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《中国地质大学(北京)》 2015年
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无人机近红外数据处理方法研究

鱼自强  
【摘要】:随着无人机科学技术的发展,各行各业对无人机数据的需求日益增加。无人机也作为一种新型的遥感技术得到了更多的认可,应用面也随之不断扩大。更低的运营成本、高效灵活的任务安排,自动化和智能化的操作应用使其在应用领域越来越受青睐。但相对于航天遥感传感器,目前可用于无人机搭载的传感器仍旧单一,主要是可见光相机。缺少近些年快速发展的红外、多/高光谱以及Li DAR等新型传感器,因此如何拓宽无人机传感器数据波段范围,提高无人机的应用能力,是急需研究的问题。根据前人研究的成果以及参考国外的研究资料,本文针对普通近红外传感器无人机低空遥感可行性进行研究,设计了数据获取方案。基于获取方案,选定研究区范围(研究区内必须有河流,植被,人工建筑等特征信息),获取研究区的无人机数据,并以获取数据为例,通过对无人机可见光、近红外和卫星数据(为LANDSAT TM5数据)进行集成对比分析(选定的集成对比因子是NDVI(归一化差值植被指数)和SAVI(土壤调节植被指数)),获取不同类型地物无人机近红外数据特征信息。首先从近红外传感器辐射定标方面,本文着眼于通过选择大量的特征物体,通过使用近红外传感器对其摄影成像,参考不同的特征物体所具有的不同反射特性,获取其反射值反算出增益和偏置值,利用这些相关数值来对近红外传感器进行辐射定标。由于无人机搭载的近红外传感器所获取的数据均为单幅像片,为了与卫星数据在像幅上形成清晰的对比,需要对所有单幅像片进行拼接处理及地理纠正处理。而在地理纠正方面,本文选择了三种各具特色的地理纠正方法,分别是共线方程几何纠正方法、多项式几何纠正方法、RFM模型几何纠正方法,通过三种方法的对比以及综合考虑本文对数据几何纠正结果的要求,选择最佳的纠正方法作为本文的几何纠正方法。为了对比无人机数据与卫星数据,以获取无人机数据在近红外波段的可用性以及验证其稳定性。将数据分为植被、地面、人工建筑、水体等几类并分别选取AOI区(点,线,面),获取每类特征地物AOI区内的NDVI和SAVI数值,通过对比无人机数据与LANDSAT TM5数据所获取的NDVI值和SAVI值,以探究两者之间的联系。经过对比分析以验证无人机可搭载的近红外传感器获取数据的稳定性和可靠性,而和传统的卫星搭载平台获取的数据相比,无人机获取的数据具备更高的空间分辨率、更强的实时性、准确性、更加低廉的花费以及高光谱分辨率能力等优点。故通过本次研究,可为大范围的新型传感器应用提供一种更加具体的数据获取方案的多样选择,并且随着更多可以搭载在无人机上的轻小型传感器的研制开发、数据处理及应用技术的不断研究,无人机应用领域还将会得到更进一步的拓展。
【关键词】:无人机 传感器 近红外 遥感应用
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P237
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-11
  • 第一章 引言11-19
  • 1.1 选题背景11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-14
  • 1.2.1 无人机遥感技术的发展现状12-13
  • 1.2.2 无人机可搭载传感器的发展现状13-14
  • 1.3 研究内容和技术路线14-16
  • 1.3.1 研究内容14-15
  • 1.3.2 技术路线15-16
  • 1.4 存在的问题16-19
  • 第二章 研究区概况及传感器19-37
  • 2.1 研究区概况19-22
  • 2.2 遥感传感器22-25
  • 2.3 传感器选型25-28
  • 2.3.1 传感器选型依据25-26
  • 2.3.2 Tetracam近红外传感器26-28
  • 2.4 Tetracam传感器辐射定标28-34
  • 2.4.1 辐射定标28-30
  • 2.4.2 聚四氟乙烯检校材料30-31
  • 2.4.3 Tetracam传感器辐射定标31-34
  • 2.5 Tetracam传感器几何检校34-37
  • 第三章 数据获取及处理37-51
  • 3.1 无人机数据获取37-39
  • 3.2 可见光数据拼接处理39-44
  • 3.3 Tetracam传感器单波段数据处理44-46
  • 3.3.1 近红外波段44-45
  • 3.3.2 红波段45-46
  • 3.4 数据几何纠正46-51
  • 3.4.1 共线方程几何纠正方法46-48
  • 3.4.2 多项式几何纠正方法48-49
  • 3.4.3 RFM(基于有理多项式模型)几何纠正方法49-51
  • 第四章Tetracam传感器可行性验证51-63
  • 4.1 点特征比对51-55
  • 4.1.1 特征因子51-53
  • 4.1.2 AOI点选取53-54
  • 4.1.3 特征点对比54-55
  • 4.2 Tetracam传感器可用性分析55-59
  • 4.2.1 特征因子55-56
  • 4.2.2 AOI选取56-57
  • 4.2.3 对比分析57-59
  • 4.3 Tetracam传感器稳定性分析59-63
  • 4.3.1 AOI选取60-61
  • 4.3.2 对比分析61-63
  • 第五章 结论63-66
  • 5.1 主要成果及结论63-64
  • 5.2 建议及展望64-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-71
  • 附录71

【参考文献】
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