多旋翼农用无人机功率能耗模型构建与试验验证

续航时间是无人机的重要性能指标之一,在此构建多旋翼农用无人机功率能耗模型,进行续航时间的计算,并通过试验验证模型的准确性。构建了针对多旋翼农用无人机功率能耗计算的理论模型,搭建无人机测试平台,通过改变无人机质量与作业速度,对测试无人机进行试验。6组试验结果表明:悬停状态下,测试无人机续航时间为理论续航时间的89%～93%,作业飞行状态下测试无人机续航时间为理论续航时间的80%～83%。构建的理论模型可以用于多旋翼农用无人机续航时间的计算和预测,具有一定的应用价值。     

无人机技术在农业生产中的应用分析

本文介绍了无人机技术在农业生产中的应用现状,分析了无人机在农业生产方面的应用优势,论述了农用无人机的应用展望,以期为无人机的广泛应用提供参考。     

基于无人机系统的应急救援正射影像快速生成方法初探

在应急救援中,需要快速了解和掌握搜救区域的实际情况。本研究提出了一套基于无人机系统快速获取搜救区域正射影像的处理流程和方法,通过影像序贯平差、基于CPU-GPU异构并行的正射纠正以及影像快速拼接,得到搜救区域无明显拼接缝的正射影像。     

测绘专业群校企产教深度融合探索与实践

测绘专业群中的无人机专业是新兴综合技术,它的广泛应用已经受到人们的重视,无人机应用领域的人才紧缺,在社会需求上,不能满足用人单位的要求。这种问题制约着企业转型和成本节约的无人机专业发展。据此,通过对我国无人机专业的模式进行探索,将产教融合与无人机专业融为一体,为无人机专业提供了有效的建议。     

小型无人机林间施药防治八角炭疽病效果试验

在八角炭疽病(Colletotrichumgloeosporioides Penz)的发病高峰期间,开展利用无人机林间施药防治病害的效果试验,药后21 d调查防治效果。试验结果表明,无人机防治与传统的人工防治效果一致,防治效果均在80%以上。无人机施药具有快速高效,简便安全,节约水源,适于山区作业的优点,建议在生产实际中开发推广应用。     

基于无人机数据的人工林森林参数估测

无人机凭借低成本、高精度的优势在森林资源调查中被广泛应用,基于无人机高分影像及点云数据的森林主要参数估测及评价方法研究,可以为无人机技术在人工林调查中的推广应用提供科学参考。选取南京林业大学树木园内东方杉(Taxodium mucronatum)人工实验林为研究对象,以2018年无人机高分影像、点云数据以及地面实测数据为主要信息源,通过局部最大值以及种子点分割的方法对株数、树高、冠幅、郁闭度等森林参数进行提取,并进行精度检验。研究结果表明:1)提取的株树探测率为0.92,株数准确率为0.97,F参数为0.95。2)单木树高估测的决定系数(R~2)为0.795 7,均方根误差(RMSE)为0.594 0;单木冠幅直径的决定系数(R~2)为0.800 8,均方根误差(RMSE)为0.897 8。3)提取的总冠幅的提取率达到0.95,准确率达到0.93,f参数达到0.94。4)提取的样地郁闭度相对误差只有0.32%。基于无人机高分数据及少量地面实测数据的人工林主要参数估测,可以在很大程度上替代全林实测,在人工林中具有较大的推广价值。     

无人机立体成像进行线路勘测及放桩应用

1电网线路航测与传统航测的区别传统无人机航测已经广泛应用在城市规划院或者是测绘院。由于其测量大多是对平面的,对于建筑物的高层测量并不是十分准确,误差相对较大。其所选用的飞机也大部分是固定翼无人机,飞行速度快,镜头基本对正下方进行正射摄影。     

利用无人机数字图像监测不同棉花品种叶面积指数

叶面积指数是表征作物光合作用能力大小的重要参数。本文利用无人机数码相机获取9个棉花品种全生育期冠层数字图像，基于归一化绿－红差值指数Normalized green-red difference index，NGRDI、 可见光大气阻抗植被指数（Visible atmospherically  resistant  index，VARI）、过绿指数（Excess green index，ExG）、过绿减过红植被指数（Excess green minus excess red index，ExGR）和绿叶植被指数（Green leaf index，GLI）5种常用的可见光颜色指数，通过多阈值分割，提取小区中心部位植被覆盖指数，研究不同植被覆盖指数反映棉花叶面积指数的差异。通过设置相机不同曝光时间筛选出在自动曝光下表现较稳定的基于颜色指数的植被覆盖指数GLI、NGRDI与ExG。然后研究了棉花叶面积指数以及基于GLI、NGRDI与ExG的植被覆盖指数变化规律，以及两者的相关性。结果表明：叶面积指数随播种后时间的增加先增大后减小，花铃期叶面积指数达到峰值；基于 ExG、GLI、NGRDI 的3种植被覆盖指数在生育期内都呈现开口向下的二次曲线；叶面积指数与基于NGRDI、ExG的植被覆盖指数呈显著线性相关，尤其是在吐絮期前，决定系数（R2）分别为0.913、0.912，基于NGRDI的估测效果显著好于ExG。利用基于NGRDI的植被覆盖指数预测试验田叶面积指数并形成分布图。因此，利用无人机搭载普通数码相机获取棉田叶面积指数是可行的，该方法可为指导生产管理提供参考。