小型无人机航空遥感系统及其影像处理研究

发布时间：2017-08-03 18:06

  本文关键词：小型无人机航空遥感系统及其影像处理研究

  更多相关文章： 遥感技术 无人机系统 导航系统 高光谱影像处理 特征提取

【摘要】：目前,我国正处于社会经济高速发展时期,对农业、资源、环境、减灾、测绘和大型基础设施建设的监测精度要求大幅提高,因此,利用高光谱分辨率的遥感影像研究完成对地表的监测将起到至关重要的作用。自20世纪80年以来,高光谱遥感技术一直是地球观测技术的热门领域,它是一门基于光谱学原理通过结合大量电磁波窄波段获取感兴趣物体信息的科学。然而,传统的高光谱遥感影像多采用卫星进行拍摄,所获取影像存在信息时效性较弱,周期比较长,光谱分辨率低以及容易受到天气条件影响等问题。近年来,随着自动控制技术、计算机技术以及传感器技术的快速发展,无人机航空技术得到飞速发展,其所承担的任务已从试验靶机转变为空中侦查,应用范围也逐步由军事领域扩展至民用领域。与传统的航空航天遥感技术相比,无人机高光谱遥感具有研制成本低、研制周期短、运行成本低等优势。由此可见,无人机航空技术的成熟为获取高光谱分辨率和高时效的遥感影像提供了有力支持,采用无人机获取高光谱遥感影像为国民经济建设服务必将成为未来高光谱遥感获取技术的发展趋势。在无人机高光谱遥感系统中,主要包含无人机飞行控制系统的设计以及在后续的高光谱遥感影像处理中特征提取等问题,而无人机飞行控制系统的核心技术是导航系统。因此,本文从导航系统设计和高光谱遥感影像特征提取算法两方面开展研究工作:①提出一种无人机的非线性导航寻迹控制方法,其特征在于,通过GPS模块实时地获取当前无人机的地理位置和飞行方向,并以固定的导航控制周期执行导航寻迹控制;每当导航控制周期到达时,执行导航寻迹控制。针对不同的情况,通过设定的航线和当前无人机的地理位置算出导航角,当无人机远离设定的航线时,飞行与航线任务夹角比较大,导致对应的向心加速度或横向加速度的值比较大,于是就会产生一个较大的导航角,使无人机快速逼近航线。反之,无人机将以较小的导航角去逼近航线。利用该非线性导航寻迹控制方法,使得无人机即使在执行复杂的飞行任务时,也能根据具体的飞行状态改变导航角?的计算方法,使得得到的导航角?更准确。导航算法参数和可以根据无人机的飞行速度动态地进行调整。通过自主设计的无人机飞行控制系统平台进行实验,结果表明:本文提出的非线性导航寻迹算法能够满足工程实际的需要。②在高光谱遥感影像的后续处理中,为了有效利用已标记与未标记样本提高高光谱遥感影像分类精度,提出一种新的半监督流形学习方法——半监督稀疏鉴别嵌入算法(SSDE)。该算法结合了近邻流形结构及稀疏性的优点,不仅保留样本间的稀疏重构关系,而且通过引入少量有标记的训练样本以及大量无标记训练样本来获得数据的内在流形结构,实现鉴别特征提取,提高分类精度。在Washington DC Mall和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该算法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,SSDE算法比其他算法的分类性能有明显的提升,在随机选取8个有类别标签的训练样本情况下,SSDE算法在Indian Pine和Washington DC Mall数据集上分类精度分别达到了77.36%和97.85%。本文针对小型无人机高光谱遥感的导航系统以及后续的影像处理进行设计,并通过实验验证了算法的有效性。最后,针对小型无人机航空遥感系统的进一步优化,提出可行性建议。
【关键词】：遥感技术 无人机系统 导航系统 高光谱影像处理 特征提取
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V243.5;TP751
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 遥感技术10-14
• 1.2.1 遥感成像技术发展10-12
• 1.2.2 遥感获取平台发展12-14
• 1.3 本文研究内容14-15
• 1.4 论文的组织框架15-17
• 2 研究现状17-30
• 2.1 无人机技术研究17-22
• 2.1.1 国内外研究与应用现状17-20
• 2.1.2 发展前景20-22
• 2.2 遥感图像特征提取方法22-28
• 2.2.1 子空间方法22-25
• 2.2.2 核方法25-26
• 2.2.3 流形学习方法26-28
• 2.3 论文的研究方法与技术路线28-29
• 2.3.1 研究方法28
• 2.3.2 研究路线28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 无人机导航系统设计30-46
• 3.1 非线性导航算法30-36
• 3.1.1 非线性导航算法原理31-36
• 3.1.2 导航算法参数整定方法36
• 3.2 导航算法实验分析36-45
• 3.2.1 实验平台介绍36-40
• 3.2.2 实验设定与数据分析40-45
• 3.3 本章小结45-46
• 4 基于稀疏保持嵌入算法的高光谱遥感影像分类46-57
• 4.1 特征提取的相关研究46-48
• 4.1.1 稀疏表示理论47
• 4.1.2 稀疏保持投影(SPP)47-48
• 4.2 半监督稀疏鉴别嵌入(SSDE)48-50
• 4.2.1 算法原理48-49
• 4.2.2 算法步骤49-50
• 4.3 实验分析50-55
• 4.3.1 人工数据集(Synthetic datasets)50-51
• 4.3.2 Washington DC Mall数据集51-53
• 4.3.3 Indian Pine数据集53-55
• 4.4 实验结果评价55
• 4.5 本章小结55-57
• 5 总结与展望57-59
• 5.1 研究工作总结57-58
• 5.2 展望58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-65
• 附录65
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文65
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及获奖目录65

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 辛健成;美国海军无人机发展历程[J];机器人技术与应用;2000年05期

2 时兆峰;以色列组建专门的无人机管理部门[J];飞航导弹;2001年10期

3 徐文;俄罗斯的无人机系统——格兰特[J];飞航导弹;2003年07期

4 何一波;各国使用的主要轻型无人机[J];飞航导弹;2003年11期

5 马晓平;系统工程学在无人机研制中的应用[J];航空科学技术;2003年04期

6 柯边;“影子200”战术无人机[J];航天电子对抗;2003年06期

7 温羡峤,李英;从美国无人机的发展来看无人机在未来战争中的应用前景[J];现代防御技术;2003年05期

8 王永寿;日本无人机的研究开发现状与动向[J];飞航导弹;2003年08期

9 袁刚辉;徐志红;;不断壮大的俄罗斯无人机家族[J];现代兵器;2003年02期

10 徐文;俄罗斯无人机的发展现状[J];飞航导弹;2004年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 王林;张庆杰;朱华勇;沈林成;;远程异地多无人机系统控制权切换技术研究[A];2009中国控制与决策会议论文集（3）[C];2009年

2 谭健美;张琚;闫娟;;信息无人机系统——无人机发展史上新的里程碑[A];第二届中国航空学会青年科技论坛文集[C];2006年

3 黄爱凤;邓克绪;;民用无人机发展现状及关键技术[A];第九届长三角科技论坛——航空航天科技创新与长三角经济转型发展分论坛论文集[C];2012年

4 刘长亮;;无人机发动机气道开度自适应机构的设计与实现[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第三分册）[C];2009年

5 丁霖;;无人机系统人机交互界面浅析[A];探索 创新 交流（第4集）——第四届中国航空学会青年科技论坛文集[C];2010年

6 刘泽坤;吕继淮;;舰载无人机系统的环境适应性[A];人—机—环境系统工程创立20周年纪念大会暨第五届全国人—机—环境系统工程学术会议论文集[C];2001年

7 叶烽;宋祖勋;;无人机系统电磁兼容性测试研究[A];第十四届全国电磁兼容学术会议论文集[C];2004年

8 易当祥;吕国志;沈玲玲;;多级路况下车载无人机疲劳载荷仿真[A];第十二届全国疲劳与断裂学术会议论文集[C];2004年

9 钱正祥;金继才;杨鹭怡;;未来局部战争中反无人机作战对策研究[A];探索创新交流－－中国航空学会青年科技论坛文集[C];2004年

10 高鹏骐;晏磊;赵红颖;何定洲;;无人机遥感控制平台的设计与实现[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 洪山;法国、德国和西班牙签约共同研发三国无人机系统[N];中国航空报;2007年

2 崔玺康;对抗无人机所面临的新挑战[N];中国航空报;2007年

3 林英;无人机将进入现代化农业领域[N];光明日报;2007年

4 本报记者 陈永杰　马佳;中国无人机亮相：战争“零伤亡”将实现[N];北京科技报;2008年

5 祖茜枫;“综合者”：携带小导弹的小无人机[N];中国国防报;2008年

6 王磊;印度期望打造强大无人机部队[N];学习时报;2009年

7 李荔;无人机“俯瞰”黄河灾情[N];北京科技报;2011年

8 本报记者 宋斌斌;我国无人机应用高端化趋势明显[N];中国工业报;2011年

9 吴飞;反恐十年无人机扶摇直上[N];中国航空报;2011年

10 司古;美无人机遭神秘病毒入侵[N];国防时报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 刘洋;动态环境中的无人机路径规划研究[D];西北工业大学;2015年

2 陈岩;蚁群优化理论在无人机战术控制中的应用研究[D];国防科学技术大学;2007年

3 林林;基于协同机制的多无人机任务规划研究[D];北京邮电大学;2013年

4 刘春阳;无人机隐身技术若干问题研究[D];西安电子科技大学;2012年

5 王小刚;非线性滤波方法在无人机相对导航上的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

6 黄国勇;变推力轴线无人机飞行控制技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

7 郑维刚;基于无人机红外影像技术的配电网巡检系统研究[D];沈阳农业大学;2014年

8 许德新;无人机光电载荷视轴稳定技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

9 唐晏;基于无人机采集图像的植被识别方法研究[D];成都理工大学;2014年

10 王世华;碟型涵道式无人机总体设计及飞行控制系统理论与仿真研究[D];复旦大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 赵敏;分布式多类型无人机协同任务分配研究及仿真[D];南京理工大学;2009年

2 刘志花;无人机故障预测与健康管理技术研究[D];北京化工大学;2010年

3 刘爱兵;可变形无人机设计[D];南京航空航天大学;2009年

4 易姝姝;无人机飞行场景及数据的可视化仿真与实现[D];电子科技大学;2010年

5 张佳璐;无人机项目综合评价研究[D];北京邮电大学;2011年

6 赵志鸿;某型无人机双发火箭助推发射动力学建模与仿真研究[D];南京理工大学;2007年

7 李建华;某无人机发射系统技术研究[D];南京理工大学;2008年

8 戴世通;无人机飞行可视化仿真系统设计[D];西安理工大学;2008年

9 曹攀峰;敌对与非敌对环境下无人机群的协同搜索路径与策略研究[D];复旦大学;2010年

10 张锡宪;无人机测控中数据传输系统设计与实现[D];电子科技大学;2009年

，

本文编号：615622