摘要：我們介紹了低成本無人機(jī) - 光探測和測距（UAV-LiDAR）系統(tǒng)的開發(fā)以及生 成 3D 點云的相應(yīng)工作流程。無人機(jī)系統(tǒng)提供高度時間和空間分辨率數(shù)據(jù)集的無與倫 比的組合。TerraLuma UAV-LiDAR 系統(tǒng)的開發(fā)旨在利用這些特性，并在此過程中克 服了林業(yè)在林業(yè)中使用該技術(shù)的一些局限性。提出了一種改進(jìn)的處理工作流程，包 括融合來自 GPS 接收器，慣性測量單元（IMU）和高清（HD）攝像機(jī)的觀測的新型軌 跡確定算法。使用對最終點云的空間精度的嚴(yán)格評估來證明該工作流程的優(yōu)點。結(jié) 果表明，由于包含視頻，最終點云的水平精度從 0.61 米提高到 0.34 米（根據(jù)地面 控制評估的 RMS 誤差）。通過對單個孤立樹進(jìn)行重復(fù)測量，還評估了由 UAV-LiDAR 系統(tǒng)產(chǎn)生的非常高密度點云（高達(dá) 62 點/ m2）對樹位置，高度和樹冠寬度的測量的 影響。當(dāng)使用密度為每米 8 點 2 的數(shù)據(jù)時，樹高的標(biāo)準(zhǔn)偏差從 0.26 米減小到使用較 高密度數(shù)據(jù)時的 0.15 米。還顯示了樹位置測量不確定性的改進(jìn)，0.80 米至 0.53 米， 冠寬，0.69 米至 0.61 米。

OktoKopter 有一個獨立的控制系統(tǒng)，包括一個車載導(dǎo)航和自動駕駛系統(tǒng)。這允許遵循預(yù)定 義的飛行路徑，確保盡可能地使用飛行時間并且可以容易地執(zhí)行重復(fù)測量。此外，在森林環(huán) 境中使用 VTOL 無人機(jī)是非常重要的，因為通常不存在用作跑道的清理區(qū)域。該平臺的主要限 制是小的有效載荷能力和隨后減少的飛行時間。電動 OktoKopter 的飛行時間僅為 3-5 分鐘。 傳感器有效載荷通過定制設(shè)計的剛性傳感器框架安裝在 UAV 上，該框架具有固定的杠桿臂偏 移和所有傳感器之間的視軸角度。該框架還允許 遙感.2012，4 6 足夠的天空視野，可以準(zhǔn)確操作 GPS 天線和支持 GPS 的攝像機(jī)。無人機(jī)上的主要傳感器是 Ibeo LUX 激光掃描儀。該掃描儀專為汽車用途而設(shè)計，最大范圍為 200 米，可掃描 4 個平行層，橫向 光束發(fā)散度為 0.8?，可全覆蓋傳感器的視野。傳感器設(shè)定為掃描頻率為 12.5Hz，角分辨率為 0.25?。選擇這些設(shè)置主要是由于數(shù)據(jù)記錄計算機(jī)的限制。Ibeo LUX 的最大掃描范圍是 110?，雖 然這被限制在±30?，因為大掃描角度已被證明對用于森林調(diào)查的關(guān)鍵指標(biāo)的推導(dǎo)有顯著影響 [30].LUX 記錄每脈沖最多三個回波的范圍和強(qiáng)度，范圍重復(fù)性為 10 cm，分辨率為 4 cm。雖然 掃描儀的屬性如寬光束發(fā)散和低范圍分辨率不能使其成為理想的測繪傳感器，但其低功耗和輕巧 （約 1 千克）允許其使用機(jī)載無人機(jī)平臺。

包含在感測有效載荷內(nèi)的其余傳感器屬于定位和定向系統(tǒng)（POS）。POS 由 MEMS IMU（微應(yīng) 變 3DM-GX3 35），雙頻 GPS 接收器（Novatel OEMV1-df）和輕型天線（Novatel ANT-A72GA） 和高清 GPS 攝像機(jī)組成。IMU 包含正交的加速度計，陀螺儀和磁力計以及內(nèi)部 GPS 接收器，允 許所有觀測與 GPS 時間同步。重量僅為 50 g 的 IMU 設(shè)定為以 100 Hz 的速率觀察角速率和加速 度。表中總結(jié)了陀螺儀和加速度計的關(guān)鍵特性 1.然而，IMU 已經(jīng)過工廠校準(zhǔn)，以確認(rèn)使用[中 列出的方法校準(zhǔn) IMU 的結(jié)果。31].以 5Hz 的速率記錄的 GPS 觀測值被差分地后處理，以便實現(xiàn) 盡可能高的精度。最后，高清攝像機(jī)每秒記錄 30 幀，視場為 110?。該相機(jī)的校準(zhǔn)參數(shù)已使用 Bouget 中列出的方法確定[32].使用板載小型計算機(jī)（Gumstix Verdex pro）執(zhí)行數(shù)據(jù)記錄和 時間同步。所有其他處理都是脫機(jī)執(zhí)行的。整個傳感器有效載荷重 2.4 千克，符合 OktoKopter 平臺上的使用要求，最大有效載荷為 2.8 千克。

結(jié)論和未來的工作 本文概述了低成本無人機(jī) - 車輛檢測和測距（UAV-LiDAR）系統(tǒng)的發(fā)展。這包括開發(fā) Sigma Point Kalman 平滑器（SPKS），旨在很好地組合來自基于微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）的慣性測量單元 （IMU），GPS 接收器和使用高清晰度的方向觀測的觀測結(jié)果（ HD）視頻和運動結(jié)構(gòu)（SfM）算 法，以確定飛機(jī)位置和方向的準(zhǔn)確估計。該系統(tǒng)通過應(yīng)用于森林庫存進(jìn)行評估，以確定合成點 云的空間精度以及單個樹高，位置和樹冠寬度的測量的可重復(fù)性。 我們證明了通過包含視頻方向觀測，該系統(tǒng)能夠產(chǎn)生點云，水平 RMS 誤差為 0.34 m，垂直 0.14 m，標(biāo)稱飛行高度為 50 m。與沒有視頻觀察的相同 SPKS 生成的點云相比，這表示水平分量內(nèi)的方差 減少了 68％。這種精度與非常高分辨率的點云（密度高達(dá)每米 62 點 2）相結(jié)合，可以測量樹高，位 置和樹冠寬度，標(biāo)準(zhǔn)偏差小至 0.05 米，高度為 0.44 米用于定位和 0.25 米的樹冠寬度。 未來的研究旨在進(jìn)行森林調(diào)查，以進(jìn)一步評估無人機(jī)在林業(yè)中的潛力。這些調(diào)查旨在評估無 人機(jī)作為一種工具，使森林經(jīng)營者能夠就修剪和減薄制度做出更明智的決策，監(jiān)測樹木健康和 落葉，以及提高異速生長森林生長模型的準(zhǔn)確性。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要進(jìn)一步研究以分析 降低的飛行高度和增加的全部效果。

以上為部分摘錄的譯文，原文請見：https://www.researchgate.net/publication/230563292_Development_of_a_UAV-LiDAR_System_with_Application_to_Forest_Inventory

版權(quán)所有：Luke Wallace , Arko Lucieer, Christopher Watson and Darren Turner

School of Geography and Environmental Studies, University of Tasmania, Hobart, TAS 7001, Australia