本文選題：POS + 地理標(biāo)記��； 參考：《浙江大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：應(yīng)用無人機(jī)進(jìn)行農(nóng)田信息采集相比于星地遙感和有人航空遙感有著明顯優(yōu)勢,如重訪周期短、分辨率高、價格低廉等優(yōu)點(diǎn),相對于近地面信息采集則有采集速度快、覆蓋范圍大、不受場地限制等優(yōu)點(diǎn),未來采用無人機(jī)搭載遙感傳感器進(jìn)行農(nóng)田信息采集將成為精細(xì)農(nóng)業(yè)遙感信息獲取的主要方式。無人機(jī)農(nóng)田遙感目前尚處于起步階段,相關(guān)技術(shù)和設(shè)備仍然缺乏,隨著無人機(jī)在實(shí)際應(yīng)用中取得越來越多的注意,在實(shí)際應(yīng)用中的一些問題需要解決以促進(jìn)無人機(jī)低空遙感的應(yīng)用。本論文針對無人機(jī)低空遙感中存在幾個問題進(jìn)行解決,并提出了自己的解決方案。(1)將農(nóng)田遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可供田間作業(yè)的數(shù)據(jù),需要將遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地理標(biāo)記,將所得的遙感數(shù)據(jù)(圖像、波譜、Lidar、SAR等)及基于遙感數(shù)據(jù)所得結(jié)果精確定位到地面地理位置點(diǎn)。隨著無人機(jī)更多的被應(yīng)用在農(nóng)田信息采集中,開發(fā)相應(yīng)的能夠提供遙感影像數(shù)據(jù)直接地理標(biāo)記的輔助信息的儀器較為缺乏。本研究開發(fā)了結(jié)合載波相位RTK-GNSS和MEMS慣導(dǎo)傳感器的POS數(shù)據(jù)記錄儀,在機(jī)載端采集快速的(200Hz)慣導(dǎo)數(shù)據(jù)和低速的(10Hz)的衛(wèi)星導(dǎo)航數(shù)據(jù),該P(yáng)OS記錄儀體積小、重量輕、價格低廉、易于與其他相機(jī)結(jié)合的POS記錄儀。為方便數(shù)據(jù)處理與未來實(shí)際應(yīng)用,開發(fā)了相應(yīng)的地理標(biāo)記上位機(jī)軟件,功能包括原始POS記錄儀設(shè)置、POS數(shù)據(jù)預(yù)處理、POS數(shù)據(jù)計算、地理標(biāo)記與結(jié)果展示。(2)為對所開發(fā)的POS記錄儀效果進(jìn)行驗(yàn)證,分別設(shè)計了靜態(tài)單點(diǎn)測試與無人機(jī)機(jī)載動態(tài)測試。靜態(tài)單點(diǎn)定位采用POS記錄儀靜止固定在一點(diǎn),連續(xù)采集40分鐘的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。機(jī)載動態(tài)測試采用無人機(jī)搭載POS記錄儀按照指定航線飛行采集慣導(dǎo)元件數(shù)據(jù)與GNSS定位數(shù)據(jù)。對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行松耦合拓展Kalman濾波處理,實(shí)現(xiàn)組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)輸出,分別生成位置定位數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)以供地理標(biāo)記用。結(jié)果表明,靜態(tài)單點(diǎn)定位精度時,單一GNSS接收機(jī)的CEP為0.187m,而組合導(dǎo)航定位輸出的定位精度到了0.081m,提高較為明顯,而姿態(tài)精度解算結(jié)果顯示,俯仰、橫滾、偏航三個方向上的置信區(qū)間大小分別為0.0031°、0.0032°、0.0136°,穩(wěn)定性好,準(zhǔn)確性高。在動態(tài)測試中,組合導(dǎo)航輸出結(jié)果明顯優(yōu)于單一GNSS定位源定位結(jié)果。(3)為適應(yīng)越來越多的無人機(jī)實(shí)驗(yàn)需求,降低無人機(jī)實(shí)驗(yàn)風(fēng)險,為機(jī)載實(shí)驗(yàn)提供環(huán)境可控、運(yùn)行參數(shù)可控的實(shí)驗(yàn)條件,開發(fā)了一套無人機(jī)仿真平臺。該平臺擁有X、Z、pitch、roll、yaw五個自由度,直線運(yùn)動方向采用直線導(dǎo)軌加伺服電機(jī)的結(jié)構(gòu),旋轉(zhuǎn)軸向采用三軸云臺。采用STM32F103作為云臺自穩(wěn)控制器云臺角度控制器,采用組合導(dǎo)航算法+經(jīng)典PID算法進(jìn)行云臺姿態(tài)控制；采用CAN總線實(shí)現(xiàn)主控端與遠(yuǎn)端通訊,以控制云臺角度并返回當(dāng)前角度信息；采用STM32F103作為主控制器控制X向和Z向直線運(yùn)動的伺服電機(jī)；采用C++開發(fā)上位機(jī)軟件以實(shí)現(xiàn)對該系統(tǒng)的控制與狀態(tài)顯示。該系統(tǒng)水平X向最大運(yùn)行速度2.5m/s,垂直Z向最大運(yùn)行速度0.25m/s,最大承載重量150kg,能滿足線掃描類遙感傳感器、新類型遙感傳感器等傳感器低空遙感作業(yè)的需要。為對無人機(jī)仿真平臺系統(tǒng)進(jìn)行功能進(jìn)行驗(yàn)證,設(shè)計了包括系統(tǒng)運(yùn)行精度測試及震動測試在內(nèi)的基礎(chǔ)功能測試。測試結(jié)果顯示,水平方向在0.05m/s,0.10m/s,0.15m/s和0.20m/s測試中系統(tǒng)水平精度2mm,垂直方向速度在0.05m/s,0.10m/s,0.15m/s和0.20 m/s進(jìn)行測試垂直精度1mm,滿足系統(tǒng)設(shè)計需求。在0.05m/s,0.1m/s和0.15 m/s水平運(yùn)動速度下,其加速度2g,滿足目前已知遙感傳感器的震動需求。(4)針對目前三維重建方法重建出的三維點(diǎn)云多包含植物的形態(tài)、顏色等特征,無法反應(yīng)植物營養(yǎng)狀況(如葉綠素含量)、病蟲害脅迫等原因造成有機(jī)質(zhì)空間三維分布改變,同時以往手段都需要專門儀器,攜帶和作業(yè)都受到很大限制。多光譜圖像能夠反應(yīng)有機(jī)質(zhì)含量等化學(xué)值的分布,在近地面遙感、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量無損檢測等發(fā)面取得了廣泛的應(yīng)用。該文通過采集31張4葉齡油菜的多光譜圖像,使用運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法(structure from motion)方法對其進(jìn)行空間三維重建,得到油菜的三維點(diǎn)云,并對點(diǎn)云中噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾除。以控制點(diǎn)和控制長度對所得模型進(jìn)行評價,得到長度最大偏差在0.1023cm,RMSE=0.052599,證明該方法重建所得模型具有較好的空間均勻性與準(zhǔn)確性,最后計算NDVI指數(shù)空間分布。證明所得模型對將來研究植物營養(yǎng)與病蟲害脅迫空間分布有著重要意義。(5)將多源數(shù)據(jù)融合分析可以降低單一圖像造成的誤判讀,利用多源數(shù)據(jù)之間的冗余部分進(jìn)行配準(zhǔn),利用互補(bǔ)信息完成融合,能夠提高數(shù)據(jù)的信息量和可靠性。利用無人機(jī)遙感模擬平臺分別獲取油菜的多光譜圖像和深度圖像,將2種圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合。該文分別針對多光譜圖像和光程差深度圖像的成像特點(diǎn),進(jìn)行相機(jī)內(nèi)外參計算與圖像矯正。采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法計算2源圖像上的SIFT點(diǎn),并依據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)描述子進(jìn)行匹配,之后通過關(guān)鍵點(diǎn)位置計算仿射變換矩陣對圖像進(jìn)行縮放、平移和旋轉(zhuǎn),從而實(shí)現(xiàn)變換后圖像的配準(zhǔn)。分別對harr,Db2,Db4,Sym2,Sym4,Bior2.2,Bior2.4,Coif2,Coif等9種小波基融合后的結(jié)果計算其相應(yīng)的交叉熵(Cross Entropy)、峰值信噪比和互信息量等5個參量進(jìn)行評價,得出小波基harr和sym4融合效果較好,各項指標(biāo)均衡性較好。用haar小波基對配準(zhǔn)后圖像在3、4、5、6層分解融合,通過觀察得出在多光譜與深度圖像融合中第3層小波分解和第4層分解的融合效果較好。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S127

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本文編號：1762011