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1、无人机遥感的研究进展与应用概况摘要:阐述无人机遥感的开展历程，论述了无人机在遥感领域的应用理论开展以及在气象监测、资源调查、农情监测和灾害预报监测等方面的应用，指出了开展无人机遥感系统的必要性与意义所在。最后，从科技、政策等方面给出了开展无人机遥感技术和产业的建议。关键词：无人机；遥感；无人机遥感1 .引言无人机是一种机上无人驾驶的航空器，其具有动力装置和导航模块，在一定范围内靠无线电遥控设备或计算机预编程序自主控制飞行(Watts,Ambrosiaetal.2012)o无人机研制始于20世纪初有人驾驶飞机诞生后的十几年，经过近一个世纪的开展，己经形成了一个大家族。目前，全世界有超过50个国家
2、装备了300种以上的无人机，比较著名的有美国的“全球鹰”、“捕食者”，中国的“ASN”系列大型无人机，英国的“凤凰”中型无人机，以色列的“云雀”、“鸟眼”系列小型无人机等(吕厚谊1998)。无人机种类繁多，从动力、用途、控制方式、结构、航程和飞行器重量等方而可划分为多种类型。例如，按动力可分为太阳能、燃油、燃料电池和混合动力无人机,按用途可分为军用、民用和多用途无人机,按控制方式可分为无线电遥控、预编程自主控制、程控与遥控复合控制无人机，按结构可分为固定翼、旋翼、无人直升机和垂直起降无人机，按航程可分为近程、中程、远程和全球无人机，按飞行器重量可以分为微型、小型、中型和大型无人机(吴汉平200
3、3)o无人机系统(UnmannedairCraft/aerialsystem,UAS)是套综合的技术支撑系统，它是对无人机概念的扩展，它由机体、机上载荷和地而设备等组成，实现其飞行、操拄、数据处理和信息传导等功能(G2012)。无人机遥感(UAVremotesensing,UAVRS)是一个综合的系统的技术领域。它涉及航空、微电子、自动化控制、训算机通讯、导航定位等多个领域，其中的关键技术主要包括:航空遥感平台集成技术、专用数据处理技术、传感器自动控制技术、稳定平台技术、数码相机精确检较和定标技术、小幅而遥感影像快速处理以及“3S”技术。按照平台构建框架其关键技术又可分为:无人机航空遥感平台集
4、成技术、遥感数据的实时获取与下传技术和遥感数据的地而接收与处理技术(范承啸，韩俊etal.2009)。具有低本钱、低损耗、可重复使用且风险小等诸多优势，其应用领域从最初的侦察、早期预警等军事领域扩大到资源勘测、气象观测及处理突发事件等非军事领域。无人机遥感的高时效、高分辨率等性能，是传统卫星遥感所无法比较的，越来越受到研究者和生产者的青睐，大大扩大了遥感的应用范围和用户群，具有广阔的应用前景。20世纪末全世界范围内已掀起了无人机的研制热潮，这场研究热潮将无人机的开展推向了新阶段(blyenburgh1999)。2 .无人机遥感技术开展2.1. 遥感传感器技术开展遥感传感器是遥感平台的眼睛，是无
5、人机遥感得以推广应用的根底设备之一，只有适合无人机的遥感传感器才能获得高质量的遥感信息。20世纪80年代以来，随着计算机技术、通讯技术的迅速开展以及各种数字化、重量轻、体积小、探测精度高的新型传感器的不断面世，传感器由早期的胶片相机向大面阵数字化开展，目前国内制造的数字航空测量相机具有8000多万像素，能够同时拍摄彩色、红外、全色的高精度航片。中国测绘科学研究院使用多台哈苏相机组合照相，利用开发的软件再进行拼接，有效地提高了遥感飞行航拍效率；德国禄来公司推出的2200万像素专业相机，配备了自动保持水平和改正旋偏的相机云台，开发了相应的成图软件。另外激光三维扫描仪、红外扫描仪等小型高精度传感器也
6、为无人机遥感的应用提供了开展的余地.王斌永等2004年设计并完成了适合无人机SE-I（海洋探索1号）的基于多面阵CCD传感器成像方式的小型多光谱成像仪，内置摄影控制软件，具备飞行控制系统通信、获取飞行参数、计算出适宜的曝光时间、修正曝光时间、实时存储数据等功能（王斌永，舒崂etal.2004）o贾建军等针对无人机遥感有效载荷的特点，利用系统集成的方法，设计了一套实用的无人机大面阵CCD相机遥感系统（贾建军，舒蝶etal.2006）,并将该系统在Y-12无人遥感飞机上进行了搭载飞行试验，获得了符合要求的图像。2.2. 飞行姿态控制技术开展无人机的飞行姿态控制好坏直接关系到遥感影像的效果。无人机要
7、完成自主飞行遥感航拍任务，需要控制系统对内回路（姿态回路）和外回路（水平位置和高度回路）都具有良好的控制特性。飞行姿态控制技术从无人机诞生之初到现在经历了非线性动态控制阶段，自适应反推控制阶段，神经网络智能控制阶段（刘波，何清华etal.2007）oSeongjunAn等人研究的神经网络PlD控制技术（Geng,Huanyeetal.2006）,AnthonyJ.Calise和RolfT.Rysdyk等人研究的神经网络自适应控制，主要的目标是提供飞行器在整个飞行模式下连续的操纵品质，很大程度上提高了无人机飞行控制的稳定性。2.3. 数据传输存储技术开展数据传输存储技术是无人机遥感数据重要组成局
8、部，其中数据传输与压缩、解压缩系统是无人机航空遥感系统中的关键技术之一（陈洪滨，马舒庆etal.2001）o数据传输是否稳定、流畅直接影响到无人机遥感的质量，特别是在应对紧急事件时决策者要根据无人机传回来的实时画面指定解决方案、做决策。原始的无人机航拍图像数据量庞大，因此需要进行压缩存贮和传输。由于无人机图像质量差，易受环境干扰，其码率跳动变化大，因此对于带宽受限的无线信道传输具有很大挑战（刘荣科and张晓林2002）o在无人机传感器视频信息传输方面，从20世纪90年代起已开始应用图像数字传输技术，目前已在大局部无人机测控系统中使用。无人机动态图像压缩编码后，图像/遥测复合数据速率已减到最小为
9、12Mb/s（例如美国的1.544Mb/s,以色列的2.2Mbs）,对应的图像分辨率可达720x576（周祥生2008）。为了充分利用有效的数据传输通道，研究者相继研究出多种数据压缩方法。田金文等根据无人机的运动特点，求出序列图像之间的重迭区域，将运动序列图像转变成静态图像，然后以类EBCOT算法完成拼接图像的压缩，该方法在压缩效率和运行时间上均优于H.264等视频压缩标准，可较好地满足无人机图像的传输需求（田金文，谢清脆etal.2005）o秦其明等通过影像自适应分块，离散余弦变换（DCT）,量化及HUffman编码等实现了遥感影像的正确和稳定性压缩，数据压缩比到达13:1（秦其明，金川et
10、al.2006）o崔麦会等比较了H.261标准、MPEG-I标准、JPEG标准以及MPEG-2标准压缩编码方法，认为MPEG-2不仅具有较高的分辨率，图像质量很高，且压缩比可以到达30:1而不会大幅降低视频质量（崔麦会，周建军etal.2007）FOX和ChaCa1、TF-I等无人机气象遥感系统。其中，AerOSOnde航空气象探测无人机由碳纤维制成，无机轮，机腹机壳覆以轻型玻璃纤维，重15kg,翼展2.9m,置于汽车车顶，当车速达80km/h时起飞升空，降落时发动机停转以机腹落地，机上配备飞行控制与导航系统、数据传输系统，一台功率1.25kW的增压发动机，最大航程3000km,续航时间30h
11、,工作高度范围l006000m,有效载荷5kg,可搭载湿度、温度、气压、红外、相机、化学探测、积冰探测、合成孔径雷达等传感器，需要23名操控人员。TF-I气象探测无人机采用碳纤维复合材料一体化成型技术，重缺乏22kg,通过优化气动外形、动力和飞控系统，能实现连续15h、150Okm长航时自主飞行，并通过分立空速管、高精度压力传感器、GPS和多坐标联合解算技术，解决了小型长航程低速无人机风参数测量的技术难题，并首次在国内无人机上采用“北斗”数据链路，解决了无人机气象探测系统数据传输受制于航高和航距的问题；且采用智能化监测与控制技术，解决了机载电子设备的电磁兼容问题，各项气象参数测量到达了国际同类
12、产品的先进水平（沈怀荣，邵琼玲，王盛军，等2010）o3.2. 国土资源环境调查与城市管理无人机遥感在国土资源环境调查与城市管理方而的应用主要是土地及资源调查与分类、环境监测、违章用地监测、城市交通管理等，己开展了大量研究实践工作。例如，国土事业部门和相关公司利用无人机装载小型高分辨率数码相机对一些县市开展土地资源调查，制作区域土地利用类型遥感图，提供农村集体土地所有权确权测量依据，大大改善了传统外业测量人为因素大、效率低、大范围工作本钱高、工作时间长等弊端，并经实地取样测量检验证实，由无人机遥感信息处理所得数据在外业像控和内业整合后，能满足工作精度要求，使其逐步成为了国土资源管理的好帮手（a
13、nand2007）。林业与药业部门和公司利用无人机遥感技术进行中药资源、林业资源分布等的抽样调查、分类与资源总量估算等，且其结果具有统计学的可靠性（berni,zarco-tejadaetal.2009）,城市规划管理与建设部门利用无人机遥感系统拍摄低空大比例尺图像和实时画而，通过地物分类进行异常提取，解译出违法乱建、废弃物乱堆乱放、道路拥堵和规划执行现状等信息，用于城市执法调查、处理与效果评估（JaakkOaHyyPP台etal.2010）。环保部门使用无人机遥感系统携带大而阵数码相机、特殊化学物质探测仪、水色遥感器，对高危湖泊、河道、海岸和涉污工厂集中区进行追踪调查观测，完成环境监测与执法
14、取证工作（金伟，葛宏立etal.2009）o3.3. 农情监测与估产农情状况是各级政府与农业生产部门密切关注的重大问题。近年来随着网络技术的开展，利用现代通讯技术和计算机技术，进行信息收集、综合分析和反应，使信息交流进入了一个全新时期（王利民，刘佳2013）o在农业上，对作物长势监测、种植面积与产量估计、灾害评估等采用RS,GIS,GPS和计算机技术，也取得了进展。美国农业部建立了以遥感等高技术为根底的农情监测系统，监测农业生产的全过程，为农场主提供农情信息，帮助他们制订方案与安排田间管理。监测全球作物长势，预测产量，为国际农产品市场提供效劳。农情信息在粮食期货市场、对外贸易等事务中也正产生重
15、要影响，甚至控制农产品市场。精确农业的开展对农情遥感监测提出了更高的要求。种植业的精细管理要求高分辨率与高光谱遥感，提供作物长势的信息（杨邦杰，裴志远etal.2002）o3.4. 灾害预报、监测与评估在灾害预报、监测与评估中，灾害勘查与救援人员往往受制于灾区环境风险，导致一时无法平安抵近的问题，而遥感无疑是一种快速部署、零伤亡的灾情获取技术手段,无人机灾害遥感监测作为遥感监测的一局部，很好地弥补了卫星遥感、航空遥感等对地观测精度、时效和频度上的缺乏，健全了对地观测技术在灾害中的应用（李云，徐伟etal.2011）o近年来，我国发生的地震、泥石流、滑坡、洪涝、火灾等灾害中，无人机遥感系统无处不
16、在。如坟川地震中，国家测绘地理信息局、国家减灾中心、武汉大学遥感团队等纷纷利用无人机遥感系统迅速抵达灾区进行航拍，通过对大量现势遥感影像的快速处理与比照分析，短时间内获得了灾区灾情的初步评价结果，为减灾救灾科学决策与指挥提供了更加客观、及时、全而、具体的灾情信息，大大提高了减灾效果，提升了灾害现场勘查能力，防止了因重灾区域短时难以抵达、交通受阻而无法掌握具体灾情的“信息盲区”现象（臧克，孙永华etal.2010）o国外对无人机遥感系统在灾害中的应用也给人们提供了许多参考。例如，美国运输部示范性地建立了基于无人机的遥感系统，利用所得的近实时遥感影像进行快速分析，将其应用于快速获取道路运输网络图像
17、，对地震后出现问题的道路、桥梁进行评估，用以快速确定震后救灾线路。日本减灾组织使用RPHl和YANMAHA无人机携带高精度数码摄像机和雷达扫描仪对正在喷发的火山进行调查，抵达人们难以进入的地区快速获取现场实况，对灾情进行评估。日本环境省利用YAMAHA无人机加载核生化传感器进行核污染监测，对不同地理环境与埋藏深度的辐射源的辐射强度的反映能力进行量化研究，为核电站及其他核设施的管理提供根底数据（雷添杰，李长春etal.2011）。此外，无人机遥感系统正为城市火灾提供新的监测途径。当火灾现场环境风险过大时，消防员无法靠近现场作战，指挥员无法了解实地情况，无法制定快速有效的救火方案。无人机便可利用其
18、独有优点，在最短时间内，最大限度地接近灾情现场，提供最直接、最真实的第一手数据。对观测消防人员无法抵达的区域，监视灾情开展，为制定有效的应急方案提供依据（MaZa,Caballeroetal.2011）,4结论与展望无人机遥感因其独有优势，将在传统农林作业、工业测量和土地资源调查、智慧城市、数字考古、抢险救灾、三维实景、城市规划、新农村建设、物流配送、地理国情监测等应用中保持强势增长与快速拓展，其使用需求和频率将不断加大，这对于完善遥感动态观测体系和效劳具有重要意义。而无人机遥感系统自身及其产业开展还存在诸多函待考虑和解决的问题，需要从技术、政策等诸多方而予以突破和扶持。在技术方面，通过建设高
19、水平联合研究中心，从飞行平台气动布局与结构设计、材料研发与制造技术、推进系统与能源技术、导航与飞行控制技术、微机电技术、微型高效一体化智能传感器技术、发射与回收技术出发，加强无人机遥感系统的技术进步和生产力跃升，使无人机遥感朝小型化、自动化、自主化、智能化、模块化、集成化方向深度开展，助其飞得更远、更稳、更久，更加突出无人机遥感独有优势，为用户提供更多、更快、更好的无人机遥感数据（王宏伦2008）。同时，研究开发高性能的无人机航空遥感数据处理应用系统是无人机遥感发挥其独有优势和广泛应用的根底，应针对无人机数据的特点，在影像校正、拼接、融合、分析等处理中研究新的算法和技术，实现无人机遥感数据的自
20、动、智能、高效处理与应用。在政策方而，由于民用无人航空遥感主要在3km中、低空空域内作业，应积极吸取国内外经验，在确保地而人员平安的情况下，进一步加快并明确中低空无人遥感业务飞行的指导性法规、健全无人机飞行保障从业人员的职业能力评价体系和监管体制机制，并在无人机航摄平安作业根本要求等测绘行业标准的根底上，会同其他应用主管部门和机构，分类制定各行业的无人机遥感系统建设内容、技术标准和考核统计指标体系等，为无人机遥感市场的有序、健康开展提供根本产品质量保障和效劳标准（李德仁and李明2014）o另外，还应在航空航天、地理信息等新兴高科技产业政策中更加重视无人机遥感系统开展规划和布局，从顶层设计中助
21、推无人机遥感系统协同创新。同时，还应在国家高新科技专项中，设立无人机遥感系统关键技术导向性研究工程，在给予国家专项资金的根底上，充分引进和利用市场融资渠道，设立根底研究、应用转化、产品试制与运作推广经费和奖励基金，吸引优秀人员进行深入研究、联合攻关和市场培育，并在高科技企业用地、进出口贸易、专利转让、人才引进、个人所得、企业经营中提供优惠的配套效劳、信贷融资和税收政策。参考文献陈洪滨，马舒庆，汪改，宣越健，潘毅，李强，樊克平，王普才and吕达仁(2001).”基于微型自动驾驶飞机的航拍航摄遥感系统遥感技术与应用(03):144-147+209.崔麦会，周建军and陈超(2007).”无人机视频
22、情报的压缩传输技术电讯技术(0建131-133.范承啸，韩俊，熊志军and赵毅(2009).“无人机遥感技术现状与应用测绘科学(05):214-215.贾建军，舒蛛and王斌永(2006).无人机大面阵CCD相机遥感系统光电工程(08):90-93.金伟，葛宏立，杜华强and徐小军(2009).“无人机遥感开展与应用概况遥感信息宏1):88-92.雷添杰，李长春and何孝莹(2011).无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用自然灾害学报(01):178-183.李德仁and李明(2014).”无人机遥感系统的研究进展与应用前景武汉大学学报(信息科学版)(05):505-513+540.李云，
23、徐伟and吴玮(2011).“灾害监测无人机技术应用与研究灾害学(01):138-143.刘波，何清华and邹湘伏(2007).”无人机飞行控制技术初探飞行力学(02):5-8.刘荣科and张晓林(2002).”无人机载图像实时传输方案的研究北京航空航天大学学报(02):208-212.吕厚谊(1998).”无人机开展与无人机技术世界科技研究与开展(06):113-116.秦其明，金川，陈德智and李杰(2006).”无人机遥感数据压缩解压缩系统的设计和实现J国土资源遥感(02):31-34.沈怀荣，邵琼玲，王盛军，等(2010).“无人机气象探测技术北京：清华大学出版社.田金文，谢清鹏，谭毅
24、华and柳健(2005).无人机序列图像压缩方法研究华中科技大学学报(自然科学版)(12):76-78.王斌永，舒嶂，贾建军，方抗美and戴方兴(2004).“无人机载小型多光谱成像仪的设计光学与光电技术(02):18-20.王宏伦，王(2008).”无人机飞行控制与管理王宏伦航空学报.王利民，刘佳(2013).”基于无人机影像的农情遥感监测应用农业工程学报.吴汉平(2003).”无人机系统导论北京：电子工业出版社.杨邦杰，裴志远，周清波and刘海启(2002).我国农情遥感监测关键技术研究进展农业工程学报(03):191-194.臧克，孙永华，李京，闫志壮，宫辉力，李小娟and赵文吉(201
25、0).”微型无人机遥感系统在汶川地震中的应用.“自然灾害学报(03):162-166.周祥生(2008).”无人机测控与信息传输技术开展综述无线电工程(01):30-33.anand7s.(2007).domesticuseofunmannedaircraftsystems:anevaluationofpolicyconstraintsandtheroleofindustryconsensusstandards.amandardzaonnw(Sep).berni,j.,p.j.zarco-tejada,I.suarezande.fereres(2009).thermalandnarrowban
26、dmultispectralremotesensingforvegetationmonitoringfromanunmannedaerialvehicle.TOnandrmonrRranaonOn47(3):722-738.blyenburghzp.v.(1999).uavs:anoverview.ar&aro1:43-47.G,J.(2012).UnmannedAerialSystems.ConNreSSiOnalReSearChSerViCe,USA.Geng,W.,S.HuanyeandLTiansheng(2006).DevelopmentofanEmbeddedIntelligent
27、FlightControlSystemfortheAutonomouslyFlyingUnmannedHelicopterSky-Explorer.EmbeddedSVStemS-ModelinWTeehnolowandAPPliCations.G.HommelandS.HuanyezSpringerNetherlands:121-130.Jaakkola,A.,J.Hyyppa,A.Kukko,X.YuzH.Kaartinen,M.LehtomakiandY.Lin(2010).Alow-costmulti-sensoralmobilemappingsystemanditsfeasibili
28、tyfortreemeasurements.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSenSinH65(6):514-522.Mazazl.,F.Caballero,J.Capitn,J.R.Martnez-de-DiosandA.Ollero(2011),ExperimentalResultsinMuIti-UAVCoordinationforDisasterManagementandCivilSecurityApplications.JOUrnalOfInteIIiRent&RObOtiCSVStemS61(1-4):563-585.Watts,A.C.t
29、V.G.AmbrosiaandE.A.Hinkley(2012).UnmannedAircraftSystemsinRemoteSensingandScientificResearch:ClassificationandConsiderationsofUse.RemOteSenSinR4(6):1671-1692.wu,j.andg.huang(2008).anattitudeCOntrOlmethodOfUnmannedhelicopterbasedOnadaptiveOUtPUtfeedback,intelligentsystemandknowledgeengineering,2008.iske2008.3rdinternationalconferenceon.
