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一种提高无人机图像特征估计吞吐量和精度的双
2022-09-06 15:28
admin
人驾驶飞行器(UAV)的多光谱观测目前被用于精确农业和作物表型应用,
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以监测一系列特征,从而能够表征植被状况。然而,无人机的自主性有限,在对大片区域进行抽样时,很难完成飞行。因此,在不降低地面采样距离(GSD)的情况下提高数据采集的吞吐量是一个亟待解决的问题。
本文提出了一种基于两个焦距(F)光学元件组合的新的图像采集结构:在多光谱相机的标准f=8 mm(SS:单条带)的基础上增加了一个f=4.2 mm的光学元件(DS:双条带,是标准条带的两倍)。2018年,使用AIRPHEN多光谱相机在海拔52米的玉米田上空连续完成了两次飞行。DS的飞行计划被设计成与4.2毫米的光学系统有80%的重叠,而SS One的设计是为了与8毫米的光学系统有80%的重叠。因此,与SS相比,DS覆盖相同区域所需的时间减少了一半。
DS配置的地理参考精度得到了提高,特别是Z维度,这是因为小焦距光学器件具有更大的视角。
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对株高估计的应用表明,DS配置提供了与SS配置相似的结果。然而,对于DS和SS配置,降低用于生成3D点云的质量级别会显著降低植物高度估计值。
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