《无人机遥感载荷成像风场传递效应分析》PDF下载

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  • 作  者:李传荣等著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787030462718
  • 页数:104 页
图书介绍:无人机遥感作为一种新兴的空间数据获取手段,具有机动灵活、适应性强、低成本等特点,近年来取得了长足的发展,各种类型与用途的无人机遥感系统如雨后春笋般涌现,在国民经济各行业得到了广泛应用,在高分辨率基础数据获取、应急响应和遥感载荷综合验证等领域发挥着越来越重要的作用,与卫星遥感、有人机遥感形成了“三足鼎立”的局面,具有非常广阔的应用前景。由于绝大多数无人机遥感系统在中低空进行遥感作业飞行,经常受到大气扰动的影响,无人机飞行姿态会发生快速“抖动”。为补偿无人机姿态“抖动”的光电稳定平台因受到机械传动响应性能的限制,往往无法满足载荷高精度成像实时补偿的要求,导致载荷图像出现不同程度退化现象,难以满足科学研究与实际应用对高质量遥感数据的需求,极大影响了无人机遥感应用效能的发挥。本书通过分析大气风场对无人机遥感载荷成像的影响,构建大气风场对无人机遥感载荷成像各环节的传递效应模型,探索大气风场对载荷成像质量影响的作用机理,为无人机遥感载荷作业飞行规划、高精度遥感载荷成像处理与载荷数据质量评价等提供基础技术支撑。

第1章 绪论 1

1.1 无人机遥感应用及风场传递效应研究概述 1

1.2 无人机遥感载荷成像风场传递效应研究的必要性与意义 6

1.3 无人机遥感载荷成像风场传递效应关键技术 7

参考文献 8

第2章 大气风场作用下无人机姿态仿真与分析 10

2.1 大气风场 10

2.1.1 突风场 10

2.1.2 大气紊流场 13

2.1.3 复合风场 26

2.2 无人机六自由度模型及修正方法 27

2.3 无人机飞行控制 32

2.4 无人机姿态解算与分析 35

参考文献 44

第3章 光电稳定平台系统辨识 46

3.1 光电稳定平台系统控制原理 46

3.1.1 光电稳定平台系统组成 46

3.1.2 控制原理和方法 47

3.1.3 三轴三框架伺服控制系统 48

3.2 基于遗传小波神经网络算法的光电稳定平台系统辨识 50

3.2.1 合适样本选择 51

3.2.2 遗传小波神经网络结构与编码 52

3.2.3 遗传小波神经网络训练方法 57

3.3 光电稳定平台系统辨识效果分析 59

参考文献 62

第4章 基于载荷运动的图像质量退化效应分析 63

4.1 退化模型 63

4.1.1 坐标系转换方法 63

4.1.2 基于载荷运动像移图像退化模型研究 67

4.1.3 基于载荷运动的图像退化模型仿真分析 71

4.2 图像质量评价方法 72

4.2.1 基于梯度结构相似度的清晰度评价方法 73

4.2.2 二次模糊清晰度评价方法 73

4.2.3 相对边缘响应评价方法 74

4.2.4 长度畸变评价方法 74

4.2.5 角度畸变评价方法 75

4.3 图像退化效应敏感性分析 75

4.3.1 面阵载荷图像退化敏感性分析 75

4.3.2 线阵载荷图像退化敏感性分析 86

4.4 图像复原分析 87

4.4.1 经典图像复原算法 88

4.4.2 基于载荷成像机理的遥感图像复原 89

参考文献 91

第5章 大气风场传递效应分析原型系统 93

5.1 原型系统设计 93

5.2 原型系统实现 94

5.2.1 平台姿态仿真分系统 94

5.2.2 稳定平台辨识分系统 95

5.2.3 图像退化敏感性分析分系统 96

5.3 原型系统功能验证 97

5.3.1 平台姿态仿真分系统 98

5.3.2 稳定平台辨识分系统 99

5.3.3 图像退化敏感性分析分系统 101

参考文献 104