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1.
航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用   总被引:3,自引:2,他引:1  
为快速获取航空施药雾滴沉积的连续分布特性,弥补传统离散样点取样方式检测不足,提升航空施药雾滴沉积特性检测准确性,该文结合光谱分析和荧光激发技术设计研发了基于光谱分析的航空施药沉积特性检测系统。系统包括信息采集模块、采集装置模块和数据处理模块3部分。配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液,采用农用植保无人机现场喷洒作业,同步放置雾滴获取介质和水敏试纸样本采集雾滴分布,系统采集雾滴获取介质的光谱特征曲线。与水敏试纸图像分析获取的雾滴沉积特性参数结果对比分析,结果表明:雾滴获取介质上的荧光示踪剂在450~460 nm和500~520 nm波段范围内产生显著荧光效应,其光谱平均值与雾滴沉积特性参数呈显著正相关。计算出450~460 nm和500~520 nm波段范围光谱平均值,建立雾滴沉积特性参数的检测多元线性回归模型,建模决定系数达0.80以上,验证决定系数达0.83以上,达到了较为理想的拟合结果。  相似文献   

2.
旋翼无人机气流特征及大田施药作业研究进展   总被引:13,自引:12,他引:1  
旋翼植保无人机近年发展迅速,已出现大量施药作业的相关研究成果。针对目前研究现状中基础作业体系不清晰、关键问题研究不深入的问题,该文聚焦旋翼无人机施药目的,明确指出旋翼气流的存在是旋翼植保无人机大田作业的典型特征。围绕该特征,提出旋翼无人机大田施药作业基础体系,依照农药装载搬运-农药转化雾滴-雾滴空间运动-雾滴植株扩散-施药作业方法的主线,分别对旋翼无人机的机体、药箱、雾滴物理状态、运动状态、旋翼气流、对靶沉积、脱靶飘移、气流与作物互作、雾滴附着、机体控制、喷施量控制及作业模式等基本要素的研究现状进行归纳总结,梳理旋翼无人机施药作业体系的内在逻辑关系,探寻施药作业体系中待深入研究的基础科学问题。指出目前旋翼无人机大田作业亟需解决作业体系内容研究不均衡、机理研究不深入的问题;亟需解决作业参数关联性不强、大田试验条件精准性有待提高的问题;亟需解决作业模式无法直接表征作业效果、高精度飞行参数难转化为作业参数的问题,并给出深入研究的相关建议。期待广大学者提高对旋翼气流相关研究的关注度,围绕旋翼无人机大田作业体系中的实践与技术难点,寻找出具有旋翼气流特征的物理参数,提炼基础科学问题,加强工程应用研究。  相似文献   

3.
植保无人机航空喷施作业有效喷幅的评定与试验   总被引:15,自引:10,他引:5  
植保无人机有效喷幅宽度的准确评定是农业航空精准作业的前提,对其作业航线的规划及喷施作业质量的提升均有着重要意义。该文以不同参数的单旋翼植保无人机和多旋翼植保无人机为例,分别通过12架次不同飞行参数下的航空喷施试验及目前国内常用的雾滴密度判定法和50%有效沉积量判定法来评定植保无人机的有效喷幅宽度,并根据雾滴处理软件Deposit Scan对水敏纸等采集卡上的图像处理原理对不同评定方法进行了深入分析。结果表明:50%有效沉积量判定法更适于雾滴粒径相对较大的3WQF120-12型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥4.44 m;雾滴密度判定法更适于雾滴粒径相对较小的P-20型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥2.58 m;评定的有效喷幅结果与实际情况相符合。另外,由分析可知,由于当前图像处理技术的限制,不同粒径大小的雾滴斑点图像,软件Deposit Scan所产生的相对误差不同,因此,应根据植保无人机喷施雾滴粒径的范围选择合适的有效喷幅宽度评定方法。该结果为不同参数的植保无人机选择较优的有效喷幅评定方法提供了指导,降低了航空喷施作业的重喷率和漏喷率,提高了植保无人机航空喷施作业质量,可为植保无人机精准喷施作业的实施提供参考。  相似文献   

4.
利用多光谱图像采集设备获取农作物敏感波段的多光谱图像并对其进行分析,已经成为当前农作物生长状态评估的重要手段。但现有的光谱图像采集设备存在价格昂贵、体积较大、分辨率低、需人工搬运设备至田间作业等不足。为此,该文设计一种低成本、高分辨率的多光谱图像远程采集节点,并部署在田园对农作物光谱图像进行实时采集,并远程传输到服务器端,从而实现对农作物状态的持续监测。节点可同时采集RGB彩色图像和3种不同波段光谱图像,图像分辨率可达500万像素,且滤片可更换,因而其可应用于不同作物的图像获取。节点的硬件平台由嵌入式处理器芯片S3C6410、CMOS图像传感器OV5640和自行设计的机械式滤光片转换装置构成。为了实现图像的远程传输,节点集成了3G无线通信模块。采用嵌入式Linux搭建了节点的软件平台,并在此基础上设计了节点的软件系统,实现了滤光片转换的驱动控制、图像采集、图像压缩和3G无线传输等功能。为了验证节点的性能,将节点部署在田园进行了一系列试验测试。测试结果表明,节点能够自动采集RGB彩色和3种波段光谱图像,并通过3G网络无线传输到服务器端。采集和传输大小为133 k B的4幅图像所需总时间约为45.27 s,丢包率为0.54%。试验表明该文所设计的节点能够实时采集和远程传输多光谱图像,可满足田园现场环境多光谱图像获取的需求。  相似文献   

5.
为了探究飞行方式、飞行参数及侧风等因素对无人机喷雾雾滴空间质量平衡分布和旋翼下旋气流场分布的影响,该文基于无人机施药雾滴空间质量平衡测试方法,测定了3WQF80-10型单旋翼油动植保无人机在不同飞行方式(前进、倒退)、飞行高度和侧风速条件下的喷雾雾滴空间不同部位的沉积率和下旋气流风速。结果表明:对于该型无人机,在飞行高度(3.0±0.1)m、速度(5.0±0.2)m/s、1.2 m/s侧风速条件下,机头朝前与机尾朝前2种飞行方式对雾滴分布有显著影响,机尾朝前的飞行方式底部沉积比例可达60%,作业效果更佳;在2.0~3.5 m高度、(5.0±0.3)m/s速度和0.8 m/s侧风速条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴沉积率变异系数与高度呈现线性负相关,线性回归方程决定系数为0.9178,即高度越高雾滴分布均匀性越好;在(3.0±0.1)m高度和(5.0±0.3)m/s速度条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴加权平均沉积率与侧风风速呈线性正相关,线性回归方程决定系数为0.9684,即侧风速越大雾滴越集中分布在下风向处;飞行方式、高度和侧风3种因素对单旋翼无人机喷雾雾滴产生的影响都是通过改变其旋翼下旋气流场在垂直于地面向下方向的强度,减弱气流对雾滴的下压作用来实现的。研究结果可以为植保无人机设计定型、田间喷雾作业参数确定和作业条件的选择提供理论参考。  相似文献   

6.
旋翼式无人机授粉作业冠层风场分布规律   总被引:15,自引:13,他引:2  
为提高杂交水稻机械化种植效率,扩大父母本种植行宽比,采用旋翼式无人机进行辅助授粉作业。旋翼风场是由无人机旋翼旋转推动空气进行流动作用在作物冠层而形成。风场的覆盖宽度、风场内各方向风速的大小以及风场的分布规律将会直接影响到农用无人机田间作业的效果。该文结合无人机的飞行参数使用风速参数采集系统获取18旋翼无人机的授粉作业风速,其中对于矩阵数据(100×60)的行数据和列数据的意义进行了充分的讨论,总结了行、列数据的特点并结合试验实际情况对数据进行处理。发现3向风速数据的时序变化规律保持有一致性,X向风速在最大值时刻之前其平均值要大于Y向与Z向风速;X向、Y向风速值时序曲线之间的形状特征差异小于X向与Z向或者Y向与Z向之间的形状特征差异。而从3向风速值的空间变化分布情况也可看出无人机飞行轨迹与传感器行阵列交汇点处(9#~11#)所采集风速平均值最大,考虑到测量误差值,随着采样点距离飞行轨迹越远,采样点对应风速值衰减越多。综合二维风场数据可知3向风场宽度对比结果为Y向X向Z向。在此基础上,采用高斯法拟合等方式对行数据及列数据进行计算,通过对比各统计项的参数,拟合列数据建立风速数据与时间关系的5阶指数函数模型;拟合行数据作为风速数据与采样点分布距离关系的6阶指数函数模型。利用矩阵变换基于行、列数据模型最终建立水稻冠层处无人机旋翼X向二维风场理想模型,且由模型图中可发现无人机沿冠层飞行时旋翼X向风场的分布形状存在"陡壁"效应,即无人机旋翼下风速达到最大值,前向风速增大率要明显高于后向减小率,整个风场"陡壁"沿无人机飞行方向左右对称。研究将为无人机辅助授粉通过改变风场实现新的作业方法提供参考。  相似文献   

7.
植保无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)果树飞防植保作业中飞行高度较高并且采用低容量细小雾滴喷雾,飘移风险极高。但是,无人机果园施药雾滴飘移特性研究尚处于初步开展阶段,缺乏全方位综合测试方法以及对不同无人机机型和喷头类型的评价。该研究在前期研究基础上,提出一种基于仿真果园试验台的植保无人机果园施药雾滴飘移测试方法,设计并制作仿真葡萄园试验台和空中飘移收集装置,结合地面飘移收集装置和冠层沉积收集带,首次通过雾滴空间飘移指数ADX定量分析评价不同机型的喷雾过程中农药雾滴空间飘移特性,并采用田间近地飘移测试平台进行无人机喷雾飘移试验,使用荧光示踪法探究4种典型植保无人机(油动单旋翼、电动6旋翼及2种电动8旋翼无人机)分别搭载IDK 120-015空气射流喷头和TR 80-0067空心圆锥喷头喷雾作业的雾滴冠层沉积分布、地面飘移、近地飘移及空中飘移特性,进而对不同喷雾飘移测试收集装置进行评估。结果表明:在侧风速2.2~3.6 m/s,温度29.8~34.3℃,相对湿度10.7%~30.6%的环境条件下,IDK空气射流喷头在作业高度1.5 m、速度2.0 m/s参数下可显著降低无人机喷雾下风向飘移水平,优化沉积分布均匀性,提高农药雾滴利用率;4种机型飘移特性无显著差异,旋翼下洗气流产生的卷扬涡流是影响无人机喷雾飘移的重要因素;葡萄园喷雾作业缓冲区至少应设置为15 m;冠层沉积率越小(P0.05,r0)、沉积分布变异系数越高(P0.01,r0)、田间飘移平台平均均值飘移率和90%累积飘移距离越大(P0.01,r0)以及ADX值越大(P0.01,r0)均表明雾滴飘移风险越高,3种收集装置及其评价指标均可有效评估下风向飘移特性;植保无人机喷雾飘移率与下风向距离满足指数函数关系。研究结果以期为新型果树专用植保无人机研发、植保无人机果园作业喷雾飘移测试方法的标准制定和田间作业参数选择提供参考和数据支持。  相似文献   

8.
植保无人机飞行参数对施药雾滴沉积分布特性的影响   总被引:13,自引:10,他引:3  
为探究植保无人机喷雾田间雾滴沉积分布特性和飞行参数及参数精准度对沉积分布影响,该文采用高精度北斗卫星定位系统获取无人机精准飞行参数,以柠檬黄示踪剂水溶液代替农药对4种典型国产植保无人机进行了小麦田间喷雾试验,并将其中2种单旋翼无人机的飞行参数与其变异系数、均方根误差相结合,对雾滴沉积分布特性的影响因素进行了研究。结果表明:4种无人机施药在航线两端区域内沉积量变化剧烈,航线中间区域沉积量较稳定;影响横向雾滴沉积分布主要因素是无人机相邻喷头或喷幅间的雾滴重合度;对于单旋翼无人机,在高度1.1~1.2 m、速度4.2~4.9 m/s的范围内,沉积量与速度均方根误差呈极显著线性正相关关系(P0.01,r=0.952),纵向沉积量变异系数与速度变异系数呈极显著线性正相关关系(P0.01,r=0.963),总体沉积量变异系数与高度呈显著线性负相关关系(P0.01,r=–0.888);使用速度均方根误差、速度变异系数和高度这3个飞行参数和参数精准度指标来分析和预测雾滴沉积量和分布均匀性的方法合理、有效、可行。根据试验结果,该文给出了相关合理建议以改善植保无人机施药效果,研究结果可为植保无人机田间喷雾作业参数确定、作业条件的选择和田间作业规范的制定提供参考。  相似文献   

9.
2017年4月22—24日,“国际工程科技发展战略高端论坛—农业航空技术”在北京召开,农业部农机化司李伟国司长在致辞中指出:农业航空技术是新兴的高端农业机械化技术,在现代农业生产中特别是航化作业、病虫害防治等方面发挥了越来越重要的作用。为全面、深入地了解中国农业航空行业的发展现状和趋势,反映行业面临的困难和问题,本刊特策划“农业航空工程”专题,共刊发8篇相关研究成果报道。 兰玉彬院士团队的研究综合分析了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等国内外研究现状,并给出植保无人机施药技术的未来发展建议,对优化植保无人机结构、科学应用植保无人机、提高农药利用率、减少环境污染具有重要意义。杨宁等采用无人机获取了内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地的无人机多光谱遥感图像数据及不同深度的土壤盐分数据,使用3种光谱指数筛选方法,对比3种建模方法,模拟3个深度土层的土壤盐分分布,比较了传统光谱指数及引入红边波段的改进光谱指数在盐渍化建模方面的潜力,具有创新性和一定的学术价值。陈锋军等针对云杉计数问题给出了较为完整的基于航拍和机器视觉的解决方案,对YOLOv3的网络结构进行了有益探索和改进,解决了YOLOv3模型小样本训练过拟合问题和云杉特征丢失问题,提升了云杉计数的准确率,具有重要的研究意义和实用价值。王玉娜、陈晓凯等基于低空无人机平台和成像光谱仪获取陕西关中地区拔节期冬小麦高光谱影像,将无人机高光谱遥感应用于冬小麦氮素营养监测和叶面积指数估算,对降低监测成本、增强时效特性等具有一定新意和重要意义。陈日强等利用无人机载激光雷达采集苹果园的果树单木冠层信息,并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响,具有一定的学术价值和实用性,对精准果园管理生产具有重要意义。杜蒙蒙等提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法,在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备获取激光测距值序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据,综合激光测距、GPS数据进行高程测量,对农田微地形测量具有很好的实用价值。孔繁昌等以东北地区粳稻稻瘟病高光谱识别诊断为选题,运用多旋翼无人机载高光谱遥感技术获取健康、轻度、中度和重度等级水稻穗茎的冠层指数,利用随机森林的方法对光谱预处理变换数据、光谱曲线特征提取参数、植被指数组合进行建模,填补了无人机高光谱遥感监测大田穗颈瘟病和实验室穗颈瘟病光谱理论研究之间的研究空白。 本专题集中刊发的8 篇系列文章,分别来自华南农业大学、沈阳农业大学、西北农林科技大学、北京林业大学、河南理工大学、河南科技大学、东北农业大学等机构,源于国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、广东省重点领域研发计划项目、广东省引进领军人才项目、中央高校基本科研业务项目、河南省高等学校重点科研计划项目等的研究成果,从理论综述、机理模型到实用技术,具有创新性、重要性、实用性等特点,对促进国内航空植保事业发展、农业航空技术全面推广应用、明确航空植保施药发展方向和未来智慧农业的发展与实现具有重要的理论和现实意义。  相似文献   

10.
为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。  相似文献   

11.
农田信息快速采集是精准农业的基础。为快速、高效、准确、节能获取农田信息,该文搭建了多旋翼无人机平台,设计了以STM32F407为主控制器的多旋翼飞行控制系统。采用了比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)双闭环控制策略,外环为角度反馈,内环为角速度反馈。通过工程凑试法得到合适的PID控制参数。运用专家控制策略改进上述控制方法,使控制参数适应无人机姿态变化。对所设计的无人机控制系统进行抗干扰和阶跃响应试验。系统在受到30?横滚与俯仰角干扰后,其对应恢复平衡时间均在3.4 s内,航向角30?干扰后恢复时间在4 s内。系统横滚与俯仰角阶跃响应调节时间在1~2 s内,航向角在3.4 s内。试验结果表明:双闭环PID控制策略实现多旋翼无人机姿态稳定控制,专家控制策略增强无人机的抗干扰能力。在室外农田环境中,无人机能根据指令在1~2 s内快速调整姿态。当姿态受风影响发生倾斜时,陀螺仪测量角速度大于3(?)/s,采用的控制策略能迅速调整电机转速,保持无人机姿态稳定平衡。试验证明该控制系统稳定可控且具有较强抗干扰性,满足多旋翼无人机低空采集农田信息的要求。  相似文献   

12.
[目的]研究基于无人机低空遥感影像的面向对象分类技术在开发建设项目水土保持监测中的应用,为水土保持监测工作的信息化能力提升提供技术支撑。[方法]利用旋翼无人机获取水土保持监测目标区域的低空遥感影像,通过倾斜摄影技术构建数字表面模型,结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,采用多元特征空间指标参与最邻近分类法的监督分类,并依据位置信息的评价方法和误差矩阵对分类解译精度进行验证。[结果]本研究的水土保持监测目标区域的地物分类总体精度达到了86.10%,Kappa系数为0.841,有较好的一致性,能够满足精度需求。[结论]利用无人机低空遥感影像的面向对象分类技术实现了开发建设项目水土保持监测区域地物的快速、精确识别和分类。  相似文献   

13.
为定量分析无人机高光谱成像系统数据获取时因航线变换及太阳辐照度变化而产生的白噪声、运动模糊、条带噪声等导致的影像失真,该研究利用地物光谱仪和机载成像光谱仪获取研究区内棉花冠层光谱数据,基于典型植被光谱特征分析验证数据质量,配合使用数字图像处理方法完成白噪声、散焦模糊、运动模糊、光谱平滑以及条带噪声的模拟样本集构建,并结合设备采集噪声(条带噪声混合白噪声)构建真实样本集,建立影像波段信息、光谱信息以及空间-光谱总体信息质量的评价指标,通过相关性分析评价指标有效性。结果表明:对模拟样本集,除百分比最大绝对差,本文建立的指标均与影像质量显著相关(P<0.01),在实际噪声样本内各指标相关性均产生不同程度下降,仅平均绝对误差(0.609,P<0.01)、均方误差(0.459,P<0.01)、相对均方根误差(0.502,P<0.01)以及总体信息保真度(-0.471,P<0.01)满足相关性要求。研究结果可为低空机载高光谱影像质量分析及失真指标的选取提供借鉴和参考。  相似文献   

14.
农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取   总被引:18,自引:10,他引:8  
为实现小麦育种过程中大规模育种材料表型信息快速高通量获取,该文分别从无人机平台优选、农情信息采集传感器集成及数据处理与解析等方面开展研究,研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统。该系统基于多旋翼无人机平台,并集成高清数码相机、多光谱仪、热像仪等多载荷传感器,提出了无地面控制点条件下的无人机遥感数据几何精校正模型,实现多载荷遥感数据几何校正。该系统操控简便,适合农田复杂环境条件作业,能够高通量获取作物倒伏面积、叶面积指数、产量及冠层温度等育种关键表型参量,为研究小麦育种基因型与表型关联规律提供辅助支持。  相似文献   

15.
基于波段权重的多尺度Retinex遥感图像渐晕校正方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统函数逼近法存在的校正质量不稳定、耗时长以及Retinex算法存在的光晕、泛灰和光谱数据失真的问题,该文提出了一种带光谱恢复的多尺度Retinex渐晕校正方法。通过对无人机遥感图像全局亮度的估计以及光谱恢复因子的引入,实现无人机遥感光谱图像的渐晕校正。利用该文方法对遥感图像进行处理,并与基于高斯曲面的函数逼近法和多尺度Retinex算法结果进行对比,依据灰度分布情况、标准差、平均梯度、清晰度、光谱相关系数以及光谱角指标进行评价分析。试验结果表明,该文提出的方法可以取得较好的渐晕校正效果,结果不存在光晕、泛灰现象,结果的平均梯度和清晰度均值分别为0.077 4和49.33,相较原始图像和函数逼近法以及多尺度Retinex算法处理结果,平均梯度分别提高了5.94%、5.56%和4.78%,清晰度分别提高了8.94%、6.79%和6.63%,该文方法校正图像的对比度和清晰度更优,方法具有较好的渐晕校正效果。  相似文献   

16.
利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量   总被引:6,自引:4,他引:2  
利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。  相似文献   

17.
基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法   总被引:3,自引:3,他引:0  
树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%~4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%~12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。  相似文献   

18.
油菜无人机飞播装置设计与试验   总被引:5,自引:5,他引:0  
针对丘陵山区油菜种植面积逐步扩大和平原地区稻油茬口矛盾突出的生产现状,结合无人机飞播作业不受地形限制、作业速度快、工作效率高和适用范围广等优点,该研究开发了与极飞P20四旋翼无人机平台配套的油菜无人机飞播装置和控制系统。分析确定了飞播装置种箱、充种漏斗、槽轮等的结构参数,并研制了相应的控制系统。在分析无人机飞播质量影响要素基础上,建立了无人机旋翼气流场仿真模型,并以充种漏斗长度和槽轮转速为试验因素开展台架试验。仿真分析和台架试验结果表明,旋翼气流场对油菜种子的空中漂移运动轨迹有较大影响,根据获得的无人机飞行速度与槽轮转速关系模型,确定了旋翼气流场对种子影响较小的参数组合:导种管出种口与无人机旋翼距离300 mm,充种漏斗长度53 mm,槽轮转速10~50 r/min、无人机飞行速度2~4 m/s。场地试验表明:导种管出种口横向距离为1.1m,无人机飞行高度为2~2.5 m时,无人机有效作业幅宽2.15~2.45 m,种子分布均匀性变异系数为32.05%~34.78%,装置作业性能较好,满足油菜农艺种植要求。研究结果可为油菜无人机飞播配套装置设计提供参考。  相似文献   

19.
基于Labview的遥控无人机操控测试系统   总被引:2,自引:2,他引:0  
该系统利用航姿参考系统IG-500N采集无人机实时飞行状态信息,通过无线数传模块传输至地面PC机。飞行状态信息包括:三轴姿态角、三轴加速度、三轴角速度、三轴速度、GPS经纬度、GPS海拔高度、温度和气压等信息。之后利用Labview设计的程序分割提取各个测试项目所对应的数据信息,并计算对应测试项目的用时、位置偏差和姿态稳定行,进而得到遥控无人机操控水平指标,导入生成测试报告。用于评估操控手在操控无人机起飞、航线飞行、定点悬停和降落过程中的操控水平。试验结果表明测试系统可靠。该研究可用于为无人机操控手的水平评估和自主飞行无人机的飞行性能优化提供参考。  相似文献   

20.
基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究   总被引:18,自引:1,他引:17  
叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。  相似文献   

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