CN110673159B - 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 - Google Patents
一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110673159B CN110673159B CN201910943944.5A CN201910943944A CN110673159B CN 110673159 B CN110673159 B CN 110673159B CN 201910943944 A CN201910943944 A CN 201910943944A CN 110673159 B CN110673159 B CN 110673159B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hyperspectral
- aerial vehicle
- unmanned aerial
- data
- laser
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
本发明属于主动雷达高光谱遥感技术领域,公开了一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法,包括激光发射***、光学接收***、光电探测单元、数据采集及存储单元、信号处理及控制单元。本发明提供的无人机主动雷达高光谱探测***以无人机为载体将激光雷达和高光谱成像在同一仪器上相结合,遥感得到目标各组分可视化的时空分布图像及荧光高光谱数据。通过信息提取可以获得多种海洋参数,用于测量海水中溢油污染、海水可溶性有机物及叶绿素的含量以实现水体质量的监测,多传感器的融合为目标识别和分析提供参考;提高了信息获取能力、地物分析的能力和精确度,降低了遥感探测的成本,有利于促进光谱探测领域的发展。
Description
技术领域
本发明属于主动雷达高光谱遥感技术领域,尤其涉及一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法。
背景技术
沿岸水体的主要污染物质包含泄漏和排放的石油类产品以及废水中含有的无机物和有机物。这些物质的存在导致海水成分变化,造成海水的直接污染或海水富营养化,直接影响动植物的良性生长,将对海洋周边环境和海洋生态环境产生短期或长期的影响。主要表现在:水中溢油、有色可溶性有机物、叶绿素a等表征海洋环境参量的动态变化。因此,对海洋环境参量的准确、快速探测具有科学和现实意义。
高光谱成像是海洋科学研究、海洋环境探测的关键技术之一,具有光谱覆盖范围广、分辨率高和谱段多等优点,可在空间、光谱和辐射三个维度将海洋信息丰富地展示出来。但传统高光谱成像受海面背景、海洋大气的干扰较大;弱遥感信号在参数反演过程中表现出较大的不确定性,且受限于白天探测模式,无法应对海洋环境的突发事件。激光雷达具有单色性好、发射能量高、抗干扰能力强可全天时、全天候探测的优点;同时叶绿素a、水中溢油、有色可溶性有机物等参量与其荧光特征都表现出高度相关性,但传统激光雷达采用非成像的光纤光谱仪,只获取荧光光谱信息,不能获得图像信息。而海洋环境探测迫切要求光谱和图像信息的同步获取,得到带有荧光高光谱属性信息的各参量可视化时空分布图像。
综上所述,现有技术存在的问题是:传统激光雷达采用非成像的光纤光谱仪,只获取荧光光谱信息,不能获得图像信息。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法。
本发明是这样实现的,一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***设置有:
光学接收单元,与光电探测单元相连,用于将收集到的遥感目标反射光及荧光信息传输至光电探测单元;
光电探测单元,与数据采集及存储单元相连通,用于实现对光电探测单元上数据的读取及存储;
信号处理及控制单元,通过两路USB分别与光电探测单元及激光发射单元相连通,用于实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的数据进行实时处理。
进一步,所述激光发射单元的光源为波长为405nm连续激光光源;光源发射激光经准直器、分束器后光束分光,一部分光束分出用于检测出射信号,另一部分光束经伽利略结构的扩束***扩束,该光束经过两个二向色镜后产生两次折射。
进一步,所述光学接收单元包括望远接收模块、分光模块。;
望远接收模块为大孔径卡塞格林望远镜;
分光模块由入射狭缝、准直镜、色散元件及成像镜组成;分光模块将卡塞格林望远镜采集的光聚焦在入射狭缝上,光信号从入射狭缝射入,通过准直镜,光束变为平行光入射到色散元件,色散元件在空间上将平行光色散,将复合光分解为单色光;成像镜将色散的光学信号聚焦于光电探测单元上。
进一步,所述光电探测单元为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵 CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上得到光谱信息,进而得到被测目标的空间分布以及高光谱数据。
进一步,所述信号处理及控制单元通过两路通用串行总线进行调制,其中一路USB通道用于与激光器通讯,控制激光器的工作状态;另一路USB通道用于与CCD通讯,实现对CCD的控制及采集数据的读取;
数据采集及存储单元由多路选择电子开关、高速模数采集卡、处理板、固态硬盘、信号接口组成。
本发明的另一目的在于提供一种基于所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法包括以下步骤:
第一步,通过制定飞行任务控制无人机于指定海面区域定时定点及定距推扫,激光器发射出波长为405nm的高频重激光垂直照射海面感兴趣区域;
第二步,计算机控制的机械快门来控制激光照射的时间,实现反射光和荧光数据的逐次采集;受油膜和水体的吸收和散射,产生激光雷达回波信号由光学接收***接收,再经过光电探测单元成像;
第三步,将采集到的数据传输至信号处理及控制单元进行数据的融合匹配。利用GPS对空间图像进行荧光光谱数据差值,通过两组数据集中重合像素点的参数与测量值之间的相关性进行标定,得到高分辨率的时空分布图,对整幅光滑图像局部像素值进行积分,实现海洋参量体积和动态趋势的估计。
进一步,所述激光发射单元光束经过两个二向色镜后产生两次折射,与望远镜共光轴射向海洋表面,激发溢油油膜、海水可溶性有机物和叶绿素等多目标散射荧光,所产生的光信号经光学接收单元收集,后成像在光电探测单元上;光电探测单元为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上得到光谱信息,得到被测目标的空间分布以及高光谱数据;数据采集及存储单元对光电探测单元上的数据进行读取及存储,并传输至信号处理及控制单元进行实时处理;信号处理及控制单元实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据处理。
进一步,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由遥控发射器手动发射和降落,通过预先制定的飞行任务实现对海水表面感兴趣区域进行定时定点及定距的遥感监测,通过笔记本电脑向飞机发送航路点导航信息,飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义;到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;主动雷达高光谱探测***采用推扫式扫描方式实现高光谱图像的采集;激光发射***前安装有计算机控制的机械快门,控制激光照射的时间,快门开启时,探测器记录被测目标的荧光高光谱信息,快门关闭时,探测器接收被测目标的时空分布图像;
其中GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用GPS 信号能够实现定位,GPS数据进行时间差值与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;最后通过数据处理实现高光谱与激光雷达数据的融合,获取海洋参量各组分的动态分布及组织成分。
进一步,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法具体包括以下步骤:
(1)将主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由手持遥控发射器和地面控制站控制无人机***开启激光光源,通过制定飞行任务实现对海水表面感兴趣区域的遥感监测;
(2)无人机平台搭载主动雷达高光谱探测***通过遥控发射器手动发射和降落,预先在软件中编程来制定飞行任务并集成到飞行辅助***中;飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义,一旦到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;
(3)采用推扫式扫描方式实现高光谱图像的采集;激光器前安装有计算机控制的机械快门,控制激光照射的时间;
(4)GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用GPS 信号能够实现定位,与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;飞控模块实现探测***的定时定点及定距采集,获取遥感目标各组分可视化的时空分布图像及高光谱数据;
(5)信号处理及控制单元将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据进一步处理。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法的无人机。
综上所述,本发明的优点及积极效果为;本发明的主动雷达高光谱结合激光雷达和高光谱的优点,进一步提高地物分析的能力和精确度,提供遥感目标各组分可视化的时空分布,以其时空分辨率高、快速实时、光谱信息丰富等优势将成为未来海洋环境监测及目标识别的主流发展方向。无人机平台具有起飞灵活、重访周期高、夜视及机动性强、可抵近或飞入溢油高危险区等优势,能够实现高光谱图像和激光雷达数据的同步采集和存储,为获取从局部到区域尺度的精细空间和时间分辨率的低成本图像提供了独特的机会;此外,它可以避免与其他平台相关的一些复杂情况,克服现有载人机航空平台和卫星平台的不足,例如飞机飞行湍流,卫星返回时间,云层覆盖以及对图像的大气影响。
本发明公开的一种无人机主动雷达高光谱探测***及方法,不同于常规的高分辨率主动雷达高光谱***,不仅获取被测目标的荧光高光谱信息,同时获取其空间信息;根据测量的光谱得到自身相对浓度及其分布变化信息实现水体成分定性定量的监测,且不破环目标生物组织成分。
本发明公开的无人机载主动雷达高光谱遥感探测***及方法实现真正主被动探测方式的结合,融合了高光谱成像和激光雷达两种传感器的所有优势,具有测量精度高、抗干扰能力强、光谱信息丰富、全天时全天候探测等优势;在获取目标二维空间特征的同时,可以获取目标丰富的光谱特征,高光谱与激光雷达数据的融合更是进一步提高了地物分析的能力和精确度,降低了遥感探测的成本,有利于促进光谱探测领域的发展。
附图说明
图1是本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***的结构示意图;
图中:1、激光发射单元;2、光学接收单元;3、光电探测单元;4、数据采集及存储单元;5、信号处理及控制单元。
图2是本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法流程图。
图3是本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***的原理示意图。
图4是本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法实现流程图。
图5是本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法实现示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***包括:激光发射单元1、光学接收单元2、光电探测单元3、数据采集及存储单元4、信号处理及控制单元5。
光学接收单元2与光电探测单元3相连,将收集到的遥感目标反射光及荧光信息传输至光电探测单元3;光电探测单元3与数据采集及存储单元4相连通,实现对光电探测单元3上数据的读取及存储;信号处理及控制单元5通过两路 USB分别与光电探测单元3及激光发射单元1相连通,实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的数据进行实时处理。
光学接收单元2包括望远接收模块、分光模块。
激发光源为波长为405nm半导体激光器,所用激光器,TTL调制,重复频率可调;利用安装在激光器前由计算机控制的机械快门来控制激光照射的时间。
望远接收模块为大孔径卡塞格林望远镜。
分光模块是由入射狭缝、准直镜、色散元件及成像镜组成;分光模块将卡塞格林望远镜采集的光聚焦在入射狭缝上,光信号从入射狭缝射入,通过准直镜,光束变为平行光入射到色散元件,色散元件在空间上将平行光色散,将复合光分解为单色光;成像镜将色散的光学信号聚焦于光电探测单元上。
分光模块的入射狭缝满足:长度2≤d≤5mm;相对孔径:1/3≤d≤1/2;色散元件为透射式光栅,波段范围在400~1000nm,不同波段下光学分辨率几乎呈线性,光学分辨率优于0.5nm。
光电探测单元3为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上可以得到光谱信息,进而得到被测目标的空间分布以及高光谱数据。
信号处理及控制单元5通过两路通用串行总线(USB)进行调制,其中一路USB通道用于与激光器通讯,控制激光器的工作状态;另一路USB通道用于与CCD通讯,实现对CCD的控制及采集数据的读取。
数据采集及存储单元4主要由多路选择电子开关、高速模数采集卡、处理板、固态硬盘、信号接口组成。
如图2所示,本发明实施例提供的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法包括以下步骤:
S201:通过制定飞行任务控制无人机于指定海面区域定时定点及定距,激光器发射出波长为405nm的高频重激光垂直照射海面感兴趣区域;
S202:计算机控制的机械快门来控制激光照射的时间,实现反射光和荧光数据的逐次采集;受油膜和水体的吸收和散射,产生激光雷达回波信号由光学接收***接收,再经过光电探测单元成像;
S203:将采集到的数据传输至信号处理及控制单元进行数据的融合匹配。
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。
如图3所示,本发明实施例提供的无人机主动雷达高光谱探测***包括:激光发射单元1、光学接收单元2、光电探测单元3、数据采集及存储单元4、信号处理及控制单元5。
光学接收单元2与光电探测单元3相连,将收集到的遥感目标反射光及荧光信息传输至光电探测单元3;光电探测单元3与数据采集及存储单元4相连通,实现对光电探测单元3上数据的读取及存储;信号处理及控制单元5通过两路USB分别与光电探测单元3及激光发射单元1相连通,实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的数据进行实时处理。
其中激光发射单元1的光源为波长为405nm连续激光光源,该光源发射激光经准直器、分束器后光束分光,一部分光束分出用于检测出射信号,另一部分光束经伽利略结构的扩束***扩束,该光束经过两个二向色镜后产生两次折射,与望远镜共光轴射向海洋表面,激发溢油油膜、海水可溶性有机物(CDOM) 和叶绿素等多目标散射荧光,所产生的光信号经光学接收单元收集,后成像在光电探测单元上;分光模块选择透射式光栅作为色散元件,结构紧凑,光学分辨率优于0.5nm;光电探测单元为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上可以得到光谱信息,进而得到被测目标的空间分布以及高光谱数据。数据采集及存储单元对光电探测单元上的数据进行读取及存储,并传输至信号处理及控制单元进行实时处理;信号处理及控制单元实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据进一步处理。
如图4-5所示,本发明实施例提供的无人机主动雷达高光谱探测方法:主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由遥控发射器手动发射和降落,通过预先制定的飞行任务实现对海水表面感兴趣区域进行定时定点及定距的遥感监测,通过笔记本电脑向飞机发送航路点导航信息,飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义;到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;主动雷达高光谱探测***采用推扫式扫描方式来实现高光谱图像的采集;激光发射***前安装有计算机控制的机械快门,用来控制激光照射的时间,快门开启时,探测器记录被测目标的荧光高光谱信息,快门关闭时,探测器接收被测目标的时空分布图像。其中GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用 GPS信号能够实现定位,GPS数据进行时间差值与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;最后通过数据处理实现高光谱与激光雷达数据的融合,获取海洋参量各组分的动态分布及组织成分,实现真正的“图谱合一”。
具体的,包括以下步骤:
(1)将主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由手持遥控发射器和地面控制站控制无人机***开启激光光源,通过制定飞行任务实现对海水表面感兴趣区域的遥感监测;
(2)无人机平台搭载主动雷达高光谱探测***通过遥控发射器手动发射和降落,预先在软件中编程来制定飞行任务并集成到飞行辅助***中;飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义,一旦到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;
(3)采用推扫式扫描方式来实现高光谱图像的采集;激光器前安装有计算机控制的机械快门,用来控制激光照射的时间;
(4)GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用GPS 信号能够实现定位,与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;飞控模块实现探测***的定时定点及定距采集,获取遥感目标各组分可视化的时空分布图像及高光谱数据;
(5)信号处理及控制单元将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据进一步处理。
本发明实施例中,激光发射单元1、光学接收单元2、光电探测单元3、数据采集及存储单元4、信号处理及控制单元5均为现有的成熟技术且易于实现;利用现有或加工定制的产品,构建本实施例所述***一方面可以获得高分辨率光谱信息,一方面可以获得精密空间分布信息,两者结合可以进一步提高地物分析的能力和精确度,具有极大的实用价值。以其高程精度高、时空分辨率高、快速实时、光谱信息丰富、可视化效果好等优势成为未来地形及资源探测的主流发展方向。这种共光路、共探测器的光谱成像方式,极大的减小了***的体积和重量,减少了光学元件数量,实现了传统上主被动结合的探测方式,提高了地物分析的能力和精确度,降低了遥感探测的成本,有利于促进光谱探测领域的发展。
本发明实施例提供的无人机主动雷达高光谱探测方法可以同时获取海洋环境参量各组分的空间动态分布及荧光高光谱信息,实现了几何信息和光谱信息的同时采集,而不需要在数据集之间进行配准,此外,用有源高光谱仪器可以白天或晚上操作,甚至在恶劣的天气条件下,获得的光谱不受光照条件或阴影的影响,从而大大简化了处理,通过数据处理实现高光谱与激光雷达数据的融合,得到目标各组分可视化的时空分布图像及高光谱数据;减少了遥感探测的使用成本,进一步提高地物分析的能力和精确度,满足当前对海洋环境遥感监测的精细化需求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***,其特征在于,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***设置有:
光学接收单元,与光电探测单元相连,用于将收集到的遥感目标反射光及荧光信息传输至光电探测单元;
光电探测单元,与数据采集及存储单元相连通,用于实现对光电探测单元上数据的读取及存储;
信号处理及控制单元,通过两路USB分别与光电探测单元及激光发射单元相连通,用于实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的数据进行实时处理;
所述激光发射单元的光源为波长为405nm连续激光光源;光源发射激光经准直器、分束器后光束分光,一部分光束分出用于检测出射信号,另一部分光束经伽利略结构的扩束***扩束,该光束经过两个二向色镜后产生两次折射;
所述光学接收单元包括望远接收模块、分光模块;
望远接收模块为大孔径卡塞格林望远镜;
分光模块由入射狭缝、准直镜、色散元件及成像镜组成;分光模块将卡塞格林望远镜采集的光聚焦在入射狭缝上,光信号从入射狭缝射入,通过准直镜,光束变为平行光入射到色散元件,色散元件在空间上将平行光色散,将复合光分解为单色光;成像镜将色散的光学信号聚焦于光电探测单元上;
所述光电探测单元为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上得到光谱信息,进而得到被测目标的空间分布以及高光谱数据;
所述信号处理及控制单元通过两路通用串行总线进行调制,其中一路USB通道用于与激光器通讯,控制激光器的工作状态;另一路USB通道用于与CCD通讯,实现对CCD的控制及采集数据的读取;
数据采集及存储单元由多路选择电子开关、高速模数采集卡、处理板、固态硬盘、信号接口组成。
2.一种基于权利要求1所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法,其特征在于,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法包括以下步骤:
第一步,通过制定飞行任务控制无人机于指定海面区域定时定点及定距推扫,激光器发射出波长为405nm的高频重激光垂直照射海面感兴趣区域;
第二步,计算机控制的机械快门来控制激光照射的时间,实现反射光和荧光数据的逐次采集;受油膜和水体的吸收和散射,产生激光雷达回波信号由光学接收***接收,再经过光电探测单元成像;
第三步,将采集到的数据传输至信号处理及控制单元进行数据的融合匹配。
3.如权利要求2所述的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法,其特征在于,所述激光发射单元光束经过两个二向色镜后产生两次折射,与望远镜共光轴射向海洋表面,激发溢油油膜、海水可溶性有机物和叶绿素多目标散射荧光,所产生的光信号经光学接收单元收集,后成像在光电探测单元上;光电探测单元为二维面阵CCD/CMOS,在二维面阵CCD/CMOS的纵轴方面上可以得到空间信息、在横轴方向上得到光谱信息,得到被测目标的空间分布以及高光谱数据;数据采集及存储单元对光电探测单元上的数据进行读取及存储,并传输至信号处理及控制单元进行实时处理;信号处理及控制单元实现对激光发射与数据采集的同步控制,并将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据处理。
4.如权利要求2所述的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法,其特征在于,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由遥控发射器手动发射和降落,通过预先制定的飞行任务实现对海水表面感兴趣区域进行定时定点及定距的遥感监测,通过笔记本电脑向飞机发送航路点导航信息,飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义;到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;主动雷达高光谱探测***采用推扫式扫描方式实现高光谱图像的采集;激光发射***前安装有计算机控制的机械快门,控制激光照射的时间,快门开启时,探测器记录被测目标的荧光高光谱信息,快门关闭时,探测器接收被测目标的时空分布图像;
其中GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用GPS信号能够实现定位,GPS数据进行时间差值与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;最后通过数据处理实现高光谱与激光雷达数据的融合,获取海洋参量各组分的动态分布及组织成分。
5.如权利要求4所述的海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法,其特征在于,所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法具体包括以下步骤:
(1)将主动雷达高光谱探测***搭载在无人机平台上,由手持遥控发射器和地面控制站控制无人机***开启激光光源,通过制定飞行任务实现对海水表面感兴趣区域的遥感监测;
(2)无人机平台搭载主动雷达高光谱探测***通过遥控发射器手动发射和降落,预先在软件中编程来制定飞行任务并集成到飞行辅助***中;飞行路径,飞行高度和速度都由用户定义,一旦到达预定的飞行高度就会自动导航到航路点;
(3)采用推扫式扫描方式实现高光谱图像的采集;激光器前安装有计算机控制的机械快门,控制激光照射的时间;
(4)GPS天线接收外部GPS信号后输出给惯导及飞控模块,惯导利用GPS信号能够实现定位,与来自高光谱的高频、高精度数据相对应;飞控模块实现探测***的定时定点及定距采集,获取遥感目标各组分可视化的时空分布图像及高光谱数据;
(5)信号处理及控制单元将采集到的空间信息及高光谱信息传输至地基计算机,地基计算机对数据进一步处理。
6.一种应用权利要求2~5任意一项所述海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测方法的无人机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910943944.5A CN110673159B (zh) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910943944.5A CN110673159B (zh) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110673159A CN110673159A (zh) | 2020-01-10 |
CN110673159B true CN110673159B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=69078733
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910943944.5A Active CN110673159B (zh) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110673159B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111638185B (zh) * | 2020-05-09 | 2022-05-17 | 哈尔滨工业大学 | 基于无人机平台的遥感探测方法 |
CN111708044B (zh) * | 2020-06-20 | 2021-07-06 | 桂林理工大学 | 机载超连续激光50个波段高光谱雷达*** |
CN112945877B (zh) * | 2021-01-30 | 2022-11-04 | 中国海洋大学 | 一种基于水上和水下双平台的水下高光谱校正***及其工作方法 |
CN114295585B (zh) * | 2022-01-04 | 2024-03-22 | 浙江大学 | 一种基于解析模型的多视场海洋激光雷达数据正则化反演方法 |
CN115012374A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-06 | 湖南润万环保科技有限公司 | 一种水环境有害生物航空遥感监测与防治***及方法 |
CN115278073A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-11-01 | 西安工业大学 | 一种基于视觉控制技术的无人机光电探测*** |
CN115272872B (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-16 | 南通商翼信息科技有限公司 | 一种传感器干扰信号检测方法 |
CN116310266B (zh) * | 2023-03-20 | 2024-01-30 | 生态环境部南京环境科学研究所 | 一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置及方法 |
CN117388188B (zh) * | 2023-12-13 | 2024-03-15 | 海南中南标质量科学研究院有限公司 | 多参数海洋水质遥感监测光谱仪 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160044806A (ko) * | 2014-10-16 | 2016-04-26 | 한국해양과학기술원 | 해안 및 연안 타깃 탐지 방법 및 시스템 |
WO2016142651A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | Bae Systems Plc | Method and apparatus for processing spectral images |
CN106772420A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 苏州四百克拉光电科技有限公司 | 水下微小颗粒物探测的高光谱连续光激光雷达*** |
CN106872369A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-20 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种溢油监测的机载高光谱成像***及方法 |
CN109298410A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-02-01 | 北京遥测技术研究所 | 一种海洋溢油探测激光雷达 |
CN110031865A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-07-19 | 武汉大学 | 一种植被探测双通道荧光激光雷达*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EE01321U1 (et) * | 2013-11-25 | 2015-10-15 | Ldi Innovation Oü | Seade nafta avastamiseks kaugseirel |
-
2019
- 2019-09-30 CN CN201910943944.5A patent/CN110673159B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160044806A (ko) * | 2014-10-16 | 2016-04-26 | 한국해양과학기술원 | 해안 및 연안 타깃 탐지 방법 및 시스템 |
WO2016142651A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | Bae Systems Plc | Method and apparatus for processing spectral images |
CN106872369A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-20 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种溢油监测的机载高光谱成像***及方法 |
CN106772420A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 苏州四百克拉光电科技有限公司 | 水下微小颗粒物探测的高光谱连续光激光雷达*** |
CN109298410A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-02-01 | 北京遥测技术研究所 | 一种海洋溢油探测激光雷达 |
CN110031865A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-07-19 | 武汉大学 | 一种植被探测双通道荧光激光雷达*** |
Non-Patent Citations (8)
Title |
---|
An USV-based Laser Fluorosensor for Oil Spill Detection;Deqing Liu et al.;《2016 Tenth International Conference on Sensing Technology》;20161231;全文 * |
Detection and Mapping of Oil Slicks in the Sea by Combined Use of Hyperspectral Imagery and Laser-Induced Fluorescence;Marc Lennon et al.;《EARSeL eProceedings》;20060131;第120-127页 * |
一种面向港口溢油监测的小型激光荧光遥测***;刘德庆等;《海洋科学》;20180131;第42卷(第1期);全文 * |
基于ICCD的机载海洋荧光激光雷达模拟研究;郭金家等;《量子电子学报》;20130115;第30卷(第01期);全文 * |
江月松.激光诱导荧光遥感***的设计.《光学技术》.2002,第28卷(第06期),第525-527页. * |
海洋和水环境航空光学遥感***;王斌永;《红外》;20021031(第10期);全文 * |
激光诱导荧光遥感***的设计;江月松;《光学技术》;20021130;第28卷(第06期);第525-527页 * |
激光雷达与高光谱遥感对地立体探测研究;李先华等;《红外》;20090710;第30卷(第07期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110673159A (zh) | 2020-01-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110673159B (zh) | 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法 | |
Zhu et al. | A review: Remote sensing sensors | |
CN109298410B (zh) | 一种海洋溢油探测激光雷达 | |
Brock et al. | LIDAR optical rugosity of coral reefs in Biscayne National Park, Florida | |
EP2294447B1 (en) | Remote sensing system | |
Wang et al. | The evolution of LiDAR and its application in high precision measurement | |
Grüner et al. | A new sensor system for airborne measurements of maritime pollution and of hydrographic parameters | |
EP3690418B1 (en) | Optical sensor for trace-gas measurement | |
Sun et al. | A portable UAV-based laser-induced fluorescence lidar system for oil pollution and aquatic environment monitoring | |
Weng et al. | Introduction to remote sensing systems, data, and applications | |
Sakib | LiDAR Technology-An Overview. | |
Wadsworth et al. | Aircraft experiments with visible and infrared sensors | |
KR20200105060A (ko) | 환경 변화 감시용 다중 주파수 영상레이더 시스템 | |
Boretti | A perspective on single‐photon LiDAR systems | |
US20170336510A1 (en) | Comprehensive, Wide Area Littoral and Land Surveillance (CWALLS) | |
Reuter et al. | Hydrographic laser fluorosensing: Status and perspectives | |
Sasano | Marine observation lidar | |
Kumar et al. | Space borne LIDAR and future trends | |
Panova | The airborne remote systems for offshore oil seepage detection | |
Chen | Environment Awareness with Hyperspectral LiDAR Technologies | |
FI20170122A1 (fi) | Menetelmä multispektriselle yksittäisen fotonin lasertutkalle | |
Amzajerdian et al. | Measurement of Mars atmosphere using an orbiting lidar instrument | |
Dwivedi | Active Remote Sensing | |
Liu | Implementation of a single-line hyperspectral LiDAR with associated electrical control | |
Vydhyanathan | Effect of atmospheric particulates on airborne LASER scanning for terrain-referenced navigation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |