李風(fēng)賢
(蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)學(xué)院,甘肅 蘭州 730021)
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無人機(jī)技術(shù)在草原生態(tài)遙感監(jiān)測中的應(yīng)用與探討
李風(fēng)賢
(蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)學(xué)院,甘肅 蘭州 730021)
無人機(jī)(UAV)配合遙感系統(tǒng)聯(lián)合作業(yè),建立低空遙感—地面監(jiān)測—衛(wèi)星遙感一體化的“天、地、空”草原監(jiān)測和信息管理模型,彌補了衛(wèi)星遙感、傳統(tǒng)人工監(jiān)測時效性、準(zhǔn)確性及精細(xì)度方面的缺陷,為草原信息化道路開辟了一個實際、準(zhǔn)確的方向,且在草原生物災(zāi)害監(jiān)測、模型精細(xì)化等應(yīng)用中具有很大的發(fā)展空間。本文概括了無人機(jī)遙感系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和作用流程,并結(jié)合草原監(jiān)測現(xiàn)狀,對該技術(shù)在草原監(jiān)測與信息管理中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。
無人機(jī)技術(shù);遙感;草原;生物災(zāi)害;生物量
近年來,隨著航空遙感技術(shù)的不斷成熟和在民用領(lǐng)域的需求,無人機(jī)遙感技術(shù)因其多平臺、多用途、多功能影像系統(tǒng)、高效機(jī)動、高時效性、高分辨率、客觀準(zhǔn)確、“3S”集成、智能化等突出特點,已經(jīng)逐漸滲透到各個行業(yè),成為未來遙感發(fā)展主要趨勢和熱點之一[1-2]。
無人機(jī)遙感系統(tǒng)是綜合無人機(jī)(UAV)、數(shù)字遙感設(shè)備為載荷,以遙感數(shù)據(jù)計算機(jī)快速處理為技術(shù)支撐的遙感系統(tǒng)。廣泛普及于資源調(diào)查[3-4]、精細(xì)農(nóng)業(yè)[5-6]、地圖測繪[7]、自然災(zāi)害監(jiān)測與評估[8]、森林病蟲害防護(hù)與監(jiān)測[9]、公共安全[10]等領(lǐng)域,為各應(yīng)用需求提供了一種新的、有效的、現(xiàn)代化的技術(shù)途徑,彌補了衛(wèi)星遙感及其他傳統(tǒng)監(jiān)測方法的缺陷。草原是我國主要的陸地生態(tài)系統(tǒng)[11],又是農(nóng)民賴以生存發(fā)展的基本生產(chǎn)資料。但無人機(jī)遙感技術(shù)在草原資源信息化管理、生態(tài)監(jiān)測方面,目前國內(nèi)還處于起步階段。開展無人機(jī)遙感在草原應(yīng)用方面的技術(shù)試驗示范,建立航測遙感與地面監(jiān)測、衛(wèi)星遙感影像的“天、空、地”數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)及解譯模型,形成航空器低空航測遙感技術(shù)在草原資源調(diào)查、動態(tài)監(jiān)測、災(zāi)害防治、資源管理等方面的技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),以及數(shù)據(jù)實時傳輸技術(shù)規(guī)范,對今后全國草地資源調(diào)查和信息管理有非常重要的意義。
本文針對無人機(jī)遙感的關(guān)鍵技術(shù),闡述其基本作業(yè)流程,歸納總結(jié)現(xiàn)有的常用無人機(jī)傳感器載荷系統(tǒng),并對該技術(shù)在草原監(jiān)測和信息管理中的應(yīng)用前景進(jìn)行展望和探討。
1.1 關(guān)鍵技術(shù)及處理流程
航測工作主要分為外業(yè)數(shù)據(jù)采集和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理兩部分。外業(yè)數(shù)據(jù)采集流程主要有:確定航測任務(wù)、野外勘查、一體化攝影規(guī)劃與參數(shù)設(shè)計、飛行作業(yè)和航攝影像檢查及提交[12]。外業(yè)獲取的高空間分辨率無人機(jī)像片、GPS+POS數(shù)據(jù)及實地調(diào)查數(shù)據(jù)檢查合格后,移交到內(nèi)業(yè)進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理的主要步驟為:①分析影像數(shù)據(jù)和利用GPS、IMU獲得的外方位元素,將影像數(shù)據(jù)、外方位元素、地面控制點等信息輸入無人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件(如Inpho、PIE、photoscan等),生成金字塔,建立測區(qū)航帶關(guān)系;②同名點自動匹配;③影像質(zhì)量及預(yù)處理結(jié)果精度檢測。生成所需的航拍數(shù)據(jù)產(chǎn)品(DEM、DOM、DLG、DLG)后,進(jìn)行后期的影像解譯、后處理及應(yīng)用研究。
1.2 無人機(jī)傳感器
傳感器從最初的膠片相機(jī)向?qū)捯晥龃竺骊嘋CD相機(jī)[13],從黑白相機(jī)向多光譜、高光譜、超高光譜及激光雷達(dá)等高分辨率數(shù)碼相機(jī)發(fā)展[14-15]。各類傳感器在草原生態(tài)監(jiān)測中的優(yōu)勢及其功能主要有:
(1) 可見光相機(jī):可計算可見光植被指數(shù)(CIVE、ExG、ExGR、NGRDI、VEG等),進(jìn)行植被覆蓋度變化監(jiān)測和植被類型分類[16],如Phase one IXA系列相機(jī)。
(2) 近紅外相機(jī):植被在近紅外影像上亮度更亮。
(3) 多光譜相機(jī):如ADC相機(jī),可拍攝紅、綠和近紅外(TM2、TM3和TM4波段)3波段影像,可獲得NDVI(歸一化植被指數(shù))、SAVI(土壤糾正植被指數(shù))IPV和NIR/G等指數(shù),方便對地面植被進(jìn)行分析[17]。
(4) 高光譜相機(jī):在紫外、可見光、近紅外和中紅外區(qū),有數(shù)十至數(shù)百個窄波段(<10 nm)及完整而連續(xù)的光譜曲線,可監(jiān)測植被長勢、病蟲害、LAI、生物量估算等[18]。
2.1 草地動態(tài)監(jiān)測與生態(tài)安全評估
利用衛(wèi)星遙感,結(jié)合地面調(diào)查,基本滿足大尺度下的資源大類識別、面積匯總、生態(tài)安全評估等需求[19-22],但也存在衛(wèi)星遙感影像獲取周期長、受氣候影響、空間分辨率不足等問題,難以滿足典型、局部區(qū)域的分析判斷。對無人機(jī)遙感系統(tǒng)獲取的高空間、高光譜、高時間分辨率的影像進(jìn)行快速拼接處理后,采用數(shù)字圖像處理方法分類識別,建立不同草地類型解譯標(biāo)志庫和光譜庫,初步形成影像解譯規(guī)范和大數(shù)據(jù)處理流程,航測遙感與地面監(jiān)測、衛(wèi)星遙感影像的“天、空、地”數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián),低空航測遙感數(shù)據(jù)與草原信息管理平臺的數(shù)據(jù)對接規(guī)范,以及實時傳輸技術(shù)的應(yīng)用,實現(xiàn)草地草場生長變化、植被蓋度變化、草地生物量估測、草地健康狀況、草蓄平衡評估以及元素含量等的監(jiān)測研究。通過無人機(jī)進(jìn)行草地監(jiān)測和生態(tài)評估可以拓寬無人機(jī)的應(yīng)用范圍,彌補傳統(tǒng)植被識別手段的局限性,可以獲得更高精度的結(jié)果,且省時省力。
2.2 草地生物量估算
由于草原生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)性和空間變異性,可控條件下的樣地數(shù)據(jù)采集對草地影像光譜信息解譯至關(guān)重要,能有效彌補衛(wèi)星遙感技術(shù)易受輻射和光照影響等缺陷。利用低空遙感平臺獲取感興趣區(qū)長時間序列的高分辨率影像數(shù)據(jù),采用相應(yīng)的指數(shù)和模型,提取草地生物量、質(zhì)量及草地類型的空間分布格局[23]。農(nóng)業(yè)研究發(fā)現(xiàn),多時相CSM(crop surface models)模型在無人機(jī)RGB影像監(jiān)測作物高度及生物量中有很好的效果[24-25]。將該模型運用到草地生態(tài)系統(tǒng)草地生物量監(jiān)測中,并結(jié)合樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及植被指數(shù)進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明非定標(biāo)的RGB影像結(jié)合CSMs模型對草地植被高度和生物量估算有很好的適用性[26],與傳統(tǒng)草地生物量估算模型互補應(yīng)用,可有效提高估算精度。集成不同草地類型的草原生物量的季節(jié)動態(tài)、生物量與水熱條件的關(guān)系,以及地下生物量(牧草營養(yǎng)成分和土壤養(yǎng)分)的變化進(jìn)行綜合分析是今后研究的重點。
2.3 牧草產(chǎn)量評估
利用草地牧草光譜觀測資料、牧草產(chǎn)量資料、氣象資料和衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),建立草地牧草產(chǎn)量光譜植被指數(shù)和衛(wèi)星遙感監(jiān)測模型、氣象監(jiān)測模型,為及時準(zhǔn)確地掌握牧草產(chǎn)量變化提供了科學(xué)有效的手段。但由于衛(wèi)星影像分辨率等因素限制,評估精度不高[27]。通過可見光和多光譜結(jié)合的航拍圖,建立草原各類植物生長產(chǎn)量的數(shù)字模型,提高草原產(chǎn)量評估準(zhǔn)確率。主要包括飼草料地面積核查、飼草料長勢評估、結(jié)合光譜信息建立估產(chǎn)模型、測算飼草料產(chǎn)量。
2.4 草勢生長預(yù)測及NPP反演
通過無人機(jī)攜帶光譜成像儀,建立精準(zhǔn)的草原光譜分布圖,提高草勢生長預(yù)測準(zhǔn)確率。對草地植被的分析判斷:結(jié)合地面調(diào)查,確定草地類型、植被蓋度等;月度間、年度間的植被長勢分析評估;選擇典型區(qū)域作為樣本源,進(jìn)行光譜航測,結(jié)合衛(wèi)星遙感、地面實測,建立估產(chǎn)和評估模型,對草地生產(chǎn)力和生態(tài)狀況進(jìn)行評估。
傳統(tǒng)的植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)反演采用CASE等傳統(tǒng)模型,適用于對大尺度范圍、低分辨率的衛(wèi)星影像(如MODIS、Landsat等)進(jìn)行粗估算,但對小范圍、復(fù)雜地形條件下草地NPP反演精度并不理想[28]。采用多光譜傳感器獲取不同區(qū)域、地形條件、時相下的草地?zé)o人機(jī)影像,修正CASE等傳統(tǒng)模型參數(shù),達(dá)到反演的最佳精度,進(jìn)而推廣應(yīng)用具有重要意義。
2.5 草原生物災(zāi)害預(yù)測預(yù)警
草原災(zāi)害發(fā)生突然、蔓延迅速,且多在人煙稀少、道路難至的區(qū)域,人工實地踏勘制約因素較多,但受制于傳統(tǒng)遙感平臺空間分辨率及重訪周期的限制,無法滿足草原生物災(zāi)害超高分辨率識別的要求,只能間接依靠植被變化,從宏觀上反映草原生物災(zāi)害的發(fā)生、蔓延等特點,不能滿足對草原災(zāi)害發(fā)生程度、趨勢變化的及時分析、準(zhǔn)確判斷要求[29-31]。目前草地災(zāi)害監(jiān)測大多停留在傳統(tǒng)的人工階段,該方法勞動強度大、效率低、易受主觀因素影響,導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果存在很大的不確定性。無人機(jī)系統(tǒng)因其機(jī)動靈活、快速實時采集和傳輸影像等優(yōu)勢,在迅速了解災(zāi)情、科學(xué)指揮救災(zāi)及災(zāi)情評估等工作中發(fā)揮了重要的作用,能夠宏觀、微觀地分析草地病蟲害及鼠害[32]。無人機(jī)搭載多光譜相機(jī),在草原上空精確抽樣,拍攝2~3 cm空間分辨率的航測圖,獲取鼠洞空間分布、密度及危害程度,在為滅鼠提供科學(xué)參考數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,可分析鼠害與地形、水熱條件、植被種類及長勢等因素的相互關(guān)系,并建立模型預(yù)測鼠害蔓延趨勢,及時采取有效措施進(jìn)行防控[33-34]。此外,無人機(jī)搭載紅外設(shè)備對病害草場進(jìn)行掃描后,通過蝗蟲紅外數(shù)字模型,可分析出每平方千米蝗蟲數(shù)量及蝗蟲密度分布圖。
國外已有較多采用遙感手段識別毒草及繪制其密度圖[35-36]的成功案例。隨著無人機(jī)遙感技術(shù)的快速發(fā)展,遙感監(jiān)測毒草的能力也得到不斷增強,但是國內(nèi)研究并不多。由于無人機(jī)遙感可實現(xiàn)高精度識別植被類型及動態(tài)監(jiān)測,將成為今后識別毒草的一個最主要的數(shù)據(jù)集。建立毒害植被多光譜數(shù)字模型,通過草原多光譜分布圖與毒害植被分布預(yù)警管理平臺,能得出毒害植被種類以及密度和分布區(qū)域,達(dá)到一定密度時自動報警給后臺管理人員,及時發(fā)現(xiàn)毒害植被生長狀況,為除毒害植被提供地理信息依據(jù)。
2.6 草畜平衡監(jiān)管、禁牧管護(hù)
人煙稀少、自然條件惡劣的高寒、荒漠區(qū)域,以及地形復(fù)雜的山區(qū)復(fù)合草地,缺乏準(zhǔn)確及時有效的技術(shù)手段。是否放牧一目了然,放牧數(shù)量可以通過模型進(jìn)行準(zhǔn)確測算。結(jié)合北斗定位系統(tǒng),明確放牧軌跡,對草畜平衡狀況進(jìn)行準(zhǔn)確評估。
2.7 草原保護(hù)工程管護(hù)及草原征占用
包括對圍欄、飼草料基地、牧民定居等工程的定期巡查,測算圍欄面積、評估圍欄設(shè)施的現(xiàn)狀。草原征占用方面包括工礦用地、草原開墾等方面的區(qū)域變化情況進(jìn)行及時巡查。圖上可以清晰地看到四至界限,計算出面積。為工礦企業(yè)征占用地管理、非法開墾草原執(zhí)法取證提供技術(shù)支持。
2.8 航空植保
草原生物災(zāi)害防治主要依靠人工手動噴藥和機(jī)械噴藥兩種形式,由于多種因素的影響,防治效果并不佳,且成本較大。無人機(jī)植保技術(shù)是近幾年興起的、廣泛應(yīng)用的一項通過飛機(jī)噴施農(nóng)藥實現(xiàn)植保的新型技術(shù),受地理因素的制約較小,空中作業(yè)效率高、節(jié)藥節(jié)水、作業(yè)安全、作業(yè)成效佳、不受草原長勢限制且不損壞草地植被,尤其利于草原爆發(fā)性病蟲害,如蝗蟲和鼠害,以及小區(qū)域毒害草的防控[37]。
基于高空間、高光譜分辨率的無人機(jī)草原生態(tài)監(jiān)測將成為今后發(fā)展的熱點和新趨勢。無人機(jī)遙感在小區(qū)域和飛行困難地區(qū)高分辨率影像快速獲取方面具有明顯優(yōu)勢,可根據(jù)草原特點,結(jié)合地面觀察數(shù)據(jù),迅速準(zhǔn)確地進(jìn)行草情監(jiān)測。針對性地進(jìn)行大面積航空監(jiān)測及小范圍定點監(jiān)測與防治工作,并對問題發(fā)生位置進(jìn)行準(zhǔn)確排查并及時有效解決。以已有的天然草原資源與生態(tài)監(jiān)測點、退牧還草工程項目區(qū)、飼草料種植基地、科研試驗站等為目標(biāo)源,針對天然草原牧草長勢監(jiān)測與估產(chǎn)、飼草料長勢監(jiān)測與估產(chǎn)、草原保護(hù)項目管理、草畜平衡監(jiān)管、禁牧管護(hù)、鼠蟲害監(jiān)測預(yù)警、草原征占用等內(nèi)容,開展無人機(jī)遙感在草原應(yīng)用方面的技術(shù)試驗示范,建立航測遙感與地面監(jiān)測、衛(wèi)星遙感影像的“天、空、地”數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)及解譯模型,形成航空器低空航測遙感技術(shù)在草原資源調(diào)查、動態(tài)監(jiān)測、災(zāi)害防治、資源管理等方面的技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),以及數(shù)據(jù)實時傳輸技術(shù)規(guī)范,具有重要的推廣應(yīng)用意義,將為今后全國草地生態(tài)遙感監(jiān)測提供重要手段和科學(xué)研究依據(jù)。
[1] 李德仁, 李明. 無人機(jī)遙感系統(tǒng)的研究進(jìn)展與應(yīng)用前景[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2014, 39(5): 505-513.
[2] PAJARES G. Overview and Current Status of Remote Sensing Applications Based on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) [J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2015, 81(4): 281-330.
[3] SAARI H, PELLIKKA I, PESONEN L, et al. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Operated Spectral Camera System for Forest and Agriculture Applications[J]. Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering, 2011, 8174(1): 466-471.
[4] 許輝熙, 敬小東. 基于無人機(jī)遙感和 GIS 技術(shù)的土地利用快速詳查方法研究[J]. 測繪與空間地理信息, 2013, 36(9): 11-14.
[5] 高林, 楊貴軍, 于海洋,等. 基于無人機(jī)高光譜遙感的冬小麥葉面積指數(shù)反演[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2016, 32(22): 113-120.
[6] TOKEKAR P, HOOK J V, MULLA D, et al. Sensor Planning for a Symbiotic UAV and UGV System for Precision Agriculture[C]∥IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems.[S.l.]:IEEE,2016.
[7] 戴中東, 羊遠(yuǎn)新, 孟良. 低空無人機(jī)在高原大比例尺地形圖測繪中的應(yīng)用[J]. 工程勘察, 2016(11): 50-55.
[8] 雷添杰, 李長春, 何孝瑩. 無人機(jī)航空遙感系統(tǒng)在災(zāi)害應(yīng)急救援中的應(yīng)用[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報, 2011,20(1): 178-183.
[9] 張園, 陶萍, 梁世祥,等. 無人機(jī)遙感在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用[J]. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2011, 31(3): 49-53.
[10] 黃濤. 小型無人機(jī)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景展望[R].[S.l.]:今日財富論壇,2016.
[11] 趙軍, 張俊, 田鳳賓,等. 基于.NET平臺的草原災(zāi)害預(yù)警信息系統(tǒng)設(shè)計[J]. 甘肅科技, 2008, 24(21): 37-38.
[12] 曹明蘭, 薄志毅, 李亞東. 無控制點數(shù)據(jù)的無人機(jī)影像DOM快速制作[J]. 測繪通報, 2016(8): 35-38.
[13] 王妍, 朱巖隆, 高偉,等. 無人機(jī)載雙拼相機(jī)低空航測系統(tǒng)技術(shù)研究[J]. 測繪與空間地理信息, 2014,37(8): 214-216.
[14] 陳云波, 劉義志, 蔣小蕾,等. 無人飛行器低空遙感系統(tǒng)機(jī)載傳感器搭配方案研究[J]. 測繪通報, 2012(8): 33-35.
[15] 楊貴軍, 李長春, 于海洋,等. 農(nóng)用無人機(jī)多傳感器遙感輔助小麥育種信息獲取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2015, 31(21): 184-190.
[17] 李冰, 劉镕源, 劉素紅,等. 基于低空無人機(jī)遙感的冬小麥覆蓋度變化監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2012, 28(13): 160-165.
[18] MIAO X,PATIL R,HEATON J S,et al. Detection and Classification of Invasive Saltcedar through High Spatial Resolution Airborne Hyperspectral Imagery[J].International Journal of Remote Sensing,2011,32(8):2131-2150.
[19] VON BUEREN S K, BURKART A, HUENI A, et al. Deploying Four Optical UAV -based Sensors over Grassland: Challenges and Limitations[J]. Biogeosciences, 2015, 12(1): 163-175.
[20] 楊婷婷, 劉朋濤, 劉同海,等. 正藍(lán)旗沙漠化草地分布格局及2002—2011年動態(tài)變化的遙感監(jiān)測[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2013, 27(10): 181-185.
[21] 劉紀(jì)遠(yuǎn), 徐新良, 邵全琴. 近30年來青海三江源地區(qū)草地退化的時空特征[J]. 地理學(xué)報, 2008,63(4): 364-376.
[22] 周偉, 剛成誠, 李建龍,等. 1982—2010年中國草地覆蓋度的時空動態(tài)及其對氣候變化的響應(yīng)[J]. 地理學(xué)報, 2014, 69(1): 15-30.
[23] HEJCMAN M, SZKOVJ, SCHELLBERG J, et al. The Rengen Grassland Experiment: Bryophytes Biomass and Element Concentrations after 65 Years of Fertilizer Application[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2010, 166(1-4): 653.
[24] BARETH G,BENDIG J, TILLY N, et al. A Comparison of UAV and TLS-derived Plant Height for Crop Monitoring: Using Polygon Grids for the Analysis of Crop Surface Models (CSMs) [J]. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, 2016, 2016(2): 85-94.
[25] TILLY A N,HOFFMEISTER D,CAO Q,et al. Multitemporal Crop Surface Models: Accurate Plant Height Measurement and Biomass Estimation with Terrestrial Laser Scanning in Paddy Rice [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2014, 8(1): 083671-083671.
[26] BARETH G, BOLTEN A, HOLLBERG J, et al. Feasibility Study of Using Non-calibrated UAV-based RGB Imagery for Grassland Monitoring: Case study at the Rengen Long-term Grassland Experiment (RGE), Germany[J]. DGPF Tagungsband, 2015(24): 55-62.
[27] 李云鵬, 格根圖, 娜日蘇,等. MERSI資料在內(nèi)蒙古草原牧草產(chǎn)量估測中的應(yīng)用研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2012, 26(9): 154-159.
[28] 郭靈輝, 郝成元, 吳紹洪,等. 內(nèi)蒙古草地NPP變化特征及其對氣候變化敏感性的CENTURY模擬研究[J]. 地理研究, 2016, 35(2): 271-284.
[29] 涂雄兵, 杜桂林, 李春杰,等. 草地有害生物生物防治研究進(jìn)展[J]. 中國生物防治學(xué)報, 2015, 31(5): 780-788.
[30] 吳秀蘭, 鄭江華, 倪亦非,等. 國產(chǎn)ZY1-02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)在新疆典型毒草白喉烏頭遙感監(jiān)測中的適用性分析[J]. 中國植保導(dǎo)刊, 2014, 34(7): 9-14.
[31] 徐正剛, 趙運林, 李波,等. 基于MODIS植被指數(shù)評估洞庭湖區(qū)東方田鼠大暴發(fā)的危害[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2014, 34(23): 7101-7109.
[32] LI Z, ZHU Y, YANG F, et al. Study on the Evaluation of UAV Disaster Monitoring System Architecture Based on the RSBFNN Algorithmic Method[J]. Applied Mathematics & Information Science, 2015, 9(3): 1455-1465.
[33] 軒俊偉, 鄭江華, 倪亦非,等. 基于動力三角翼平臺的草原鼠害遙感監(jiān)測研究[J]. 中國植保導(dǎo)刊, 2015, 35(2): 52-55.
[34] 宜樹華, 陳建軍, 秦彧,等. 無人機(jī)航拍在青藏高原高寒草地生態(tài)系統(tǒng)研究中的初步應(yīng)用[J]. 西南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2016, 42(1): 1-7.
[35] 屈冉, 李雙, 徐新良,等. 草地退化雜類草入侵遙感監(jiān)測方法研究進(jìn)展[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報, 2013, 15(5): 761-767.
[37] 薛平. 小型無人機(jī)在農(nóng)業(yè)植保應(yīng)用中的探討[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備, 2016(8): 18-20.
Application and Discussion of UAV Technology in Ecological Remote Sensing Monitoring of Grassland
LI Fengxian
(Lanzhou Resources & Environment Voc-Tech College, Lanzhou 730021, China)
This paper combined UAV with remote sensing system, and established the integration models of low-altitude remote sensing, ground monitoring, satellite, namely “Space-Ground-Aero”, for grassland monitoring and information management, which could fill the gap of using current satellite sensors and traditional manual monitoring methods with time and accuracy limition. It opened up a practical and accurate direction for grassland informatization, and great development space in the application of grassland biological disaster monitoring and model refinement. This paper summarized the key technologies and processes of the UAV remote sensing system. According to the grassland monitoring status, application prospect of the technology in grassland monitoring and information management were discussed.
UAV; remote sensing; grassland; biological disaster; biomass
李風(fēng)賢.無人機(jī)技術(shù)在草原生態(tài)遙感監(jiān)測中的應(yīng)用與探討[J].測繪通報,2017(7):99-102.
10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0232.
2017-03-08
甘肅省教育廳支持項目(2014B-137);蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)學(xué)院支持項目(Z2016-14)
李風(fēng)賢(1967—),男,高級工程師,主要從事地理信息技術(shù)應(yīng)用研究。E-mail:lxy20020703@163.com
P237
A
0494-0911(2017)07-0099-04