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    無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在機(jī)場(chǎng)凈空障礙物測(cè)量中的應(yīng)用

    2021-09-23 00:49:01魯東昌
    交通科技與管理 2021年25期
    關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)

    魯東昌

    摘 要:為了解決由于定位不準(zhǔn)確引起的障礙物測(cè)量準(zhǔn)確度較低的問(wèn)題,提出無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在機(jī)場(chǎng)凈空障礙物測(cè)量中的應(yīng)用研究,利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)采集機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)據(jù)信息,通過(guò)GIS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)柵格化處理,形成機(jī)場(chǎng)凈空的三維圖像,將障礙物的位置信息導(dǎo)入到圖像中,實(shí)現(xiàn)對(duì)其位置的精準(zhǔn)定位,并以不同目標(biāo)為基礎(chǔ)測(cè)量障礙物位置。進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試時(shí),結(jié)果表明,所提方法的測(cè)量結(jié)果與實(shí)際結(jié)果具有較高的擬合度,具有良好的測(cè)量效果。

    關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī)遙感技術(shù);機(jī)場(chǎng)凈空;障礙物測(cè)量;柵格化;三維圖像

    0 引言

    近些年來(lái),無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)發(fā)展迅猛,由于其能夠在大面積范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別,在諸多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用[1]。與此同時(shí),國(guó)內(nèi)的機(jī)場(chǎng)建設(shè)也越來(lái)越現(xiàn)代化。在此背景下,無(wú)論是在客機(jī)還是軍事飛機(jī)的著陸過(guò)程中,對(duì)其對(duì)應(yīng)空間環(huán)境的準(zhǔn)確識(shí)別是十分重要的[2],即準(zhǔn)確識(shí)別障礙物的位置并采取適當(dāng)?shù)奶幚泶胧┦谴_保飛行安全的重要保障的重要前提。

    基于此,本文提出無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在機(jī)場(chǎng)凈空障礙物測(cè)量中的應(yīng)用研究,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)該研究,以期為機(jī)場(chǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有價(jià)值的參考。

    1 基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)字化處理

    1.1 機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)據(jù)采集

    本文設(shè)計(jì)的機(jī)場(chǎng)凈空障礙物測(cè)量方法中,主要是通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)凈空范圍內(nèi)的信息進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別[3],并建立其對(duì)應(yīng)的數(shù)字化三維圖像,使機(jī)場(chǎng)凈空管理實(shí)現(xiàn)可視化,因此,本文首先采用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)獲取機(jī)場(chǎng)凈空區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。

    無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)采集到的信息中,包含的內(nèi)容包括屬性信息和圖像信息。屬性信息可直接用于機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)字化的建設(shè)之中。而對(duì)于圖像信息,考慮圖像的整體效果,采用直方圖均衡化和分段線性拉伸兩種方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。擴(kuò)展后的圖像呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,通過(guò)調(diào)整平均值,壓縮高亮度區(qū)域,擴(kuò)展低亮度區(qū)域,提高圖像質(zhì)量。以此作為構(gòu)建機(jī)場(chǎng)凈空的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)字化處理提供可靠基礎(chǔ)。

    1.2 機(jī)場(chǎng)凈空三維圖像構(gòu)建

    利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)對(duì)應(yīng)空間內(nèi)的位置信息進(jìn)行識(shí)別,將數(shù)據(jù)值傳到GIS中,并建立機(jī)場(chǎng)凈空數(shù)據(jù)集[4]。本文設(shè)計(jì)的測(cè)量方法中,對(duì)于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)采集到的數(shù)據(jù)主要是采用以下方式進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)化處理的。

    首先,對(duì)無(wú)人機(jī)采集到的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化處理,通過(guò)這樣的方式,使數(shù)據(jù)與GIS系統(tǒng)的格式要求相匹配,以此完成機(jī)場(chǎng)凈空?qǐng)D像的配準(zhǔn)和剪裁。設(shè)采集到的數(shù)據(jù)集為A=[xi,yi,zi],柵格化處理過(guò)程可以表示為:

    (1)

    其中,表示柵格化系數(shù),其主要取決于應(yīng)用的GIS系統(tǒng)的屬性。通過(guò)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),使其在GIS系統(tǒng)中作為圖像的組成信息,以此構(gòu)建機(jī)場(chǎng)凈空的三維圖像。

    2 障礙物定位與測(cè)量

    在上述構(gòu)建的三維圖像基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對(duì)凈空障礙物的識(shí)別與測(cè)量。

    當(dāng)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在對(duì)凈空范圍識(shí)別到障礙物時(shí),將其信息傳輸?shù)饺S圖像中,圖像系統(tǒng)對(duì)于障礙物的信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化處理,使其嵌入到三維圖像中,其可表示為:

    (2)

    其中,表示識(shí)別到的障礙物信息,a,b,c分別表示遙感技術(shù)采集到的障礙物的空間位置信息,n表示GIS系統(tǒng)對(duì)圖像的放縮倍數(shù)。

    通過(guò)上述方式,實(shí)現(xiàn)三維圖像中障礙物的位置信息可視化處理。在此基礎(chǔ)上,測(cè)量障礙物與不同待測(cè)目標(biāo)之間的位置關(guān)系,輸出對(duì)應(yīng)的測(cè)量結(jié)果,其可表示為:

    (3)

    其中,W表示最后輸出的測(cè)量結(jié)果,F(xiàn)表示參照物的位置信息,在機(jī)場(chǎng)凈空中,一般是以塔臺(tái)和飛機(jī)為參照物對(duì)其進(jìn)行測(cè)量,以此確保每架飛機(jī)獲得到的信息都是準(zhǔn)確的。

    3 試驗(yàn)測(cè)試

    為了測(cè)試本文提出的障礙物測(cè)量方法的實(shí)際應(yīng)用效果,進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)試,同時(shí),為了提高測(cè)試結(jié)果的可靠性,分別采用文獻(xiàn)[2]融合激光雷達(dá)與視覺(jué)信息的小型障礙物測(cè)量方法和文獻(xiàn)[3]應(yīng)用激光雷達(dá)與相機(jī)信息融合的障礙物識(shí)別方法同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)對(duì)比三種測(cè)量方法的結(jié)果,客觀評(píng)價(jià)本文設(shè)計(jì)方法的有效性。

    3.1 試驗(yàn)環(huán)境

    試驗(yàn)的硬件環(huán)境為Windows 10,操作平臺(tái)為SuperMap GIS 10i。試驗(yàn)選擇的環(huán)境為某機(jī)場(chǎng),其占地面積為260 km2,飛機(jī)起飛及降落的領(lǐng)空面積為480 km2,高度范圍為762 m,為了測(cè)試三種方法的測(cè)量效果,分別在不同維度設(shè)置了5個(gè)障礙物,并分別編號(hào)1~5。分別采用三種方法對(duì)機(jī)場(chǎng)上空的領(lǐng)空范圍進(jìn)行障礙物測(cè)量,并對(duì)檢測(cè)到的障礙物進(jìn)行定位。

    3.2 試驗(yàn)結(jié)果

    在上述環(huán)境下,分別采用三種方法對(duì)障礙物進(jìn)行測(cè)量,

    其結(jié)果如表1所示。

    從表1中可以看出,本文方法的測(cè)量結(jié)果與障礙物的設(shè)定值之間的擬合度最高,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)障礙物位置的精準(zhǔn)定位,同時(shí),在障礙物測(cè)量過(guò)程中,由于高空的氣流變化速度較快,因此障礙物的位置會(huì)受到影響而發(fā)生一定變化,從而對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響。綜上分析可知,本文設(shè)計(jì)的障礙物測(cè)量方法具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。這主要是因?yàn)楸疚牟捎脽o(wú)人機(jī)遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)量范圍內(nèi)環(huán)境的障礙物識(shí)別,通過(guò)在計(jì)算機(jī)中形成對(duì)應(yīng)的定位,提高測(cè)量的準(zhǔn)確度。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    隨著航班的頻次逐漸增加,飛行軌跡所在的高度范圍也越來(lái)越多樣化,在此環(huán)境下,提高對(duì)飛行空間內(nèi),特別是起飛空間以及降落空間內(nèi)障礙物的準(zhǔn)確識(shí)別與測(cè)試,對(duì)于飛機(jī)的安全飛行是十分重要的。本文提出無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在機(jī)場(chǎng)凈空障礙物測(cè)量中的應(yīng)用,有效提高了對(duì)障礙物的定位準(zhǔn)確度,為機(jī)場(chǎng)飛機(jī)的安全起飛及降落提供了重要保障。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張慧.可視化技術(shù)在遙感圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 信息與電腦(理論版),2021(1):4-5.

    [2]張國(guó)強(qiáng),韓軍,成堅(jiān)煉,等.融合激光雷達(dá)與視覺(jué)信息的小型障礙物測(cè)量方法[J].電光與控制,2021(2):69-74.

    [3]黃興,應(yīng)群偉.應(yīng)用激光雷達(dá)與相機(jī)信息融合的障礙物識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2020(1):184-188+194.

    [4]郭揆.無(wú)人機(jī)遙感影像下數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量技術(shù)分析[J]. 自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2020(9):52-56.

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