小型無人機航空遙感系統(tǒng)及其影像處理研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前,我國正處于社會經(jīng)濟高速發(fā)展時期,對農(nóng)業(yè)、資源、環(huán)境、減災、測繪和大型基礎設施建設的監(jiān)測精度要求大幅提高,因此,利用高光譜分辨率的遙感影像研究完成對地表的監(jiān)測將起到至關(guān)重要的作用。自20世紀80年以來,高光譜遙感技術(shù)一直是地球觀測技術(shù)的熱門領域,它是一門基于光譜學原理通過結(jié)合大量電磁波窄波段獲取感興趣物體信息的科學。然而,傳統(tǒng)的高光譜遙感影像多采用衛(wèi)星進行拍攝,所獲取影像存在信息時效性較弱,周期比較長,光譜分辨率低以及容易受到天氣條

2、件影響等問題。
  近年來,隨著自動控制技術(shù)、計算機技術(shù)以及傳感器技術(shù)的快速發(fā)展,無人機航空技術(shù)得到飛速發(fā)展,其所承擔的任務已從試驗靶機轉(zhuǎn)變?yōu)榭罩袀刹椋瑧梅秶仓鸩接绍娛骂I域擴展至民用領域。與傳統(tǒng)的航空航天遙感技術(shù)相比,無人機高光譜遙感具有研制成本低、研制周期短、運行成本低等優(yōu)勢。由此可見,無人機航空技術(shù)的成熟為獲取高光譜分辨率和高時效的遙感影像提供了有力支持,采用無人機獲取高光譜遙感影像為國民經(jīng)濟建設服務必將成為未來高光譜遙感

3、獲取技術(shù)的發(fā)展趨勢。
  在無人機高光譜遙感系統(tǒng)中,主要包含無人機飛行控制系統(tǒng)的設計以及在后續(xù)的高光譜遙感影像處理中特征提取等問題,而無人機飛行控制系統(tǒng)的核心技術(shù)是導航系統(tǒng)。因此,本文從導航系統(tǒng)設計和高光譜遙感影像特征提取算法兩方面開展研究工作:
  ①提出一種無人機的非線性導航尋跡控制方法,其特征在于,通過GPS模塊實時地獲取當前無人機的地理位置和飛行方向,并以固定的導航控制周期執(zhí)行導航尋跡控制;每當導航控制周期到達時,執(zhí)

4、行導航尋跡控制。針對不同的情況,通過設定的航線和當前無人機的地理位置算出導航角,當無人機遠離設定的航線時,飛行與航線任務夾角比較大,導致對應的向心加速度或橫向加速度的值比較大,于是就會產(chǎn)生一個較大的導航角,使無人機快速逼近航線。反之,無人機將以較小的導航角去逼近航線。利用該非線性導航尋跡控制方法,使得無人機即使在執(zhí)行復雜的飛行任務時,也能根據(jù)具體的飛行狀態(tài)改變導航角?的計算方法,使得得到的導航角?更準確。導航算法參數(shù)和可以根據(jù)無人機的飛

5、行速度動態(tài)地進行調(diào)整。通過自主設計的無人機飛行控制系統(tǒng)平臺進行實驗,結(jié)果表明:本文提出的非線性導航尋跡算法能夠滿足工程實際的需要。
 ?、谠诟吖庾V遙感影像的后續(xù)處理中,為了有效利用已標記與未標記樣本提高高光譜遙感影像分類精度,提出一種新的半監(jiān)督流形學習方法——半監(jiān)督稀疏鑒別嵌入算法(SSDE)。該算法結(jié)合了近鄰流形結(jié)構(gòu)及稀疏性的優(yōu)點,不僅保留樣本間的稀疏重構(gòu)關(guān)系,而且通過引入少量有標記的訓練樣本以及大量無標記訓練樣本來獲得數(shù)據(jù)的內(nèi)

6、在流形結(jié)構(gòu),實現(xiàn)鑒別特征提取,提高分類精度。在Washington DC Mall和Indian Pine數(shù)據(jù)集上的分類識別實驗表明,該算法能夠較為有效地發(fā)現(xiàn)高維空間中數(shù)據(jù)的內(nèi)蘊結(jié)構(gòu),SSDE算法比其他算法的分類性能有明顯的提升,在隨機選取8個有類別標簽的訓練樣本情況下,SSDE算法在Indian Pine和Washington DC Mall數(shù)據(jù)集上分類精度分別達到了77.36%和97.85%。
  本文針對小型無人機高光譜遙感

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