混合形态自然资源监测图斑无人机航飞路线研究

成果编号：32525

价格：面议

完成单位：南京邮电大学

单位类别：其他高校

完成时间：2022年

成熟程度：其他

服务产业领域：其他

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发布人：zhouxinxin 离线

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针对传统自然资源监测过程中因图斑形态各异、离散分布而导致的人工外业举证核查耗时、监测难问题，探索旋翼无人机监测新途径，以提高面向混合形态自然资源监测图斑的核查效率、节约人力，为自然资源管理提供高效的无人机监测模式。首先提出面向混合形态自然资源监测图斑骨架点提取方法，在线模拟无人机拍摄像片所组成的全覆盖场景，对场景像片进行精简，提取剩余场景像片质心点作为骨架点，其次，顾及无人机的续航里程，运用所提的顾及贪心机制的遗传算法，得出无人机飞行最优航飞点序列；最后，以江苏省部分区域自然资源监测图斑为研究数据，实地开展对比试验。结果表明，所提算法可节约无人机采集时间近60%、照片数量减少72.4%，影像存储空间节约近44.6%，提高了无人机对混合形态自然资源图斑的监测效率，保证监测区域全覆盖，节省人力物力。

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成果介绍

科技计划：国家级：

成果形式：新技术

合作方式：技术开发、技术咨询、技术服务

参与活动：首届江苏产学研合作对接大会

专利情况：未申请专利

成果简介

综合介绍

创新要点

首先针对混合形态自然资源监测图斑监测难问题，提出混合形态自然资源监测图斑骨架点提取方法，基本思想是在图斑监测区域范围内，选取最少数量、位置分布均匀、合理的骨架点作为无人机飞行路线必经的航飞点，由这些航飞点生成航飞路线，实现自然资源监测图斑的全覆盖。其次是对遗传算法的初始种群做改变，引入贪心机制，防止遗传算法乱搜索现象。

技术指标

首先对室内计算机规划航线：由传统遗传算法与我们所提的顾及贪心机制的遗传算法的收敛性和路径规划长度作比较。其次实地验证：与传统的航线规划作比较，主要从采集时间、采集像片数量、像片存储量进行比较。

其他说明

完成人信息

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