UAV照片调查于2015年8月2日和3日使用XPedition Robotics的Spyder PX8 Plus 1000直升机进行(图2)。PX8使用运行ArduCopter v3.2.1的3DR Pixhawk飞行控制器和双6S 6600 mAh锂电池,使用相机和云台提供约18分钟的最大飞行时间。一台带有索尼f / 2.8 20毫米薄饼镜头的2400万像素索尼a6000无反光镜相机安装在octocopter上。Mission Planner v1.3软件用于以网格模式创建自主12-13分钟的任务,在地面20-90米高度处具有高达90%的向前重叠和83%的侧面照片重叠(表1)这使得每个地面位置最多可拍摄60张照片,分辨率为3-15毫米。相机以大约10°的角度固定,以最大限度地减少SfM高度模型中的拱起伪影的可能性,这可能是由于在仅有天底的摄像机方向上不正确的径向摄像机校准(James和Robson 2014)。JPEG格式的照片以快门优先模式以1/1000秒间隔,250-400 ISO拍摄,焦点固定在无限远处。使用板载3DR UBlox GPS的日志文件将GPS标签添加到JPEG EXIF信息中,该日志文件提供5 Hz的更新速率。




图2.  Spyder PX8 Plus 1000 octocopter由XPedition Robotics和索尼a6000 24 MP无反光镜相机用于无人机调查。



表1. 研究区内进行的四次无人机调查摘要。

在前两次无人机调查(表1)中,我们指定了90%的前向和83%的侧面重叠和高分辨率(0.75 cm)。这样做是为了实现详细的点云模型以满足上面讨论的SfM苔原地图挑战。这种方法也有助于成功重建灌木冠,因为它们的复杂结构导致可见特征模式的大变化,观察视角变化很小(图3)。高重叠也应该更好地捕获更密集的灌木植被中较小的地面斑块,其中至少需要两次观察才能进行照片匹配(Dandois等人,2015)。调查#2是在实验灌木修剪之后重复调查#1,以检查使用SfM处理估计的灌木高度的一致性。调查#3是为了获得0.33厘米分辨率的照片,重叠较少的照片解释植被类型。进行了调查#4以测试SfM建模结果对降低照片分辨率的灵敏度。在这次调查中,通过在地面上飞行90米,以1.5厘米的分辨率捕获图像。第二次灵敏度测试通过使用每隔一张照片和飞行线重新处理调查#2来检查减少照片重叠的影响。这产生了80%的前向和70%的侧面重叠,或原始照片密度的25%,这对于空中照片的SfM处理更为典型。



图3. 桤木灌木的三个无人机照片子集,显示前向重叠程度对可用于SfM特征匹配的可见特征的一致性的影响。左边的图像是从与中间图像重叠90%的照片中提取的,而右边的图像是从与中间图像重叠70%的照片中提取的。这里的向前重叠对应于照片的从上到下的方向。

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