无人机集群灾情地理信息获取关键技术及重大应用

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0193

测绘通报 ›› 2019, Vol. 0 ›› Issue (6): 96-99,104.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0193

无人机集群灾情地理信息获取关键技术及重大应用

黄瑞金, 沈富强, 周兴霞, 黄青伦, 程多祥

四川测绘地理信息局测绘技术服务中心, 四川成都 610081

收稿日期:2018-10-08 修回日期:2019-03-17 出版日期:2019-06-25 发布日期:2019-07-01
作者简介:黄瑞金(1963-),男,硕士,高级工程师,主要研究方向为大地测量、遥感。E-mail:376123772@qq.com
基金资助:
国家基础测绘科技计划（2018KJ0301）；国家重点研发计划（2017YFB0503000）

The key technology of disaster geographic information acquisition in UAV cluster and major applications

HUANG Ruijin, SHEN Fuqiang, ZHOU Xingxia, HUANG Qinglun, CHENG Duoxiang

Technology Service Center of Surveying and Mapping, Sichuan Bureau of Surveying, Mapping Geoinformation, Chengdu 610081, China

Received:2018-10-08 Revised:2019-03-17 Online:2019-06-25 Published:2019-07-01

摘要/Abstract

摘要：

无人机低空遥感技术以其机动灵活、高效精准及受气候、空域条件约束较小等特性，在测绘地理信息应急保障服务等领域得到广泛应用。由于西部山区受地形复杂、高原高寒等复杂恶劣环境限制，单机单载荷获取技术无法及时高效稳定地为应急救援提供支撑，亟需对无人机低空遥感技术进行升级。本文从四川省应急测绘实践出发，在无人机的高原稳定作业、单平台多载荷、灾情动态分析等方面开展了大量研究工作，相关成果在九寨沟地震等应急测绘保障工作中发挥重要作用。

关键词: 单机多载荷, 集群协同, 灾情地理信息, 灾情空间分析

Abstract:

The low-altitude remote sensing technology of UAV has been widely used in the fields of emergency surveying and mapping due to its characteristics of flexible maneuverability, high efficiency, accuracy, and little constraint of climatic and airspace conditions. However, due to the complicated and harsh environment, high altitude and cold in the western mountainous area, single machine and single sensor acquisition technology failure to provide timely and efficient protection for emergency rescue, so it is urgent to upgrade the low-altitude remote sensing technology of UAV. Based on the surveying and mapping emergency practice of Sichuan province's, this paper has carried out a lot of research work on the plateau stability operation, single platform multi-sensor, high-speed transmission and other aspects. The achievements played an important role in the emergency surveying and mapping support work of Jiuzhaigou earthquake.

Key words: single machine multiple sensor, cluster collaboration, disaster geographical information, disaster spatial analysis

中图分类号:

P237

黄瑞金, 沈富强, 周兴霞, 黄青伦, 程多祥. 无人机集群灾情地理信息获取关键技术及重大应用[J]. 测绘通报, 2019, 0(6): 96-99,104.

HUANG Ruijin, SHEN Fuqiang, ZHOU Xingxia, HUANG Qinglun, CHENG Duoxiang. The key technology of disaster geographic information acquisition in UAV cluster and major applications[J]. 测绘通报, 2019, 0(6): 96-99,104.

参考文献

[1] 李德仁, 李明. 无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2014, 39(5):505-513.
[2] BERARIU R, FIKAR C, GRONALT M, et al. Understanding the impact of cascade effects of natural disasters on disaster relief operations[J]. International Journal of Disaster Risk Reduction, 2015(12):350-356.
[3] 张勤, 黄观文, 杨成生. 地质灾害监测预警中的精密空间对地观测技术[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1300-1307.
[4] 曹振宇. 自然灾害应急测绘信息服务机制与方法[D]. 武汉:武汉大学, 2014.
[5] 朱庆, 曹振宇, 林珲,等. 应急测绘保障体系若干关键问题研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2014, 39(5):551-555.
[6] WANG Yin, WANG Daobo. 高原型无人机变推力轴线控制技术研究[J]. Science China Information Sciences, 2016, 59(3):33201.
[7] 张拯宁, 李集林, 战勇杰,等. CCSDS-RS(255,223)码高速译码器的硬件实现研究[J]. 中国空间科学技术, 2009, 29(5):75-83.
[8] 周兴霞, 程多祥, 赵桢,等. 中继通信技术在无人机应急测绘保障中的应用[J]. 测绘通报, 2016(11):47-50.
[9] 朱庆, 韩会鹏, 于杰,等. 应急测绘无人机资源多目标优化调度方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2017, 42(11):1608-1615.
[10] 李德仁. 论"互联网+"天基信息服务[J]. 遥感学报, 2016, 20(5):708-715.
[11] 朱庆, 苗双喜, 丁雨淋,等. 知识引导的滑坡监测数据粗差定位与剔除方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2017, 42(4):496-502.
[12] 黄波, 赵涌泉. 多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1492-1499.
[13] 居为民, 方红亮, 田向军,等. 基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究[J]. 地球科学进展, 2016, 31(11):1105-1110.
[14] 陈江波, 朱芸芸, 李艳. 多传感器数据融合与航迹预测[J]. 测绘科学, 2013, 38(4):12-14.
[15] 杜培军, 夏俊士, 薛朝辉,等. 高光谱遥感影像分类研究进展[J]. 遥感学报, 2016, 20(2):236-256.
[16] QIU L, DU Z, FAN Y, et al. An integrated flood management system based on linking environmental models and disaster-related data[J]. Environmental Modelling & Software, 2017, 91(C):111-126.
[17] 王京卫. 测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究[J]. 测绘学报, 2016, 45(2):251.
[18] WU B, XIE L, HU H, et al. Integration of aerial oblique imagery and terrestrial imagery for optimized 3D modeling in urban areas[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2018, 139:119-132.
[19] LIN J, LI S. Experimental observation and assessment of ice conditions with a fixed-wing unmanned aerial vehicle over Yellow River, China[J]. Journal of Applied Remote Sensing,2012, 6(1):3586.

无人机集群灾情地理信息获取关键技术及重大应用

The key technology of disaster geographic information acquisition in UAV cluster and major applications

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	王艳军, 林云浩, 王书涵, 李少春, 王孟杰. OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 18-25.
[2]	柳林, 孙毅, 李万武. 基于CNN海上钻井平台检测模型的构建及训练算法分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 26-32,99.
[3]	孔瑞瑶, 谢涛, 马明, 孔瑞林. CatBoost模型在水深反演中的应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 33-37.
[4]	温雨笑, 吕杰, 马庆勋, 张鹏, 徐汝岭. 高光谱和LiDAR联合反演森林生物量研究[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 38-42.
[5]	江泽霖, 邓健, 栾海军, 李兰晖. 基于逐日夜间灯光遥感的新冠肺炎疫情变化信息快速提取——以北京市为例[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 43-48.
[6]	郑艳, 何欢, 卜丽静, 金鑫. 自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 54-59.
[7]	冉崇宪, 李森磊. 利用无人机多光谱影像提取树冠信息[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 112-117.
[8]	刘立, 董先敏, 刘娟, 文学虎. 人机融合智能的遥感解译生产新方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 118-123,137.
[9]	艾敏, 景慧, 田禹东, 郭兰勤, 裴渊杰. 近20年哈尔滨市呼兰区土地利用覆盖变化及驱动分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 124-128.
[10]	刘玉贤, 阮明浩, 闫臻. 一种基于机载激光点云的门型电塔精确提取方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 129-133.
[11]	刘国超, 彭卫平, 杨水华, 胡周文. 地质雷达+三维测量内窥镜的城市道路病害检测与应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 134-137.
[12]	刘小玉, 刘扬, 杜明义, 张敏, 贾竞珏, 杨恒. 基于DeeplabV3+的建筑垃圾堆放点识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 16-19,43.
[13]	李佳豪, 周吕, 马俊, 杨飞, 咸凌霄. 利用PS-InSAR技术进行城市地铁沿线形变监测与机理分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 20-25.
[14]	师芸, 石龙龙, 牛敏杰, 赵侃. 基于单阶段实例分割网络的黄土滑坡多任务自动识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 26-31.
[15]	窦世卿, 陈治宇, 徐勇, 郑贺刚, 苗林林, 宋莹莹. 基于多特征融合与典型降维方法的高光谱影像分类[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 32-36,50.