CN116310266B - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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Abstract

本发明属于湿地识别技术领域,具体涉及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,装置包括无人机本体、观测模块及其连接件,所述观测模块包括观测箱和位于观测箱正面的激光雷达和光谱传感器;所述连接件为直角板件且包括第一安装耳和第二安装耳,通过第一安装耳或第二安装耳将所述观测模块安装于所述无人机本体底部;方法包括判断待识别区域地貌,启动激光雷达和光谱传感器获取待识别区域的雷达数据和光谱数据;优先通过信息识别模块将雷达数据识别;本发明通过将无人机平台的光谱影像和雷达数据融合提取湿地特征,能够提高提取精度的同时,还能进一步降低成本,雷达数据是主动发射光源,不受天气干扰,提供的数据精确度更高。

Description

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
技术领域
本发明属于湿地识别技术领域,具体涉及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。
背景技术
利用搭载着卫星上的传感器对地球进行周期性的照相,可以让我们更为准确客观地了解湿地的在不同时期的分布;利用这些不同时期的遥感影像,可以制作成不同时期湿地地图,进而了解湿地的变化状况,确定湿地的退化面积,反映出受损湿地生态***的现状。传统的普查或统计数据往往具有误差大、受行政区划限制、数据不统一等劣势;而利用遥感技术进行湿地资源调查具有客观、准确、经济、高效等优势。
现有遥感识别湿地采用的主要卫星遥感,其影像数据源是光学影像,光学影像发展早,提供的数据源时间长,但易受云、雨等天气的影响,导致识别精度低;由于遥感影像上的湿地光谱特征与其它地类的光谱特征既存在着明显差异,也具有很多相似性,因此利用卫星遥感方法对湿地开展监测识别同时存在着挑战。
发明内容
本发明的目的就在于提供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,以解决背景技术中提出的问题。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,包括无人机本体、观测模块及其连接件,所述观测模块包括观测箱和位于观测箱正面的激光雷达和光谱传感器;所述连接件为直角板件,其中一板面端部设有第一安装耳、其中另一板面端部设有第二安装耳,通过第一安装耳或第二安装耳将所述观测模块安装于所述无人机本体底部;所述观测模块包括设于其内底部且用于安装所述激光雷达和所述光谱传感器的铝架,所述铝架顶部与所述连接件固定连接;
所述识别装置还包括信息识别模块和输出模块;所述信息识别模块用于对所述激光雷达获取的雷达数据进行优先识别,若所述雷达数据满足预设识别条件后,再对所述光谱传感器获取的光谱信息进行识别,识别完成后将识别结果传递至所述输出模块进行展示。
作为本发明的进一步优化方案,所述铝架内侧固定连接有散热翅板,所述激光雷达和所述光谱传感器均固定安装于所述散热翅板上。
作为本发明的进一步优化方案,所述散热翅板具体为铝制板件和设于其背面的散热翅片,所述激光雷达和所述光谱传感器均设于所述铝制板件上。
作为本发明的进一步优化方案,所述连接件采用石墨烯材料制成。
作为本发明的进一步优化方案,所述信息识别模块包括:
提取单元:用于优先将待识别区域的雷达数据与预设的识别条件进行对比,以执行进一步识别所述光谱信息或终止识别;
其中,所述识别条件为待识别区域水深不超过6米。
GIS单元:用于执行对所述光谱信息的识别,以提取光谱信息中湿地光谱特征,并将所述湿地光谱特征与数据库中湿地典型光谱特征进行比较,再将比较结果传递至所述输出模块。
一种根据上述任一项所述基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置进行遥感的方法,包括如下步骤:
S1:判断待识别区域地貌,若待识别区域为河谷地貌或冲沟地貌时,则通过所述第二安装耳将所述观测模块安装于所述无人机本体下方,否则通过所述第一安装耳将所述观测模块安装于所述无人机本体下方;
S2:启动所述无人机本体飞向待识别区域上空,同时启动所述激光雷达和所述光谱传感器获取待识别区域的雷达数据和光谱数据;
S3:优先通过信息识别模块将雷达数据识别,若识别到雷达数据中待识别区域的水深高于6米,则停止识别流程;否则进一步识别所述光谱信息,识别完成后将识别结果传递至所述输出模块进行展示。
本发明的有益效果在于:
(1)本发明通过将无人机平台的光谱影像和雷达数据融合提取湿地特征,能够提高提取精度的同时,还能进一步降低成本,雷达数据是主动发射光源,不受天气干扰,提供的数据精确度更高;
(2)本发明中无人机本体和观测模块的连接件采用石墨烯材料制成,石墨烯材料降低连接件的整体重量,提高无人机的飞行续航,另外连接件在本发明中铝架直接连接,利用石墨烯材料极好的导热性和材料刚性可以直接作为观测模块的与无人机的连接结构,进一步提升散热效果,一举两得;
(3)本发明通过信息识别模块的设置,优先对获取的雷达数据进行识别,由于光谱信息的识别过程较为繁琐,通过直观地将雷达数据中的待测区域水深与湿地标准水深范围进行比较,可以快速的对待测区域进行预分类,若不满足湿地水深条件,则停止识别过程,省去了光谱信息繁琐的识别过程,提高湿地识别效率。
附图说明
图1是本发明的整体结构示意图;
图2是本发明中观测模块和连接件的结构示意图;
图3是本发明中连接件的结构示意图;
图4是本发明中观测模块和连接件的正面剖视图;
图5是本发明中激光雷达和光谱传感器垂直向下时观测模块与无人机本体的连接示意图;
图6是本发明中监测方法的执行流程图。
图中:1、无人机本体;2、观测模块;3、连接件;21、激光雷达;22、光谱传感器;23、散热孔;24、铝架;25、散热翅板;26、收纳通道;27、电动伸缩件;31、第一安装耳;32、第二安装耳。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述,有必要在此指出的是,以下具体实施方式只用于对本发明进行进一步的说明,不能理解为对本发明保护范围的限制,该领域的技术人员可以根据上述发明内容对本发明作出一些非本质的改进和调整。
实施例1
如图1-6所示,一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,包括无人机本体1、观测模块2及其连接件3,观测模块2包括观测箱和位于观测箱正面的激光雷达21和光谱传感器22,观测箱侧面开设有散热孔23;激光雷达21用于获取待识别区域的水深数据,光谱传感器22用于获取待识别区域地貌特征的光谱信息;连接件3为直角板件,参考图3,其中一板面端部设有第一安装耳31、其中另一板面端部设有第二安装耳32,通过第一安装耳31或第二安装耳32将观测模块2安装于无人机本体1底部;若待识别区域为河谷地貌或冲沟地貌时,则通过第二安装耳32将观测模块2安装于无人机本体1下方,参考图1,这样便于采集该地貌下的雷达数据和光谱信息,若在此地貌下采用激光雷达21和光谱传感器22垂直向下获取,那么无人机本体1会有撞击障碍物的风险;若为其他地貌则通过第一安装耳31将观测模块2安装于无人机本体1下方,参考图5,其激光雷达21和光谱传感器22为垂直向下获取雷达数据和光谱信息。
由于在湿地的地貌特征中包含河谷地貌或冲沟地貌,在此地貌下由于地形落差较大,若将无人机本体1下端的激光雷达21和光谱传感器22垂直向下获取信息,则会导致无人机本体1存在撞机风险,本发明基于上述缺陷限定连接件3的直角结构,以便于将观测模块2进行不同***安装。
需要说明的是,现有技术中对于湿地的限定包含待识别区域的落潮水深不高于6米,本发明基于此限定对识别装置进一步优化,以减少识别步骤,提高提取效率;优先通过激光雷达获取待识别区域的水深数据。
观测模块2包括设于其内底部且用于安装激光雷达21和光谱传感器22的铝架24,铝架24顶部与连接件3固定连接;本发明中铝架24内侧固定连接有散热翅板25,激光雷达21和光谱传感器22均固定安装于散热翅板25上,散热翅板25具体为铝制板件和设于其背面的散热翅片,激光雷达21和光谱传感器22均设于铝制板件上。
本发明中激光雷达21和光谱传感器22的固定部件均采用铝制材料,在实现轻量化的同时,还能增加对激光雷达21和光谱传感器22导热性能。
本发明中连接件3采用石墨烯材料制成,石墨烯材料降低连接件3的整体重量,提高无人机的飞行续航,另外连接件3在本发明中铝架24直接连接,利用石墨烯材料极好的导热性和材料刚性可以直接作为观测模块2的与无人机的连接结构,进一步提升散热效果,一举两得。
本发明中识别装置还包括信息识别模块4和输出模块5;信息识别模块4用于对激光雷达21获取的雷达数据进行优先识别,若雷达数据满足预设识别条件后,再对光谱传感器22获取的光谱信息进行识别,识别完成后将识别结果传递至输出模块2进行展示。
进一步的,信息识别模块4包括:
提取单元41:用于优先将待识别区域的雷达数据与预设的识别条件进行对比,以执行进一步识别光谱信息或终止识别;
其中,识别条件为待识别区域在水深不超过6米。
GIS单元42:用于执行对光谱信息的识别,以提取光谱信息中湿地光谱特征,并将湿地光谱特征与数据库中湿地典型光谱特征进行比较,再将比较结果传递至输出模块2。
参考图2和图4,本发明观测模块2中的观测箱正面设置有用于收纳激光雷达21和光谱传感器2的收纳通道26,且激光雷达21和光谱传感器22与铝制板件的安装面上均设有电动伸缩件27,电动伸缩件27可选用气缸、电动推杆等;本发明中信息识别模块4还用于控制激光雷达21和光谱传感器22的收纳,具体为通过控制电动伸缩件27带动激光雷达21和光谱传感器22收进纳通道26内或伸出观测箱外部进行数据采集。此功能设计是基于待观测区域出现雨雪、沙尘等突发天气状况下,地面无人机本体1操作人员无法及时作出反应,信息识别模块4具备主动控制激光雷达21和光谱传感器22的收纳,以防止恶劣天气下激光雷达21和光谱传感器22损坏。
另外,为实现上述恶劣天气下信息识别模块4对于电动伸缩件27的控制功能,信息识别模块4内设有雨雪传感器、粉尘传感器及微控制单元,雨雪传感器、粉尘传感器的输出端与微控制单元输入端电连接,微控制单元的输出端与电动伸缩件27的控制端电连接。
一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置进行识别的方法,包括如下步骤:
S1:判断待识别区域地貌,若待识别区域为河谷地貌或冲沟地貌时,则通过第二安装耳32将观测模块2安装于无人机本体1下方,否则通过第一安装耳31将观测模块2安装于无人机本体1下方;
S2:启动无人机本体1飞向待识别区域上空,同时启动激光雷达21和光谱传感器22获取待识别区域的雷达数据和光谱数据;
S3:优先通过信息识别模块4将雷达数据识别,若识别到雷达数据中待识别区域的水深高于6米,则停止识别流程;否则进一步识别光谱信息,识别完成后将识别结果传递至输出模块2进行展示。
本发明通过信息识别模块4的设置,优先对获取的雷达数据进行识别,由于光谱信息的识别过程较为繁琐,通过直观地将雷达数据中的待测区域水深与湿地标准水深范围进行比较,可以快速的对待测区域进行预分类,若不满足湿地水深条件,则停止识别过程,省去了光谱信息繁琐的识别过程,提高湿地识别效率。
另外,相对于现有技术中采用卫星遥感影响获取待测区域的遥感影像,但其影像易受云、雨等天气的影响,导致识别精度低;且由于遥感影像上的湿地光谱特征与其它地类的光谱特征既存在着明显差异,也具有很多相似性,导致识别难度剧增,而本发明通过将无人机平台的光谱影像和雷达数据融合提取湿地特征,能够提高提取精度的同时,还能进一步降低成本。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,其特征在于:包括无人机本体(1)、观测模块(2)及其连接件(3),所述观测模块(2)包括观测箱和位于观测箱正面的激光雷达(21)和光谱传感器(22);所述连接件(3)为直角板件,其中一板面端部设有第一安装耳(31)、其中另一板面端部设有第二安装耳(32),通过第一安装耳(31)或第二安装耳(32)将所述观测模块(2)安装于所述无人机本体(1)底部;所述观测模块(2)包括设于其内底部且用于安装所述激光雷达(21)和所述光谱传感器(22)的铝架(24),所述铝架(24)顶部与所述连接件(3)固定连接;
所述识别装置还包括信息识别模块(4)和输出模块(5);所述信息识别模块(4)用于对所述激光雷达(21)获取的雷达数据进行优先识别,若所述雷达数据满足预设识别条件后,再对所述光谱传感器(22)获取的光谱信息进行识别,识别完成后将识别结果传递至所述输出模块(2)进行展示;
所述信息识别模块(4)包括:
提取单元(41):用于优先将待识别区域的雷达数据与预设的识别条件进行对比,以执行进一步识别所述光谱信息或终止识别;
其中,所述识别条件为待识别区域水深不超过6米;
GIS单元(42):用于执行对所述光谱信息的识别,以提取光谱信息中湿地光谱特征,并将所述湿地光谱特征与数据库中湿地典型光谱特征进行比较,再将比较结果传递至所述输出模块(2)。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,其特征在于:所述铝架(24)内侧固定连接有散热翅板(25),所述激光雷达(21)和所述光谱传感器(22)均固定安装于所述散热翅板(25)上。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,其特征在于:所述散热翅板(25)具体为铝制板件和设于其背面的散热翅片,所述激光雷达(21)和所述光谱传感器(22)均设于所述铝制板件上。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置,其特征在于:所述连接件(3)采用石墨烯材料制成。
5.一种根据权利要求1-4任一项所述基于无人机载高光谱的湖泊湿地遥感识别装置进行遥感识别的方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:判断待识别区域地貌,若待识别区域为河谷地貌或冲沟地貌时,则通过所述第二安装耳(32)将所述观测模块(2)安装于所述无人机本体(1)下方,否则通过所述第一安装耳(31)将所述观测模块(2)安装于所述无人机本体(1)下方;
S2:启动所述无人机本体(1)飞向待识别区域上空,同时启动所述激光雷达(21)和所述光谱传感器(22)获取待识别区域的雷达数据和光谱数据;
S3:优先通过信息识别模块(4)将雷达数据识别,若识别到雷达数据中待识别区域的水深高于6米,则停止识别流程;否则进一步识别所述光谱信息,识别完成后将识别结果传递至所述输出模块(2)进行展示。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673159A (zh) * 2019-09-30 2020-01-10 中国海洋大学 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法
CN112416020A (zh) * 2020-12-10 2021-02-26 金祺创(北京)技术有限公司 一种多光谱无人机采集控制***
CN212861863U (zh) * 2020-07-27 2021-04-02 中南安全环境技术研究院股份有限公司 基于无人机的植物群落统计监测***
CN215180895U (zh) * 2021-04-20 2021-12-14 深圳市源清环境技术服务有限公司 水土流失评估数据获取装置
CN114155450A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 中科计算技术西部研究院 基于高光谱的树木种类识别方法、***及存储介质
WO2022092437A1 (ko) * 2020-10-30 2022-05-05 한국건설기술연구원 드론을 이용하여 하천 시설을 인식하기 위한 시스템 및 그 방법
WO2022092438A1 (ko) * 2020-10-30 2022-05-05 한국건설기술연구원 드론을 이용하여 하천을 관리하기 위한 시스템 및 그 방법
KR20220106492A (ko) * 2021-01-22 2022-07-29 주식회사 공간정보 하천 특화의 드론 운용 시스템
CN115797807A (zh) * 2022-11-28 2023-03-14 南方科技大学 基于无人机载光谱仪数据的海洋垃圾监测方法、***及介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673159A (zh) * 2019-09-30 2020-01-10 中国海洋大学 一种海洋环境监测用无人机主动雷达高光谱探测***及方法
CN212861863U (zh) * 2020-07-27 2021-04-02 中南安全环境技术研究院股份有限公司 基于无人机的植物群落统计监测***
WO2022092437A1 (ko) * 2020-10-30 2022-05-05 한국건설기술연구원 드론을 이용하여 하천 시설을 인식하기 위한 시스템 및 그 방법
WO2022092438A1 (ko) * 2020-10-30 2022-05-05 한국건설기술연구원 드론을 이용하여 하천을 관리하기 위한 시스템 및 그 방법
CN112416020A (zh) * 2020-12-10 2021-02-26 金祺创(北京)技术有限公司 一种多光谱无人机采集控制***
KR20220106492A (ko) * 2021-01-22 2022-07-29 주식회사 공간정보 하천 특화의 드론 운용 시스템
CN215180895U (zh) * 2021-04-20 2021-12-14 深圳市源清环境技术服务有限公司 水土流失评估数据获取装置
CN114155450A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 中科计算技术西部研究院 基于高光谱的树木种类识别方法、***及存储介质
CN115797807A (zh) * 2022-11-28 2023-03-14 南方科技大学 基于无人机载光谱仪数据的海洋垃圾监测方法、***及介质

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