“峰峰礦區(qū)環(huán)保局成立無人機監(jiān)察領導小組,進行全區(qū)違規(guī)企業(yè)、環(huán)境污染等環(huán)境綜合監(jiān)察執(zhí)法”,“福建泉州市永春縣啟動無人機航拍巡查,查詢天湖山礦區(qū)井口500多個”, “河南省禹州市自然資源和規(guī)劃局利用無人機航測技術(shù),對700余平凡千米區(qū)域進行礦區(qū)現(xiàn)狀航測”……
無人機遙感系統(tǒng)
無人機駕駛機器簡稱無人機(unmanned aerial vehicle,UAV),是通過無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機,是信息時代的高新技術(shù)產(chǎn)物。作為無人機發(fā)展的引領產(chǎn)物,無人機遙感(unmanned aerial vehicle remote sensing, UAVRS)技術(shù)是以無人機為遙感平臺,集成小型傳感器及輔助設備,形成的具有高靈活性、高時效性的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。它將無人駕駛飛行技術(shù)、傳感器技術(shù)、通訊傳輸技術(shù)、導航定位技術(shù)等有效結(jié)合,已經(jīng)成為了國土資源測繪、生態(tài)監(jiān)測、精準農(nóng)業(yè)的高效應用技術(shù)。
(圖片來源
https://www.itweb.co.za/content/RgeVDvPobbVqKJN3)
針對不同的應用目的,操作人員搭載不同的傳感器諸如光學相機、成像光譜相機、熱紅外相機和機載雷達等,能夠?qū)崿F(xiàn)不同種類的數(shù)據(jù)快速獲取。同時,無需過多專業(yè)基礎知識,工作人員便能夠通過數(shù)據(jù)處理軟件,如Pix4Dmapper、PhotoScan、Smart3D等,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速、自動化處理。
無人機遙感 “走進”礦區(qū)
隨著無人機遙感應用的深入和擴展,使其已經(jīng)活躍于諸多行業(yè)中,成為了科學研究的熱點。自動化程度高、操作簡單、工作效率高的優(yōu)勢使其成為礦區(qū)的‘新寵’??茖W研究表明,在地形測繪、三維建模、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、礦區(qū)地質(zhì)災害預警上,無人機遙感都表現(xiàn)出了巨大潛力。目前,以無人機搭載光學相機的應用最為廣泛。通過地理位置校正,利用無人機能夠在幾個小時內(nèi)獲取厘米級的地形和三維模型,這與傳統(tǒng)的測量方式相比,節(jié)省了大量人力物力。
(圖片來源
http://ukutech.com/applications-drones-mining)
此外,獲得的高分辨率的正射影像能夠?qū)ΦV區(qū)土地利用類型、地表裂縫、違建廠房等實現(xiàn)精準識別。同時,成像光譜相機和熱紅外相機也出現(xiàn)在礦區(qū)生態(tài)環(huán)境研究中。利用光譜相機的獲取礦區(qū)的豐富光譜信息能夠?qū)ΦV區(qū)進行綠度提取、復墾效果驗收,利用熱紅外相機進行煤火探測、溫度異常提取等。
未來,無人機遙感在礦區(qū)的路會走多遠?
當前,持有無人機遙感系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)基地、科研院所數(shù)量正在逐漸增大,與無人機遙感相關(guān)的科學研究、具體應用也在呈爆發(fā)式增長。無人機的性能(高荷載、長續(xù)航、完善的避障功能)、價格體系(消費式無人機的涌現(xiàn))、功能(如配備RTK系統(tǒng)的無人機的出現(xiàn),能夠減小地面布設控制點的繁瑣工作量)都在逐步提高,搭配的傳感器也在朝著集成化、小型化、高性能發(fā)展。
但是,相比于其他領域而言,無人機遙感在礦區(qū)的應用仍然處于初級階段。浙江大學研究員肖武利用文獻統(tǒng)計軟件分析表明無人機在礦區(qū)的應用在2015-2018年僅有40篇文獻記錄被web of science核心數(shù)據(jù)庫檢索。對于小型礦區(qū)而言,無人機遙感仍然算是一個“黑科技”,側(cè)重于科學研究層面而缺少廣泛的實際應用。然而,它是否能夠像GNSS技術(shù)開啟土地調(diào)查新時代一樣普遍應用于礦區(qū),這仍然值得引入思考。
參考閱讀:
1. 湯伏全,蘆家欣,韋書平,等.基于無人機LiDAR的榆神礦區(qū)采煤沉陷建模方法改進[J].煤炭學報,2020,45(7):2655-2666.
2.宮傳剛,卞正富,卞和方,等.基于無人機與植被指數(shù)的排土場DEM模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)[J].煤炭學報,2019,44(12):3849-3858.
3.胡曉,李新舉.基于無人機的高潛水位煤礦區(qū)沉陷耕地提取方法比較[J].煤炭學報,2019,44(11):3547-3555.
4. 肖武,陳佳樂,趙艷玲,胡振琪,呂雪嬌,張碩.利用無人機遙感反演高潛水位礦區(qū)沉陷地玉米葉綠素含量[J].煤炭學報,2019,44(01):295-306.
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