地球与环境

基于UAS的环境监测:通过标准化工作流程改进数据收集

无人机空中系统(UAS)在收集环境监测数据方面发挥着越来越重要的作用。UAS在环境研究中的主要挑战包括为数据收集和建立适用于一系列环境的建立实践来创造一致的标准化指南。来自那不勒斯大学的Salvatore Manfreda博士以及和谐团队,确定了规划,获取和处理UAS数据的关键步骤,以确保最佳实践和简化的有效工作流程。

随着无人机技术在过去十年中有所改善,无人机空中系统(UAS)已成为环境监测的基本一部分,弥合传统场研究与卫星遥感之间的差距。UAS是一种廉价的方式,可以在电磁频谱上获得大型时间尺度的视觉数据,使其成为监控动态环境过程的宝贵技术。

无人机可以提供实时航空摄影或视频,以地图和监测自然和人工生态系统,提供独特的洞察环境。无人机的多功能性、适应性和灵活性使其成为环境研究的重要工具,如林业规划、跟踪冰川地貌和精确农业等,仅举几例。

无人机可以提供跨越电磁波谱的可视数据。

UAS和传感器技术的持续改进,与部署的各种环境设置相结合,导致如何收集数据,分析和处理数据中的方法。UAS研究设计中的不一致引发了关于收集的最终图像和数据质量的多个问题,并导致过度预算。这些问题强调了UAS环境映射和监测中标准化协议的必要性。

在卫星或载人飞机上使用UA有明显的经济,时间和定性效益。

来自那不勒斯大学的Manfreda博士Federico II,与和谐成本行动的国际研究人员,探讨了利用UAS在环境研究中利用UA的主要问题,并制作了改善数据的规划,收购和加工和质量和再现性的指导研究。它们创建了具有五个互连步骤的广义工作流方法:

  1. 研究设计;
  2. 飞行前的实地;
  3. 飞行任务;
  4. 航空数据处理;
  5. 质量保证。

“无人飞行系统”的局限性
使用UAS在卫星或载人飞机上有明确的经济,时间和定性益处,这些飞机受到其成本的限制以及调查如何使用它们的频率。但是,由于UAS仍然是一个不成熟的技术,如何收集和分析数据的限制。

irit / shutterstock.com.

以前的研究表明,许多UAS调查未能考虑UAS图像的规划和处理。当UA的速度和高度和传感器的校准不考虑在规划阶段时,并且在飞行日的天气算时,UAS图像将被模糊或分辨率不正确。

这些限制可以通过标准化的结构来减轻,这可以作为UAS调查的清单,以确保准确收集和分析数据。

无人机数据收集标准化
虽然由于研究环境中的植被、地形、气候和地方立法的广泛变化,每个UAS调查将略有不同,但一个标准化的工作流程,涵盖调查的每个阶段,适用于每个环境,对于保证高质量结果的适当计划是非常有益的。

工作流程:每项任务都需要定制的研究设计。然后,在飞行前进行飞行前的研究。最后阶段描述了如何最好地处理飞行的图像和数据。

通过在五个相互关联的步骤中创建一个通用的工作流程,harmony的研究旨在提高数据和分析的最终质量。该工作流程是基于协调多种方法而设计的,这些方法整理了最近的研究和不同无人机调查的综述。

工作流程设计
每个UAS学习都可以大大变化,因此需要定制的研究设计,以列出研究区域的详细任务计划。因此,工作流程过程中的初始步骤是设计研究;此步骤对于设置调查的参数至关重要,并考虑环境的细节和研究问题,因为这将塑造在哪里,如何以及当飞行可以发生以及将使用哪些传感器。

当考虑所有因素时,研究设计可能是一个令人难以置信的复杂问题。模型的最终质量取决于正确占这些互联因子的所有互联因子。

一般而言,环境研究的特派团计划关注四个主要因素:

  1. 无人机系统法规和立法;
  2. 平台和传感器选择;
  3. 摄像头设置和无人机控制软件;
  4. 目标已然采用。
在卫星之上使用无人机有明显的经济、时间和质量效益。然而,无人机仍是一项不成熟的技术,在数据收集和分析方面存在着局限性。

首先必须了解当地的无人机法规和立法,以确保该任务将获得在研究区域飞行的许可。平台、传感器、摄像头设置和无人机控制软件的选择完全取决于调查的需求和限制——涉及预算和时间限制,或图像质量、光谱和空间分辨率,以及调查区域的大小。最后,在研究设计中,必须进行目标地理定位,以确保图像的正确拍摄。最好的方法是找到地面控制点(GCP)作为参考。

一旦研究设计完成,工作流程的下一步是进行飞行前的研究。该工作流程需要侦察和对调查区域的陆地调查。该地区的侦察将揭示起飞和着陆点,任何可能的视觉或飞行障碍,以及任何GCP都是用于地理学的飞行。现场研究将高度依赖于研究的环境培养基,但将补充和影响从UAS研究中收集的任何数据。

研究人员已经创建了一个协调的工作流程,这将是未来任何无人机调查的基本元素。

在飞行前,工作流程解释了如何安全最有效地进行飞行。现阶段的挑战是准确地解释天气情况。风速、湿度、光照水平和雾会影响数据质量,因此必须在飞行前进行补偿。

工作流程的最后一个阶段描述了如何最好地处理来自飞行的图像和数据。在处理过程中,测量人员必须考虑无人机图像中的畸变。这些可能会歪曲研究对象的辐射测量学和几何。然而,一系列量化的步骤辐射或几何问题,其中有一个纠正方法。

通过UAS图像获得的正交,这突出了提供高水平的自然生态系统细节的潜力。

和谐的方法的一个关键方面是,必须在每一步中评估质量保证,以保证质量调查结果。这样的方式暗示,可以节省时间和金钱并确保质量图像,使用便携式分辨率测试图。当正确使用时,这些图表可以提供保证在飞行发生之前正确地校准相机。

新的标准练习
“无人飞行系统”(UAS)的最新进展意味着,在一系列环境研究中,低成本和接近实时的数据收集已经成为可能。曼弗雷达博士和他的同事们通过他们的基本工作,创建了一个协调的工作流程和相应的检查表,这将是未来任何无人机系统调查的重要组成部分,进一步提高无人机系统的效能,使其成为研究环境更有价值的工具。

研究人员设计了工作流,以减少数据收集和处理中的错误,并确保飞行在预算范围内进行,安全有效。这项研究无疑将改善未来的UAS研究,并成为一个模板,通过所有的评论可以指导,简化研究过程,使结果容易重复。

和谐的研究有助于促进UAS程序并确保将来的UAS研究将有更准确的结果,如果他们利用本文中引用的工作流检查表。

个人反应

由于开发了UAS技术的新迭代,工作流程过程可以变得更加自动化吗?

我们现在关注elsevier编辑的一本书,为环境监测提供了更详细的UAS应用指南。

此功能文章是通过批准的研究团队特色而创建的。这是一个协作的生产,由特色辅助,全球分销提供支持。

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