【摘 要】
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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,该文探索旋翼无人机监测新途径,以提高监测效率。首先提出离散图斑航线规划骨架点提取方法,在线模拟无人机拍摄像片所组成的全覆盖场景,对模拟像片进行精简,提取剩余模拟像片质心点作为骨架点(即航飞点);其次,提出顾及贪心机制的遗传算法,优化遗传算法的初始种群,最终得出无人机最优航飞路径;最后,以江苏省部分区域自然资
【基金项目】
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南京邮电大学引进人才科研启动基金项目(自然科学)(NY221143); 国家自然科学基金项目(41471318);
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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,该文探索旋翼无人机监测新途径,以提高监测效率。首先提出离散图斑航线规划骨架点提取方法,在线模拟无人机拍摄像片所组成的全覆盖场景,对模拟像片进行精简,提取剩余模拟像片质心点作为骨架点(即航飞点);其次,提出顾及贪心机制的遗传算法,优化遗传算法的初始种群,最终得出无人机最优航飞路径;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,该文所提算法相比传统航线规划方法,可节约无人机采集时间近60%、同区域较少像片数量近72.4%、节约存储量近44.6%,解决了离散图斑整体区域的航线规划问题,提高了无人机的监测效率,保证监测区域全覆盖,节省人力物力。
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