基于低空遥感的无人机航片获取与处理

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无人机遥感影像的获取及处理研究

无人机遥感影像的获取及处理研究摘要：无人机作为传统遥感数据获取手段的有效补充，具有高分辨率、成本低、操作简单等多个优点。

文章主要介绍了无人机遥感平台及其特点，并对无人机影像的获取和处理进行了探讨，同时举例说明eBee无人机在土地利用调查中的应用。

标签：无人机;遥感;影像处理引言无人机驾驶飞机简称无人机（unmanned Aerial Vehicle）是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。

机上安装有自动驾驶仪、程序控制等设备，地面遥控站人员通过雷达等设备，对无人机进行定位、跟踪、遥测和数据传输。

无人机技术广泛应用于军事侦察、矿产勘查、地质调查、环境监测等多个领域。

随着社会经济的快速发展，人口和土地资源的矛盾日益突出，为了提高土地利用效率，全面开展土地利用情况调查工作，对于国土资源部进行有效的土地管理工作至关重要。

目前，我国无人机进行影像获取正处于起步阶段，然而利用无人机进行土地利用调查，使用方便、成本低、分辨率高，较适合小范围获取影像，这对于提高土地管理工作有很大的帮助。

1 无人机影像的特点无人机遥感与传统的卫星遥感、航空航天遥感相比，它有其独特的优势：（1）无人机操作简单，非专业人士均可使用，作业和维修成本较低。

（2）无人机的飞行高度和航线均可人为操控，灵活性强。

（3）无人机飞行受天气影响较小，飞行高度一般低于1000m，不受空域限制。

（4）无人机设备体积较小，易携带和运输。

（5）无人机作业效率高，可获取高分辨率影像。

但是，无人机由于自身体积小，承载能力有限，受风力的影响较大。

与此同时，与传统影像获取方式相比，无人机数据的获取和处理有一定的局限性。

2 无人机遥感数据的获取2.1 无人机遥感系统的组成无人机的遥感系统由空中控制系统、地面控制系统组成。

如图1所示，其中空中控制系统包括飞机平台系统和信息采集系统，其功能主要是规划航线上传至飞机上的控制器，操作者可通过GPS接收天线随时掌握无人机的状态。

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

无人机低空遥感影像数据的获取与处理摘要：在信息化时代，无人机低空遥感技术在各行业中的应用变得更为广泛，其中影像数据的获取以及处理更受企业人员的关注，在顺利获取数据，并对数据科学处理后，才有利于各类影像数据充分发挥价值作用。

基于此，本文对无人机低空遥感影像数据的获取及处理，无人机低空遥感技术的优缺点进行分析，期望为从业人员带来一定有效建议。

关键词：处理；获取；影像数据；低空遥感；无人机引言在信息化时代，各类数据信息的获取、处理及分析运用变得更为重要。

和测量的传统方式相比，无人机低空遥感技术的应用优势更为明显，无人机属于现代测量内一种重要补充手段，它有低空飞行这一能力，可以弥补普通卫星、航空测量的影像实际分辨率较低缺陷，提高影像数据的可用性。

1.无人机低空遥感影像数据的获取（一）影像数据采集过程在获取影像数据时，具体的操作流程有：结合任务要求，合理安排无人机实际航行的路线，在空中控制的系统中，导入地面控制的系统内规划的数据。

在无人机去执行任务时，则由地面的控制系统将其飞行的线路掌管起来，而在空中的控制系统内，会按照所预先导入实际数据，对无人机内成像的系统进行控制完成拍摄[1]；同时，在无人机中，搭载的各遥感传感器内，会存储拍摄的数据，无人机的平台会利用无线电，往地面的控制系统反馈其飞行的数据，便于操作人员掌控无人机实际飞行的状况，并在找到问题的时候尽快修正无人机实际飞行的状态；在最后，地面的工作人员应该根据接收状况、数据内容，合理调整飞行的计划，若有遗漏区域时，或有重点的拍摄地区时，需要尽快进行补拍的工作。

在结束拍摄的任务后，应该以人为操作的形式，对无人机实际飞行进行控制，然后对其做好回收作业。

（二）遥感系统实际构成在无人机实际遥感系统中，会有三大主要的组成部分：空中控制的系统。

它需要为无人机的飞行提供有效平台，协助无人机将气流、风力等的影响顺利克服，使得无人机能保持水平飞行的状态，保障无人机在任务中能以更为稳定的一种姿态低空遥感[2]。

无人机低空遥感影像的处理及应用

无人机低空遥感影像的处理及应用作者：崔嘉刘亮来源：《城市建设理论研究》2013年第33期摘要：无人机航摄系统作为传统航空摄影测量手段的有力补充，在小区域大比例尺地形测绘领域发挥了积极有效的作用，本文对无人机遥感影像的处理方法、关键技术环节以及其应用的领域进行探讨。

关键词：遥感；海籍调查；卫星影像中图分类号：TP7文献标识码： A1. 引言低空无人机航测系统是目前世界上正在兴起并迅速发展的多学科交叉高新技术，是一种成本较低、见效快、安全性高、应用灵活的航测设备，是对卫星遥感及载人飞行遥感技术的延伸和有效补充，商业应用前景广阔。

低空无人机航测系统可广泛应用于城镇规划、国土资源调查、海岸带调查、大型工程项目建设、环境保护、灾情监控、园林绿化、影视制作、企事业单位宣传、房地产建设及旅游、交通、水利等多个领域。

小型无人机价格低廉、操作简单，可以很顺利地完成低空、超低空飞行任务，且几乎不存在任何的安全隐患。

无人机航空遥感系统具有全天候、全天时、低成本等技术优势，其获得的高分辨率影像数据可应用于多种领域，适合于我国信息化发展的需要。

无人机航摄系统是传统航空摄影测量手段的有力补充，具有灵活机动、高效快速、精细准确、作业成本低等特点，在小区域和飞行困难地区高分辨率影像快速获取方面具有明显优势，可广泛应用于防汛、小区域测绘和应急救灾等方面的测绘保障服务[1]。

由于无人机所携带的相机是普通数码相机，与量测型相机在拍摄方式与后期处理方法都和传统航空摄影测量有所不同。

基于无人机影像的特殊性，其后续处理存在一定的难度。

本文详细探讨无人机影像的匀色裁剪、空中三角测量、正射影像生成、快速拼接全景图、精度检查等操作和分析。

2. 无人机低空遥感影像的处理由于无人机重量轻，在空中飞行时容易受到气流的影响，姿态角和航向偏差较大，影像旋偏角和重叠度不稳定，而且一般无人机搭载非量测型相机，所以获取的影像边缘存在非线性光学畸变(如桶形或枕形畸变)，给影像后期处理带来较大困难[2]。

刍议无人机低空遥感影像数据的获取与处理

刍议无人机低空遥感影像数据的获取与处理作者：马晓来源：《电子技术与软件工程》2016年第15期摘要当前，利用无人机进行低空遥感是一种非常实用的测量手段，在各行各业都有广泛的应用。

文章结合具体测量实际，简要阐述了无人机低空遥感影像的数据获取与处理方法，仅供参考。

【关键词】无人机低空遥感影像数据获取与处理在信息高速发展的时代，如何快速获取数据成为当前科学研究的重点，相比传统的测量方式，现代卫星、大型飞机等航空航天影像测量已经得到广泛的应用。

但是这在某些地区也并不适用，尤其是在西部多云多雾地区，如果要想获得高分辨率的影像，就可以使用当前最新型的无人机低空遥感技术。

无人机作为现代测量中必不可少的补充手段，具有低空飞行的能力，有效弥补了普通卫星与航空测量影像分辨率不高的缺陷。

1 实验概况本次无人机遥感测量选择地震频发且气象环境复杂的区域，整个测量区域的地势为西北高东南低，本次无人机航测的最高高度为650m，飞行测量的覆盖面积在10km2，无人机获得的影像分辨率达到厘米级，总共拍摄500多张影像。

2 无人机低空遥感影像数据的获取2.1 无人机低空遥感平台的组成该遥感系统分为地面部分与空中部门组成，空中部分由遥感传感器系统、空中自动控制系统与无人机组成。

地面部分由无人机航线规划系统、地面控制系统与数据接收系统组成。

空中部分主要借助无人机上的高清摄像机，将无人航拍的影像通过传感系统传输到地面接收系统中，而地面接收系统可以使用航线规划系统来操作无人机的航道，整个系统构成如图1所示。

2.2 影像的自动获取无人机自动获取遥感影像的流程为：依据实际测量的需求，要求地面操作人员对拍摄区域的航线进行合理的规划，将事先规划好的航线载入到无人机控制系统。

然后无人机根据事先载入的航线，按照预设的航线控制无人机上安装的高清照相机进行影像的拍摄；然后照相机将拍摄的数据进行存储。

3 影像的处理3.1 影像的匀色与裁边通过对无人机航拍获取的照片进行对比，可以发现航测遥感的照片存在颜色、明暗等方面的差异，产生这种原因可能是受拍摄期间天气、云雾等自然因素的影响，也可能是由于照相机曝光不足造成的。

基于无人机的遥感图像处理与分析

基于无人机的遥感图像处理与分析无人机技术的快速发展和广泛应用使得遥感图像处理与分析领域迎来了前所未有的机遇。

基于无人机的遥感图像处理与分析，利用无人机获取的高分辨率图像数据，结合多种算法和技术，可以实现对地表特征的快速准确提取和分析。

本文将介绍基于无人机的遥感图像处理与分析的相关技术和应用。

无人机遥感图像处理与分析主要包括图像预处理、特征提取和图像分类等几个方面。

首先，图像预处理是无人机遥感图像处理的第一步，旨在消除图像中的噪声和伪像，并增强图像的可辨识度。

常用的图像预处理方法包括去噪、辐射校正和几何校正等。

去噪通常利用滤波器进行，可以采用均值滤波、中值滤波等方法，以提高图像的信噪比。

辐射校正则是为了消除由于无人机摄影系统的姿态、亮度等因素引起的图像偏差，常用的校正方法有灰度校正和直方图匹配法。

几何校正主要是为了消除图像中的畸变，保证图像的几何形状和位置的准确性。

特征提取是无人机遥感图像处理的核心部分，通过对图像的特征进行提取和分析，可以获取到地物的信息。

无人机拍摄的遥感图像具有高分辨率和多光谱信息，因此可以从纹理特征、光谱特征和形状特征等多个方面进行提取。

纹理特征是指地物的纹理以及边缘信息，可以通过纹理分析、Gabor滤波等方法来提取。

光谱特征则是指地物在可见光和红外波段的反射率和辐射亮度等信息，可以通过多光谱和高光谱图像分析等方法来提取。

形状特征则是指地物的几何形状和结构特征，可以通过形态学滤波、边缘检测等方法来提取。

特征提取的目的是为了获取到地物的特征向量，以便进行后续的分类和分析。

图像分类是基于无人机遥感图像处理的最终目标，通过对特征向量的分析和分类，可以实现地物的自动识别和分类。

图像分类的方法可以分为有监督分类和无监督分类两种。

有监督分类依靠已知类别的训练样本，采用分类器进行分类。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

无监督分类则是根据图像自身的统计特征和相似性进行分类，常用的方法包括聚类分析和基于机器学习的无监督分类等。

深入了解测绘技术中的无人机航摄与遥感影像处理方法

深入了解测绘技术中的无人机航摄与遥感影像处理方法近年来，无人机技术的飞速发展使其在各个领域得到广泛应用，尤其是在测绘技术中，无人机航摄和遥感影像处理方法的应用也越来越被重视。

本文将深入探讨这两种方法的原理和应用，以帮助读者更好地了解无人机在测绘技术中的价值和作用。

一、无人机航摄技术无人机航摄技术是指利用无人机进行航空摄影测量的方法。

相对于传统的航摄方法，无人机航摄技术具有成本低、操作简便、效率高等优点。

首先，无人机可以轻松搭载航拍设备，如高分辨率相机或激光雷达，从而获取高质量的影像数据。

其次，无人机可以在更低的高度飞行，从而获得更高分辨率的影像。

此外，由于无人机的灵活性，可以在狭窄的地形或复杂的环境下进行航拍，提供更精确的数据。

随着无人机航摄技术的不断发展，其应用范围也越来越广泛。

在城市规划方面，无人机航摄技术可以提供高精度的城市三维模型，帮助规划师更好地了解城市的发展趋势。

在灾害监测方面，无人机航摄技术可以提供快速准确的灾害评估数据，帮助救援人员及时采取有效措施。

在土地测量方面，无人机航摄技术可以提供大面积土地的高精度测量结果，为土地管理和评估提供便利。

二、遥感影像处理方法遥感影像处理方法是指对通过遥感技术获得的影像进行处理和分析的方法。

无人机航摄技术中所得到的影像数据可以通过遥感影像处理方法进行进一步分析，从而得到更多有价值的信息。

遥感影像处理方法包括影像分类、变化检测、目标识别等。

影像分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他特征进行分类的过程。

通常采用的方法是基于机器学习的分类方法，通过训练一定数量的样本，由计算机自动识别影像中的不同类别。

例如，可以根据颜色、纹理、形状等特征将遥感影像中的建筑、植被、土地等进行分类。

变化检测是指对同一区域的不同时间段的遥感影像进行比较，以检测出地物变化的过程。

变化检测可以用于监测城市的扩张、农田的利用程度、植被的生长情况等。

最常用的变化检测方法是基于灰度差异的方法，通过比较像素灰度值的变化来判断是否发生了地物的变化。

无人机遥感系统数据的获取和处理技术分析

无人机遥感系统数据的获取和处理技术分析摘要：阐述了无人机遥感兴起的背景。

从无人飞行平台、飞行姿态控制与导航、数据传输与存储、数据处理、传感器技术、空域使用政策等方面探讨了发展无人机遥感系统的基础、问题、研究进展和趋势。

通过描述无人机遥感系统在大量相关行业领域的应用与实践，点出了发展无人机遥感系统的必要性与意义所在。

最后，从科技、政策等方面给出了发展无人机遥感技术和产业的建议。

关键词：无人机；无人机遥感；无人机遥感系统引言无人机遥感（ＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ＵＡ－ＶＲＳ）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、ＰＯＳ定位定姿技术、ＧＰＳ差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专业化快速获取国土、资源、环境、事件等空间遥感信息，并进行实时处理、建模和分析的先进新兴航空遥感技术解决方案。

一、微小型无人机的遥感信息获取与传输（一）遥感信息获取系统研究微小型无人机遥感信息获取系统是以微小型无人驾驶飞行器为飞行平台，通过机载高分辨率的遥感传感器设备以实时快速获取高分辨率遥感数据的遥感监测系统。

主要由无人驾驶系统平台、飞行控制系统、遥感传感器及其控制系统、三轴稳定平台、通讯设备、无线遥控系统、地面站系统、数据处理系统等部分组成。

现有的用于遥感信息获取的传感器种类较多，如数码相机、多光谱和高光谱相机、多光谱扫描仪、红外扫描仪、侧视雷达等。

由于微小型无人机的载荷量有限，目前应用于微小型无人机遥感信息获取平台的传感器主要以数码相机和轻型的多光谱相机为主。

基于无人机类型和遥感传感器种类的多样化选择，国内外研制的遥感信息获取系统也呈现出多款多用途的形式。

飞行的稳定性和安全性技术是保证遥感信息成功获取的前提和基础。

影响无人机遥感系统安全性的关键因素是微小型无人机的载荷和遥感传感器的质量。

Saari等设计了搭载高分辨率的假彩色成像仪和基于高光谱图像的珀罗干涉仪的无人机多光谱图像系统，相机的波长范围为500～900nm，分辨率为7～11nm，包括电池在内，质量小于400g。

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。

无人机低空遥感对于影像数据获取与处理论文

探讨无人机低空遥感对于影像数据的获取与处理摘要：无人机低空遥感作为一种新兴的遥感手段，在各行各业中有着广泛的应用。

本文简要的介绍了无人机低空遥感的特点，并对其影像数据获取与处理的方法进行了分析。

关键词：无人机低空遥感影像获取数据处理随着科技的进步，无人机低空遥感技术被广泛的应用在多个领域当中，因此，无人机低空遥感影像数据的获取与处理方式也渐渐得到了人们的重视。

1 无人机低空遥感的特点及应用无人机是采用无线电遥控设备进行远程操控，或利用自身程序进行控制的无人驾驶飞行装置。

无人机的低空遥感将获得高清晰度的影像作为目的，融合了gps卫星定位和低空遥感的技术，形成了具有较高机动性与灵活性、体积小、成本低的无人机遥感系统，并广泛的应用于国土利用、矿产勘测、地质调查、环境监测、森林防火等多个领域。

在汶川大地震当中，无人机更是充分发挥了其机动灵活、安全便捷的特点，弥补了卫星遥感以及航空遥感的不足，在第一时间为抗震救灾提供了宝贵的资料，对后期的救灾工作起到了很大的帮助。

与卫星遥感和航空遥感相比，无人机低空遥感具备独特的优势。

首先，无人机低空遥感更加迅速灵活，能够快速的对任务做出响应，而作业与维护的成本却要远远低于前两者。

其次，无人机的飞行高度较低，能够获得大比例尺、高精度的影像，非常适合对小范围的区域进行高清晰度的拍摄。

第三，无人机低空遥感的飞行高度通常在1000米以下，对民航等其他飞行设施几乎没有任何影响，因此无需申请空域。

最后，无人机体积较小，便于携带和转移，并且能够获取高重叠度的影像，保证了后期处理的准确与可靠。

但是，无人机低空遥感也有一定的不足之处。

由于无人机体型较小，工作时受风力的影响较大，使其难以承受过高的载荷，并且对载荷的体积和抗震性有着严格的要求。

同时，无人机搭载的成像设备在拍摄及后期处理的方式上与航空遥感及卫星遥感有所不同，给数据的获取与处理带来了一定的难度。

2 无人机低空遥感影像数据的获取2.1 无人机遥感系统的组成无人机的遥感系统主要由三大部分组成，具体包括空中控制系统、地面控制系统以及数据后处理系统。

无人机的遥感数据处理使用技巧

无人机的遥感数据处理使用技巧遥感技术已经成为了现代社会中非常重要的一部分，无人机作为一种灵活、便携和高效的遥感平台，广泛应用于各个领域。

在无人机遥感数据的处理过程中，正确的使用技巧可以帮助我们更好地分析和利用数据，提供精确而有用的信息。

本文将介绍一些无人机遥感数据处理的技巧，希望能够提供一些帮助。

1. 数据获取与预处理在进行遥感数据处理之前，首先需要获取无人机采集的数据。

无人机的遥感数据可以包括图像、视频、激光雷达点云等。

在数据获取的过程中，需注意保持无人机的稳定性，确保获得的数据质量较高。

接下来就是数据的预处理。

预处理是遥感数据处理的重要环节，包括去除噪声、校正图像畸变、坐标转换等。

去除噪声可以改善图像的质量，校正图像畸变可以提高数据的准确性，坐标转换则是将数据与地理坐标系统对应，以便后续的地理信息提取和分析。

2. 数据融合与分类数据融合是将来自不同传感器和不同源的无人机遥感数据进行整合和融合，以提高数据的识别和分类能力。

常见的数据融合方法包括图像融合、多光谱与高光谱数据的融合等。

数据分类是根据遥感数据的特征将其归类到不同的类别中。

常见的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类等。

在进行数据分类时，可以使用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，提高分类效果和准确性。

3. 特征提取与分析特征提取是遥感数据处理的重要步骤，可以通过识别和提取图像中的关键特征来获取有用的信息。

常见的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。

这些特征可以用于土地利用分类、环境监测、资源管理等各个领域。

特征分析是对提取到的特征进行统计和分析，以获得更深入的信息。

可以使用统计学方法、空间分析方法等进行特征分析。

特征分析的结果可以帮助我们理解地表特征的分布规律和变化趋势。

4. 三维建模与地理信息系统无人机可以采集到高分辨率的激光雷达点云数据，通过对点云数据进行处理，可以进行三维建模。

三维建模可以用于城市规划、建筑测绘、地形分析等领域。

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

第20卷第1期测绘工程 V ol.20l .12011年2月 ENGINEERINGOF SURVEYING AN D M APPING F eb.,2011无人机低空遥感影像数据的获取与处理鲁恒,李永树,何敬,任志明(西南交通大学测量工程系,四川成都610031)摘要:介绍无人机低空遥感系统的构成和技术指标,论述影像数据的获取、影像匀色与裁边、重叠度计算、拼接全景影像图、生成正射影像等处理分析方法,并针对地震灾区重建数据获取进行实验。

实验结果表明无人机低空遥感系统完全能满足实际需要,能解决多云雾地区遥感影像资料获取困难的问题,在大比例尺测图、三维景观重建、土地利用调查、环境监测等领域具有良好的应用前景。

关键词:无人机;低空遥感;影像获取与处理中图分类号:P 231 文献标志码:A 文章编号:1006-7949(2011)01-0051-04Capture and processing of low altitude remote sensing images by UAVLU Heng,LI Yong -shu,HE Jing,REN Zh-i ming(Depart ment o f Sur veying Eng ineering ,Southwest Jiao tong U niv ersity ,Cheng du 610031,China)Abstract:The com positio n and technical indicators of low altitude rem ote sensing system based o n un -m anned aerial vehicle are intro duced.T he imag e data acquisition,im age unifor m co lor and trim ing ,overlap calculation,panoramic mo saic imag e and o rtho photo g eneratio n are addressed and fo r the r econstruction of earthquake -stricken areas to acquire the ex perimental data.Ex perimental results show that low -altitude UAV remote sensing system is fully able to meet the actual needs,and it can reso lve the pr oblem s of mult-i clo ud regio n rem ote sensing imag e data acquisition,and has g ood po tential in lar ge scale m apping,three dim ensio nal scene reconstr uction,land -use survey and enviro nmental monitoring areas.Key words:unmanned aerial vehicle(U AV);low altitude rem ote sensing;im ag e capture and pro cessing 收稿日期:2010-01-05基金项目:/十一五0国家科技支持计划项目(2006BAJ05A13)作者简介:鲁恒(1984-),男,博士研究生.在高速发展的信息时代,如何快速获取数据已经成为研究的热点。

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

Ｋｅｒｓｕｍａｎｄａｒａｅｉｌ（ｙｗｏｄ：ｎｎｅｅｉｌｈｃｅＵＡＶ）ｌｗｌｉｕｅｒｍｏｅｓｎｉｇ；ｇａｔｒｎｒｃｓｉｇｖ；ｏａｔｔｄｅｔｅｓｎｉｍａｅｃｐｕｅａｄｐｏｅｓｎ
ＬＨｅｇ，Ｌｎ —ｈＵｎＩＹｏｇｓｕ，ＨＥｉｇＪｎ，ＲＥＮｈ— ｎＺｉｍｉｇ
（ｅａｔｎｆｕｖｙｎｎｉｅｒｇＳｕｈｓＪｏｏｇＵｎｖｒｉ，Ｃｅｇｕ６０３，ｈｎ）ＤｐｒｍｅｔｒｅｉｇＥｇｎｅｉ，ｏｔｗｅｔｉｔｎｉｓｙｈｎｄ１０１ＣｉｏＳｎａｅｔａ
ＡｂｔａｔＴｈｏｓｒｃ：ｅｃｍｐｓｔｏｎｅｈｉａｎｉａｏｓｏｏａｔｔｄｅｔｅｓｎｙｔｍａｅｎｕ — ｏｉｉｎａｄｔｃｎｃｌｉｄｃｔｒｆｌｗｌｉｅｒｍｏｅｓｎｉｇｓｓｅｂｓｄｏｎｕ
ｌｐｃｌｕａｉｎ，ｐｎｒｍｉｏａｃｉａｅａｄｏｔｏｈｔｅｅａｉｎａｅａｄｅｓｄａｄｆｒｔｅｒｃｎｔｕ — ａａｃｌｔｏａｏａｃｍｓｉｍｇｎｒｈｐｏｏｇｎｒｔｒｄｒｓｅｎｏｈｅｏｓｒｃｏ
ｔｎｏａｔｑａｅｓｒｃｅｒａｏａｑｉｅｔｅｅｐｒｍｅｔｌａａＥｘｅｉｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｌｗ－ｌｉｉｆｒｈｕｋ－ｔｉｋｎａｅｓｔｃｕｒｈｘｅｉｎａｔ．ｏｅｄｐｒｍｎａｓｌｓｏｔａｏａｔ— ｒｓｔｄｕｅＵＡＶｅｔｅｓｎｙｔｍｓｆｌｂｅｔｅｔｔｅａｔａｅｄ，ａｄｉｃｎｒｓｌｅｔｅｐｏｌｍｓｏｒｍｏｅｓｎｉｇｓｓｅｉｕｌａｌｏｍｅｈｃｕｌｅｓｎｔａｅｏｖｈｒｂｅｆｙｎ

无人机低空遥感影像数据的获取与处理分析

无人机低空遥感影像数据的获取与处理分析摘要：随着智能化技术的不断发展，越来越多先进的科学技术正被运用于无人机运作的各个领域中。

本文通过结合具体的案例有效地分析无人机低空遥感影像数据获取和处理的策略。

关键词：无人机；低空遥感技术；影像数据；处理策略引言：随着时代的不断发展，众多科学家都在研究如何更快地获取合适的数据。

但是，相比传统的测量方式，包括卫星、大型飞机和其他不同类型的影像测量技术已经被广泛应用。

但是，这些高科技的测量方式可能在某些地区并不能够发挥合适的作用。

在某些多云雾的地区，只有通过运用最新型的无人机低空遥感技术才能够获得高质量的影像。

从实践过程来看，无人机其实可以弥补普通卫星航空测量分辨率不高的缺憾。

1.研究背景和诸多传统的测量方式相比，航天航空的测量方式已经被广泛应用。

但是这种技术仍然不能够被应用于环境较为恶劣的地区，如果能够将无人机作为一个平台自然就能够更好地弥补上述情况中存在的不足，目前，无人机已经成为了卫星遥感系统中非常重要的一个组成部分[1]。

多数小型的无人机设备不仅成本较低，甚至在使用的过程中不会产生大的问题。

我国在遥感无人机应用的领域还处于起步阶段，到目前为止都没有能够形成一整套合理的应用系统。

本文主要对无人机低空遥感影像数据的获取进行有效地分析。

2.实验概况本次无人机遥感测量选择地震频发且气象环境复杂的区域，整个测量区域的地势为西北高东南低，本次无人机航测的最高高度为 650m，飞行测量的覆盖面积在 10km2，无人机获得的影像分辨率达到厘米级，总共拍摄500 多张影像。

3.无人机低空遥感影像获取无人机飞行过程中存在数码影像姿态将会和拍摄的重叠度有直接的关系。

但是因为无人机本身实验的负荷能力和风速并不会产生较大的变化，因此在本次实验的过程中也没有额外地添加一些相机装置，而是只将相机有效地固定住。

又因为数码相片内部蕴含的数据量较大，所以没有办法更好地实现实时传输。

在关键时刻更是将拍摄的影像数据直接存储在相机内部的存储卡里。

低空无人机影像的获取与处理

纠正，得到以图幅为单位的多幅数字正射影像，最型进行过滤，去除人工建筑物和植被等一些地表物，
测绘技术装备
第１７卷
２０１５年第３期
技术交流３７
低空无人机影像的获取与处理
葛洪涛（新疆维吾尔自治区基础地理信息中心新疆乌鲁木齐８３０００２）
摘要：无人机低空摄影测量技术应用具有高时效、低成本等特点，在三维重建等方面应用广泛，但在数据
４无人机影像处理方法４．１无人机影像数据处理方法
图１：低空无人机影像处理流程图
３８技术交流
测绘技术装备
第１７卷
２０１５年第３期
空中三角测量是无人机影像处理的关键，首先利用摄影测量软件对无人机获取的影像进行空中三角测量（空三加密），得到准确的内方位元素并对其精度进行检测，利用空－ａ－ｎ密定向的成果进行高精行过滤编辑，得到将地表建筑物过滤干净的数字高
ｚ
其中Ｘ控，Ｙ控，Ｚ控为外业测量坐标，ＸＹ（４）利用空中三角测量的结果生成密集点云，
度匹配编辑获取数字表面模型，对数字表面模型进Ｚ加为内业加密坐标，ｎ为控制点个数。程模型，再利用数字高程模型对影像进行数字微分得到整个测区的数字地表模型数据，对数字地表模

无人机遥感技术的实用方法与数据处理流程

无人机遥感技术的实用方法与数据处理流程引言：无人机遥感技术是利用无人机平台进行空间数据采集和图像获取的技术方法。

随着无人机技术的飞速发展，无人机遥感技术已经成为地理信息采集和环境监测的重要手段。

本文旨在介绍无人机遥感技术的实用方法和常用的数据处理流程，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、无人机遥感技术的实用方法1. 无人机选型和配置在选择无人机平台时，应根据实际需求考虑飞行时间、控制稳定性、负载能力等因素。

合适的无人机配置能够提高数据采集效率和质量。

2. 航线规划和飞行参数设置航线规划是指在预定区域内确定无人机的航迹，使其能够有效地获取所需的数据。

飞行参数设置包括飞行高度、飞行速度等参数的设定，以保证数据采集的准确性和完整性。

3. 数据获取和传输无人机平台上搭载的传感器可以实时采集高质量的数据，包括多光谱图像、红外图像、激光雷达数据等。

这些数据通过无线传输技术可以远程传输到地面站进行进一步的处理和分析。

4. 数据质量控制和标定在数据采集过程中，应注意避免一些常见的误差，例如云遮蔽、图像畸变等。

此外，还需要进行传感器的标定和定标，保证数据的准确性和可靠性。

二、无人机遥感数据处理流程1. 数据预处理数据预处理是指在获取无人机遥感数据之后的一系列处理步骤，包括图像去噪、图像配准、辐射校正等。

这一步骤的目的是提高数据的质量和准确性。

2. 特征提取和分类特征提取是将原始的遥感数据转化为具有实际意义的信息的过程。

常见的特征包括植被指数、土壤含水量等。

分类则是将特征提取的结果按照一定的标准进行分类和归类，例如土地利用分类、植被分类等。

3. 三维重建和建模通过激光雷达数据和摄影测量技术，可以实现对地表和建筑物的三维重建和建模。

这一步骤对于城市规划、工程设计等具有重要的应用价值。

4. 数据分析和应用经过前面的处理和分析，可以得到一系列的数据产品和信息。

这些数据产品可以用于环境监测、资源调查、灾害评估等领域，为科学研究和实际应用提供支持。

无人机遥感影像获取及后续处理分析

无人机遥感影像获取及后续处理分析作者：董明广来源：《中国管理信息化》2021年第02期[摘要]随着我国经济的不断发展，经济建设项目逐渐增加，卫星遥感技术和航空航天遥感技术不断发展。

目前，无人机遥感影像系统在多领域的应用具有重要作用。

文章通过分析无人机遥感影像的获取方法，指出了后续的相关问题，并提出了相应的对策，为无人机使用提供经验和参考。

[关键词]无人机遥感;影像获取;后续处理0 引言目前，无人机遥感技术是在航空遥感技术领域不断发展的一门新型技术。

无人机遥感具有许多优点，如自身任务的灵活性较高、经济效益低、成本较低。

不仅专业机构进行科学研究或管理时使用无人机进行侦测和监察，无人机的使用还深入日常生活的方方面面，如大到农业生产过程中农药的喷洒，地理研究中自然灾害发生情况的勘察、地质勘探研究、地图修改的测量测绘，小到交通安全的日常监测、油田配电网巡检、油田无人机热成像管道巡检、无人机的航拍、跟踪测定等。

无人机在日常生活和各行各业中均有应用，但目前仍处于起步阶段，还未形成完善的应用体系。

无人机应用于遥感测定系统具有灵活性高、能够及时响应任务的优点，可以在具有较大风险的项目中起到航拍飞行的作用，且普通用户也有能力承担无人机的使用费用。

但无人机应用于遥感系统也存在很多缺点，如无人机的抗震性能和实际荷载的体积均有严格的限制标准，不能執行要求较高的任务。

采用无人机拍摄的影像和传统的航天航空影像不同，在后续处理时也存在较大区别。

基于此，本文主要探讨了无人机遥感影像的获取和后期数据分析处理，为无人机影像获取提供建议。

1 无人机遥感系统的平台构成及影像获取1.1 平台构成研究所目前使用的无人机主要由3个模块组成：无人机的平台、相机子系统和空中遥感控制系统。

这种无人机可以在150～2 500 m的高度区间飞行，飞行跨度的区域比较大。

无人机的遥感系统主要分为地面、空中和数据后处理三部分。

地面部分需要规划航空轨迹、加强地面控制以及接收、处理信息等;空中部分主要为遥感传感的子系统，由子系统以及无人机平台组成;数据后处理部分包括影像数据的预览和影像数据的后处理。

使用无人机进行航测与遥感图像处理的方法

使用无人机进行航测与遥感图像处理的方法随着无人机技术的不断发展，其在航测与遥感领域的应用也日益普及。

无人机的高空拍摄和图像处理能力，使得航测与遥感图像的获取和分析变得更加高效和精确。

本文将探讨使用无人机进行航测与遥感图像处理的一些常用方法和技巧。

一、无人机航测图像的获取与处理在进行无人机航测图像获取前，我们需要选择合适的无人机设备，同时应考虑到航线规划和图像采集的参数设置。

在选择无人机设备时，需要根据实际需求选择合适的机型和配备的传感器，例如光学相机、红外相机等。

同时，我们还应该关注无人机的悬停能力、遥控距离等参数，以确保无人机能够在长时间、大范围内进行稳定的航拍。

在图像获取方面，我们应考虑到无人机的高空拍摄能力，以及图像的分辨率和储存容量。

对于大范围的航测任务，我们可以采用分段拍摄的方式，将不同空域的图像分别拍摄，并通过图像拼接技术将其合并为一幅完整的航测图像。

此外，还可以通过设置相机参数，如曝光时间、焦距等，来调整图像的亮度和清晰度。

在图像处理方面，无人机航测图像常常需要进行校正和配准。

校正主要是指对图像进行去畸变处理，以消除由于相机镜头等原因引起的几何畸变。

常用的校正方法包括相机标定和数字校正。

配准则是指将不同图像或不同时间段的图像进行融合，以消除地形变化和误差。

常用的配准方法包括地面控制点方法和特征点匹配方法。

二、遥感图像处理的方法与技术遥感图像处理是利用遥感技术获取和分析地表信息的过程。

在使用无人机进行航测与遥感图像处理时，我们可以采用一系列常见的图像处理方法和技术，以提取和分析目标地物的特征。

1. 图像增强与滤波图像增强是指通过对图像进行滤波、增强对比度等操作，使得图像的细节更加明显和清晰。

在无人机航测图像处理中，我们可以采用直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等方法来增强图像质量。

这些方法能够有效强化图像的边缘和细节，以提高地物分类和目标检测的准确性。

2. 特征提取与分类特征提取是指从遥感图像中提取出与目标地物相关的信息。

无人机的遥感图像处理与分析方法

无人机的遥感图像处理与分析方法一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）和遥感技术的结合为地球观测提供了一种强大而灵活的工具。

无人机的低成本、高分辨率以及灵活的部署方式使其成为遥感图像处理和分析的理想选择。

本文将深入探讨无人机遥感图像处理与分析方法，包括图像获取、预处理、特征提取和分类等方面的内容。

二、无人机的遥感图像获取方法无人机通过搭载载荷设备，如各类型传感器，实现对地球表面的高分辨率图像获取。

常见的无人机传感器包括RGB相机、红外相机、多光谱相机、高光谱相机等。

其中，RGB相机通常用于获取彩色图像，红外相机主要用于获取地表温度信息，而多光谱和高光谱相机则用于获取地表物质的光谱信息。

无人机的航拍方式通常包括垂直拍摄和倾斜拍摄。

垂直拍摄相机与地面垂直，以直下视角获取地表图像；倾斜拍摄相机则倾斜一定角度拍摄，获得具有地形信息的图像。

根据实际任务需求，选择合适的航拍方式可以最大程度地提供有用信息。

三、无人机遥感图像的预处理方法在进行进一步的图像处理和分析之前，需要对无人机获取的遥感图像进行预处理。

预处理的主要目标是去除图像中的噪声、增强图像的对比度以及校正图像的几何校正等。

图像去噪是预处理的重要步骤之一。

常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波滤波等。

均值滤波是一种简单而有效的去噪方法，它通过计算图像像素周围区域内像素值的平均值来去除噪声。

中值滤波则是通过选择周围像素值的中值来进行噪声去除。

小波滤波可用于同时去除高频和低频噪声。

除去噪声之后，图像对比度增强也是预处理的重要一步。

对比度增强可以提高图像的视觉效果，并有助于后续的特征提取和分类等任务。

常用的对比度增强方法包括直方图均衡化和对比度拉伸等。

直方图均衡化通过重新分配像素灰度级来增强图像的对比度。

对比度拉伸则通过线性变换来扩展灰度级的范围。

最后，几何校正也是预处理的重要一步。

由于无人机在航拍过程中往往会受到风力、姿态等因素的影响，因此需要对图像进行几何校正来消除畸变。

基于无人机的遥感影像处理与分析研究

基于无人机的遥感影像处理与分析研究近年来，无人机技术的快速发展与普及，使得遥感影像处理与分析进入了一个新的时代。

人们可以通过无人机获取高分辨率、高精度的遥感影像，并基于这些影像进行各种应用研究。

本文将探讨基于无人机的遥感影像处理与分析的相关内容。

一、无人机遥感影像获取技术无人机遥感影像获取技术是基于无人机平台通过搭载各种传感器，如光学传感器、红外传感器等，获取地球表面的影像信息。

相比传统的卫星遥感，无人机遥感具有低成本、高灵活性、高分辨率等优势。

通过操纵无人机在空中自由飞行，可以获取高空、低空的地表影像，对于不同需求的遥感研究提供了更多的可能性。

二、无人机遥感影像的处理流程无人机获取的遥感影像需要进行一系列的处理流程，以提取地表信息。

首先，需要对获得的原始影像进行去噪和几何纠正，以保证影像的质量和准确性。

其次，需要进行影像融合和拼接，以获取更大范围的连续影像。

然后，对影像进行辐射定标和大气校正，以消除大气、云雾等因素对影像的干扰。

最后，通过影像分类和目标提取等方法，提取出所需的地表信息。

三、无人机遥感影像分析的应用1.土地利用与覆盖：通过对无人机获取的遥感影像进行分类和提取，可以得到地表的土地利用和覆盖情况。

这对于城市规划、环境保护等方面具有重要意义。

2.农业监测：利用无人机获取的高分辨率影像，可以对农田进行快速巡查和监测。

通过遥感影像分析，可以判断农田的土壤质量、植被健康状况等，有助于农业生产的精细化管理。

3.灾害评估：无人机可以在灾害发生后迅速飞行并获取现场影像。

通过对遥感影像的分析和比对，可以评估灾害的范围和程度，为灾后恢复提供科学依据。

4.城市建设与规划：无人机遥感影像的高分辨率特性使其成为城市规划和建设的重要工具。

通过无人机获取的遥感影像，可以得到城市的三维信息和空间分布规律，为城市建设的科学规划提供支持。

四、无人机遥感影像处理与分析的挑战无人机遥感影像处理与分析面临着一些挑战。

首先，大量的遥感影像数据需要进行高效率的存储和处理。