、生产制造和实际应用等诸多技术领域都有了长足的进步
,已达到了实用化水平,无人机在测绘领域的广泛应用己
成为必然趋势。在无人机遥感系统中
,任务规划是其中的一个重要环节,合理的任务规划,能够节约飞行时间,保证获取数据量,提高任务完成的
成功率和无人机回收的成功率。任务规划也是无人机遥感系统任务实施的重要基础
,而无人机遥感影像处理是无人机遥感系统的核心内容。
随着计算机技术、遥感科学技术的不断进步
,针对不同测绘任务,获取影像的方式也逐渐多元化。
2
任务规划系统的发展现状和趋势
无人机遥感系统离不开任务规划,任务规划系统最初起源于空间探索。目前在国内,较为成熟和定型的任务规划系统基本仅适用于直升
机、有人战术飞机和巡航导弹系统开发的
,在无人机领域里,任务规划技术及系统的研究尚处于预研阶段。虽然飞行器任务规划的基础理论、
共性技术可以应用到无人机任务规划系统
,但由于无人机任务规划系统具有的协同性、实时性和重规划等特殊性,已有的航空飞行器任务规划
体系并不能适用于无人机的任务规划。无人机任务规划系统的发展离不开相关技术的支持
,只有不断融合现代技术才能推动无人机任务规划
系统功能的日益完善。人工智能技术、三维可视化工具、虚拟环境技术、海量数据存储和压缩技术、分布式技术以及智能人机接口技术等
现代科技成果不断涌现
,为无人机任务规划系统的发展提供了强大的技术支撑。广泛融合、应用这些新技术,已成为无人机任务规划系统的一
个重要发展趋势。
3
测绘型无人机系统任务规划的基本要素
3.1
测绘型无人机系统的任务目标
测绘型无人机系统是以测绘应急保障为目的,其主要任务目标包括二个。
目标快速定位：通过预先设计的航线或者实时纠正的航线,使无人机到达指定目标区域并获取目标影像,处理后获得典型重要目标的空
间地理坐标。
获取目标区域遥感数据：通过预先设计的航线,获取目标区域影像,通过后续软件处理制作正射影像图及其他相关成果。
3.2
测绘型无人机系统任务规划的流程
测绘型无人机系统的每一次飞行都是为了完成特定的飞行任务,在接受任务后,对任务目标进行分析,确定任务目标后申请空域,勘选发射
回收场地以及在综合考虑任务要求、无人机的油量、作业时间、气象、安全等各种约束条件的前提下
,为无人机设计出最优或者最满意的飞
行路线
,以保证圆满的完成飞行任务,并安全返回。在设计飞行航迹的同时,应考虑飞行和回收时可能遇见的各种突发情况,设计应急处置方案,
这就称之为测绘型无人机系统的任务规划。其中航线设计是任务规划的重点，通过合理的航线设计
,可以缩短任务时间、节约燃油、快速获
取目标区域数据。图
1是任务规划的组成结构。
任务规划时,需要考虑任务的目标是什么、按照何种策略执行任务、何时到达、沿什么航线到达、任务模式是什么、任务计划是否需要
修改、如何修改等问题。操作员通过任务规划软件
,制定满足任务要求和相关飞行约束的任务飞行计划,并在任务过程中监控计划的执行,对
部件失效、突发的威胁或目标、变更的任务要求等应急情况做出反应
,并对任务计划进行适时地修改,以保证无人机的飞行安全及有效地实现
任务目标。图
2是任务规划的基本作业流程。
4
测绘型无人机系统遥感影像处理的方法
4.1
测绘型无人机系统遥感影像处理
1
）在机载差分GPS系统和IMU的支持下,获取各摄站的坐标和姿态系统利用所获取的立体影像数据、辅助测量数据以及基础地理信息
进行快速处理
,生成和更新各类测绘信息产品。
2
）在GPS系统支持下,但IMU数据精度不符合生产要求的情况下,可获取各摄站的坐标,解算姿态角元素。系统利用所获取的立体影像数
据
,从基础地理信息数据已测地形图或正射影像图中选取特征点作为已知控制点进行快速处理,生成和更新各类测绘信息产品。
3
）在GPS和IMU均无法使用的情况下,系统在己有基础地理信息支持下,利用面阵数字相机所获取立体影像数据后,完全依赖摄影地区较
多的地面控制点野外实测或从原地形图正射影像图中选取
,解算摄站与姿态,通过快速处理,生成和更新各类测绘信息产品。
4.2
数据预处理
数据预处理是数据处理的一个重要组成部分,其作用是对获取的卫星定位数据、姿态测量单元数据,以及面阵数字相机获取的数字影像
数据进行预处理
,生成后期处理所需格式的数据文件,是后续数据处理的准备工作。主要内容包括：
对原始码流数据进行数据规格化处理,将原始码流数据解包为数字影像、GPS数据、IMU工姿态数据。
2
）对数据进行采样时刻处理、摄影时刻位置内插、坐标转换。
3
）对姿态数据进行姿态角转换、摄影时刻姿态数据内插。
4
）对数字影像数据进行解压缩处理。
5
）对原始影像进行色彩、亮度、大小的调整。
6
）选片、相机参数准备等。
测绘型无人机系统按照任务规划在目标区域作业,获取影像后,通过实时传输或者回收后读取面阵数字相机内卡的方式,获得原始码流文
件。数据解压后得到
IMU数据及原始航片影像。对各摄站GPS和IMU数据进行姿态处理,得到所需数据。对于原始影像数据需要进行检查、
分航带旋转等处理过程
,并利用影像软件进行格式转换,处理成后续工作所需要的格式。
5
结束语
本文的研究对象是一种中程无人飞行器系统，用于测绘作为无人机遥感系统的新兵，具有长时间、高海拔、视频实时传输和快速处理
的优点。作为新设备，它在使用、维护和开发方面仍是一个新领域。测绘无人机系统的任务规划与其他类型的无人机具有特殊性。本文分
析了任务分配问题中测绘的无人机系统，同时对测绘任务规划和无人机遥感图像处理的无人机系统进行了研究。
参考文献
[1]
韩杰.无人机遥感国土资源快速监察系统关键技术研究[J]测绘通报,2008,2.
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郭震.军用无人机的发展与思考[J]较量2005,5.
[3]
赵忠春.无人机发展态势[A].见:中国无人机大会论文集编审组.尖兵之翼:第三届中国无人机大会论文集[C].北京:航空工业出版
社
,2010,6:17.