作者：程田飛 周為峰 樊偉 單位：中國水產科學研究院漁業資源遙感信息技術重點開放實驗室 上海海洋大學海洋科學學院

1多源遙感數據源

隨著遙感技術的發展，越來越多的不同類型的遙感傳感器數據被用于對水域的觀測。不同類型的遙感數據在水產養殖信息提取中具有各自的優勢和特性，因而也對應有不同的應用領域和信息提取精度。一般來說，多光譜遙感記錄了地物的反射、輻射波譜特征，擁有豐富的地物空間分布及光譜信息，有助于識別水產養殖區域，是目前水產養殖區信息提取的主要信息源。但大多數多光譜遙感圖像數據空間分辨率相對較低，即空間的細節表現能力比較差，將多光譜圖像和全色圖像融合，可有效提高圖像解譯能力。目前常用的識別水產養殖區的衛星遙感數據主要有全色圖像、多光譜圖像和微波雷達圖像等，具體參數如表1所示。SAR具有全天時、全天候、多波段、多極化工作方式、可變側視角、穿透能力強等特點，SAR圖像中則含有豐富的地表紋理結構信息。在沿海水域，由于海水對微波雷達的回波能量較弱，而養殖用的基座、圍欄和網箱等回波能量較強，色調比周圍的海水更亮，二者對比度較大，因而可從SAR圖像中提取養殖區域的相關信息。此外，在進行精度驗證時，還可利用GoogleEarth平臺提供的在線照片，這為實地調查驗證提供了便利。

2水產養殖區域的識別方法

由于受研究時間、研究區域和數據源等客觀因素的限制，還沒有一種方法是最普遍和最佳的水產養殖區的識別方法。目前常用的水產養殖區識別方法主要有目視解譯、基于比值指數分析的信息提取、基于對應分析的信息提取、基于空間結構分析的信息提取以及基于面向對象的信息提取等。

2．1目視解譯目視解譯是遙感應用最常用、最基本的方法之一。它根據遙感圖像目視解譯標志(位置、形狀、大小、色調、陰影、紋理、圖形及相關布局等)和解譯經驗，與多種非遙感信息資料相結合，運用相關知識，采用對照分析的方法，進行由此及彼、由表及里、去偽存真、循序漸進的綜合分析和邏輯推理，從遙感圖像中獲取需要的專題信息。目前，目視解譯一般都采用人機交互方式。在解譯前先通過遙感圖像處理軟件對圖像進行必要的預處理，包括圖像增強、圖像融合等，有效地改善圖像的可識別能力，突出主要信息，提高判讀的精度。楊英寶等依據6景TM圖像和3期高精度航片，利用人機交互式解譯方法分析了東太湖20世紀80年代以來網圍養殖的時空變化情況［6］;李新國等采用3景航空圖像對東太湖的網圍養殖面積動態變化進行人機交互目視解譯［7］;樊建勇等在經過增強處理后的SAR圖像上，對膠州灣海域養殖區進行了交互跟蹤矢量化［8］;褚忠信等利用不同時期的TM圖像，對黃河三角洲平原水庫與水產養殖場面積進行了人機交互解譯［9］;吳巖峻等用4景ETM+圖像，經過多次外業調查，建立解譯標志，采用人機交互方法，對海南省海水和島上水產養殖區進行了勾畫［10］;宮鵬等借助1987—1992年和1999—2002年的TM/ETM+圖像及GoogleEarth平臺提供的高分辨率圖像和部分在線照片，對包括海水養殖場在內的全國濕地分布進行了目視解譯，并繪制了專題圖［11］。目視解譯簡單易行，而且具有較高的信息提取精度，適用于絕大多數養殖區域的識別，但是也存在一定的缺點。當解譯人員的專業知識背景、解譯經驗不同時，可能得到不同的結果，其結果往往帶有解譯者的主觀隨意性。當養殖區域水體同非養殖區域水體的光譜特征或空間結構特征等相似時，解譯人員就很難根據標志將其區分開來，使精度受到影響;而且目視解譯工作量大、費工費時，難以實現對海量空間信息的定量化分析和保證信息的時效性，因此研究遙感信息的自動提取方法已成必然。

2．2基于比值指數分析的信息提取比值型指數［12］創建的基本原理就是在同一圖像的多光譜波段內，求得每個像元在不同波段的亮度值之比，構成新的圖像，以壓制某些造成光照差異的因子或背景的影響，增強地物光譜特征的微小差別，突出目標地物的輻射特征。比值型指數通常又會作歸一化處理，使其數值范圍統一到－1～1之間。馬艷娟等利用ASTER數據，分析養殖水體與非養殖水體在圖像各波段上的特征差異，構建用于提取圖像中水產養殖區域的指數(normalizeddifferenceaquacultureindex，NDAI);并分析用NDAI提取得到的結果中錯分的受大氣、傳感器影響的水體與自然水體的各波段灰度值的分布，構建了用來進一步提取深海區域的指數(marineextractionindex，MEI)，將近海水產養殖區的養殖水體與其他水體區分開［13］，取得了較高的精度。由于比值指數分析的信息提取方法只考慮各波段上的灰度信息，當部分養殖區在光譜上與深海水域接近或是當深海水域光譜并非均一時，會導致錯分。該方法適用于養殖區與背景環境光譜差異大的地區，否則將無法克服傳統遙感分類方法所普遍存在的“椒鹽”噪聲，從而影響信息提取的精度。

摘要：在開采礦山過程中，必須監測地質環境，監測結果將直接影響到礦山的開采。遙感技術因具有多高度和多點位等優勢而被廣泛應用在礦山地質環境監測之中，遙感技術能夠顯著提高礦山地質環境監測結果的準確度。本文簡要分析遙感技術在礦山地質環境監測中的應用效果。

關鍵詞：遙感技術；礦山地質；環境監測；應用效果

隨著技術的發展，遙感技術也隨之發展起來，從而廣泛應用到行業之中。在監測礦山地質環境過程中，充分利用遙感技術可清楚了解危險源以及危險發生的相關原因，從而進行有效管理，避免安全事故出現，與此同時積極保護礦山周圍環境。

1簡要分析遙感監測技術

遙感監測技術主要利用的是電磁輻射，對光學或電子學探測目標所輻射的信息加以接收和記錄，再經過加工，最終成像。遙感監測技術應用在礦山地質環境監測過程中通過所輻射的紅外線可發現不同的磁力，從而獲得準確的監測結果。對礦山地質環境的有關監測就是通過建立計算機處理平臺，調查分析礦山以及周圍的地質環境，采集有關數據之后，再將信息數據輸入到計算機系統中，精細化地處理有關數據，評估后通過計算機信息網絡共享，當礦山地質環境發生有關變化時，數據信息也會發生變化，有關企業和單位能夠根據監測信息對礦山加以管理，再向外界說明礦山地質環境方面的有關消息。

2我國礦山地質環境發展現狀

礦山地質環境主要指的是礦山在開采過程中形成的地質災害、地下水資源破壞、地形地貌景觀破壞和土地資源破壞。我國國土面積大，因此礦山也比較多，而每一個礦山的地質環境均有所不同，因此在開采礦山之前需做好地質環境的勘查工作。礦山地質環境是一個生態系統，在開采時會影響到周圍環境。一般情況下，如果未合理開采，開采后會發生地面塌陷（多是因為過度開采導致地下采空，含水層發生較大改變，從而影響地層變形）、地裂縫（多是因為過度開采導致地層水分不均勻）、崩塌以及滑坡災害（多是因為露天開采過于頻繁導致礦山植被層被嚴重破壞，繼而使得表土層失去固定作用；礦山所開采的固體廢棄物未按照標準處理，一旦遭遇雨季或其他外力情況時，將極易發生坍塌情況）等負面情況（見圖1），導致居民無法再在此處居住。除此之外，在開采礦山時，相關工作人員的安全也非常重要，一旦發生地質災害將嚴重威脅到工作人員的生命健康安全。實際調查顯示，開采礦山會產生一些固體廢棄物，有的固體廢棄物含有重金屬，有的固體廢棄物被丟棄在露天環境下，導致對礦山地質環境的監測造成負面影響；有的廢棄物占地面積廣，很有可能占用耕地或林地，在清理過程中難度大，速度慢，對自然資源的影響和破壞程度極強；部分有毒物質滲入到地下水中將造成重大危害，無法有效清理。

摘要：基于海洋環境污染信息智能圖像監測技術為核心進行研究，分析海洋環境污染信息智能圖像監測技術，包含智能化數字遙感技術、合理運用水質傳播器、大數據的對比分析法等，并以此為依據，對信息智能圖像監測技術的測試和仿真實驗展開較為深入的分析。

關鍵詞：海洋污染；信息技術；智能監測；圖像監測

0引言

伴隨我國科學技術的飛速發展，人類針對海洋環境保護意識正在逐年提升。但是據目前我國海洋環境污染監測現狀來看，部分國家都在使用傳統海洋監測技術，相對于智能圖像監測技術而言，該技術存在監測范圍小、不具備精準性等問題，而且該技術只能適應于近海環境監測，若是長時間對污染源進行監測，某處污染源會因為監測時間較長，在監測的過程當中從另一區域漂移到另一個區域。因此，本文提出了海洋環境污染信息智能圖像監測技術，合理運用該技術對海洋環境污染問題進行監測，不僅能提高海洋環境污染的監測精度，同時還能根據監測信息獲取到海洋環境污染樣品信息，進而大范圍應用信息智能圖像監測技術。

1海洋環境污染信息智能圖像監測技術分析

依照目前海洋環境污染信息智能圖像監測技術應用現狀來看，主要包含：智能化數字遙感技術、合理運用水質傳播器、大數據對比分析法等。因此，將針對海洋環境污染信息智能圖像監測技術，展開較為深入的分析。

1.1智能化數字遙感技術

1教學內容與教學方法改革

1．1教材與教案

遙感課程的教材較多，其中《遙感導論》在內容上著重于遙感基本原理和方法的介紹，條理清楚，闡述準確，適合各類專業學生遙感基礎理論;《遙感概論》內容安排合理，重視遙感科學的技術性和實踐性;兩部教材可結合使用，保證遙感知識的全面掌握。在教學過程中，統一制定一本教材，其他教材作為參考教材推薦給學生，同時將一些專業的遙感資訊網站推薦給學生，以便學生自學使用。教案在教材內容的基礎上，補充教材以外最新的遙感前沿信息，并根據學生的專業補充遙感技術在該專業中的應用案例。動態更新的教案改變以往一成不變的教材教學，提高學生的專業應用能力。隨著互聯網資訊的飛速發展，在教學過程中，除了教材與教案，也會及時的推薦專業的資訊平臺給學生，幫助學生更好地進行課后學習，提高學生的自學能力。

1．2教學內容

本科生應具備堅實的理論基礎及較好的專業實踐能力，因此應用遙感的教學內容包括理論教學和實踐教學兩部分。理論教學包括:遙感概論、遙感的物理基礎、遙感技術原理及特點、遙感圖像處理、遙感圖像的目視解譯和計算機解譯、遙感應用和3S技術應用。理論教學過程中，在傳統的理論知識講解基礎上，充分考慮學生的專業背景，盡量使用與學生專業相關的數據案例進行教學，以便提高學生的學習興趣及知識的應用能力。實踐教學包括:遙感圖像處理軟件的使用、遙感圖像基本處理技術、遙感圖像計算機分類以及遙感圖像人機交互解譯的應用實踐。同樣的，在實踐教學部分，也是結合學生的專業背景，盡量使用與學生專業相關的數據;在實驗環節上針對不同專業的同學設計與專業應用有關的實驗步驟，爭取讓學生在實踐教學過程中能夠完整的進行一個與專業相關的遙感應用練習，提高學生的實際應用能力。

1．3教學方法

傳統的遙感教學主要著重于課本的理論教學并輔以相應知識環節的操作練習，實踐教學各環節主要對應理論知識點進行獨立練習，缺乏系統完整的應用實踐，更沒有聯系學生專業，做到與實踐專業相結合的實踐教學。應用遙感課程更注重與學生專業相結合的應用實踐，因此在教學方法上進行了一系列的改革探索。理論教學分為課內和課外，課堂上以理論講述結合實例講解為主;重點問題以思考題的方式讓學生在課外利用互聯網資訊平臺進行查閱思考，再在課堂上以討論提問的形式將課外查閱信息和課本知識融會貫通，并增加遙感知識在其專業應用的課堂討論，加深學生對知識的理解，同時提高學生的自學能力。實踐教學根據學生的專業背景設計不同的實例應用操作，讓學生在一個完整的遙感應用實例中進行遙感軟件操作、遙感圖像處理、遙感圖像計算機分類以及遙感圖像人機交互解譯等練習。學習遙感技術的同時也學習了一個遙感應用項目是如何實現的。這樣結合學生專業的實踐教學不但提高了學生的學習興趣，也增強了學生的動手能力，讓學生能夠將所學知識運用到自己的專業學習中，為畢業設計或將來就業奠定良好的專業技能。

摘要：三維立體景觀設計是數字城市的重要載體，在優化城市景觀布局、協調城市整體發展規劃、調動市民參與城市建設的積極性等方面具有積極意義。本文提出了一種基于立體正射影像對的三維立體景觀設計方法，實現以可量測的形式快速構建三維立體景觀模型，基于VS2012開發環境，開發了對應的軟件系統。以某三線城市為案例驗證表明該方法具有效率高、三維真實感強、可視化等優勢，滿足三維立體景觀設計的一般性需求。

關鍵詞：立體正射影像對；三維立體景觀；三維坐標量測；可視化；系統開發

數字城市涉及大規模存儲技術、遙感技術、圖像處理技術、三維圖像建模技術等，對城市進行多角度、全方位、可視化描述，實現城市過去、現在、未來的數字化表征。數字城市包含多個層次，但其基礎是城市地理空間數據集合[1-3]，而三維立體景觀作為城市地理空間數據集合的重要組成部分，三維立體景觀設計方法研究對加快我國城市數字化進程具有現實意義。傳統的三維立體景觀設計方法多集中于實際地物的信息采集與三維建模或者借助三維建模軟件進行虛擬化實現，針對小范圍或者單獨的三維立體景觀設計，上述方法具有較好的可行性，但是針對大規模、協調性的城市全域三維立體景觀設計，傳統方法效率較低、整體把握性差、抽象性不足、可擴展性較差，無法滿足要求日益提高的城市三維立體景觀整體布局設計需求[4]。基于上述背景，利用立體正射影像對的三維可量測、立體觀測性強、全域描述性等特性，提出了一種基于立體正射影像對的三維立體景觀設計方法，核心步驟包括原始遙感圖像的預處理、數字高程模型（DEM）的構建、正射影像對的生成、三維立體景觀的生成等步驟，為了便于推廣使用，在VS2012[5]環境下開發了對應的軟件系統，輸入城市相關參數即可便捷的給出城市三維立體景觀設計方案。選取國內某三線城市，對基于立體正射影像對的三維立體景觀設計方法進行實際驗證，驗證結果表明，基于立體正射影像對的三維立體景觀設計方法可實施性較好，對協調城市整體三維立體景觀布局、優化城市景觀環境具有重要作用。

1城市原始遙感圖像的預處理與空間定位

通過遙感技術獲取的城市原始圖像存在周期性的噪聲和大量冗余、山體陰影等，為了實現遙感圖像的精確空間定位，需要對城市原始遙感圖像進行預處理[6]。針對周期性的噪聲和大量冗余問題，采用帶通或者槽形濾波器進行濾波處理；針對山體陰影問題，采用比值法對其進行消除。基于Matlab環境[7]，對上述過程進行編碼實現。遙感圖像處理完成后，需要進行空間定位，考慮到目標城市的規模和具有標識意義的地表建筑，采用基于遙感圖像線特征提取的三維空間定位法，具體步驟如下：S1：選擇經過預處理后的遙感圖像中帶有標識意義的地表建筑，可以選取道路、河流、廣場等，對這些地表建筑進行線特征提取；S2：對提取到的線特征進行圖像增強、邊緣細化、邊緣追蹤、中心點定位等處理，保證線特征長度、拐角數目等滿足線特征的閾值要求；S3：對滿足閾值要求的線特征進行實際匹配，先進行層次匹配，然后進行檢測匹配，所有匹配完成后形成匹配集；S4：根據匹配集進行遙感圖像的定位。

2數字高程模型（DEM）的構建與正射影像對的生成

數字高程模型（DEM）采用一組有序的數值陣列來描述地面高程的實體模型，該實體模型包括數字化的各種地貌因子，包括起伏度、起伏變化率、坡向、坡度在內的線性和非線性組合的空間分布值，是生成正射影像對的基礎[8-10]。基于構建效率和光滑度的考慮，采用克呂金內插法來構建數字高程模型，詳細過程如下：S1：基于遙感圖像的定位數據集，繪制出遙感圖像的定位分布散點圖；S2：根據分布散點圖的分布樣點數和均勻程度，選擇常規克里金插值或者塊克里金插值法，根據采樣點間的距離和采樣點的整體空間分布情況進行合理插值；S3：根據生成的DEM范圍，進行樣點數據集的外接矩形繪制，最終生成數字高程模型；S4：對生成的數字高程模型進行標記處理，標記出低洼地帶并檢查是否有失真現象。數字正射影像具有精確的平面位置，包含有完整而豐富的影像信息，具有較強的二維直觀性，為了把這種優勢擴展到三維，引入人工視差輔助機制，把具有明顯優勢的數字正射影像與數字高程模型下的立體輔助影像進行組合，形成立體正射影像對，從而實現具有直觀性的高精度的三維立體景觀。如圖3所示，左圖用于生成數字正射影像，方法是根據數字高程模型上的定位高程值映射到遙感圖像上，根據控制點坐標進行數字影像內定向，最后按圖廓線裁切得到一幅數字正射影像圖，并進行地名注記、公里格網和圖廓整飾等。右圖用于構造虛擬的立體模型，根據數字高程模型給出的起伏度、起伏變化率、坡向、坡度等地形情況引入人工視差，利用人工視差反應數字高程模型的地形起伏情況，從而形成一個立體輔助片，并與正射影像構成立體模型。

摘要：遙感技術屬于一類創新科技體系，利用這項技術能夠實時監測國土資源現狀，為土地資源的管理調查工作帶來重要的技術保障，讓國土資源的開發與利用更具合理性和實效性，并且進行國土資源管理中遙感技術應用研究工作，最后概述相關技術在國土資源調查中的應用價值，從而為相關領域的研究與實踐帶來相應的參考思路。

關鍵詞：遙感技術；國土資源；管理調查；應用研究

要保障社會經濟長期可持續性發展，務必要先關注自然資源的有效開發與利用。森林與濕地等眾多國土資源會對社會經濟建設發展產生重要的動態化影響，務必要利用所需的技術體系實時監測這些資源的改變現象。在20世紀60年代誕生遙感技術，這是會產生明顯社會效益與經濟效益的探測技術，在其科研與實踐中獲取顯著成果，雖然遙感技術發展歷程較短，但是在現今網絡信息化技術飛速發展的大環境下，必將會有巨大的應用空間。

1遙感技術概述

遙感技術在應用時具備突破距離限制的無接觸式探測功能，從而獲取人工操作方式無法調研的土地數據資源。選擇各類傳感器裝置后獲得各個地區的地表數據資料，在此基礎上，進行數據的傳輸操作、整理操作以及分析操作等，以此研究相關空間的實際區位情況、形態情況、性質情況以及周邊環境情況等，這是國土資源領域調查管理的重要技術應用方面。在遙感技術進行應用推廣過程中，其獲得的地理物資數據資源有著很強的真實性，能夠較為直觀地分析圖像信息，在綜合層面上獲得各類所需數據信息，并且研究各類國土資源數據資料，結合周期考慮因素等及時更新國土資源數據信息，充分保障相關數據資源具備的實時性特征。以實際應用角度進行分析可知，遙感技術具備較強的分辨率參數與較高的精確性，從而綜合性、實時性地獲取研究所需的動態國土資源數據信息，最終產生較為理想的技術應用價值。

2遙感技術與國土資源調查

2.1國土資源調查基本概念

摘要：該文分析了農業信息學的課程設計與本科教學過程中存在的問題，結合近年來課程最新研究內容設計了基于無人機技術的玉米出苗率、葉面積指數、株高、生物量、葉綠素及葉片氮含量監測等6個教學案例，旨在提高學生上課的積極性，培養學生的實踐能力和動手能力，推動教學改革，為涉農專業高層次應用型人才的培養提供參考。

關鍵詞：農業信息學；無人機遙感技術；課程案例

1引言

農業信息學作為農業與信息技術一門交叉的新學科與技術深度融合，是作物栽培生理、農業遙感和智能決策等領域的交叉與創新，研究空間大，知識融通性強，有助于將關鍵技術轉化為生產力。其先進的數據獲取手段與數據采集方法，拓展了無人機遙感在農作物圖像處理、光譜數據分析、光合機理、生理特征、幾何形態研究的廣度和深度，為作物精準栽培與智慧農業研究方法的創新與發展奠定了理論基礎，為現代農業的智能化、定量化，信息化發展提供了重要的技術支持［1-3］。隨著無人機遙感監測技術的不斷發展，其核心技術如機器學習、深度學習已經開始應用于作物農藝參數監測中，提高了傳統農業的生產效率［2］。該技術在農學類專業教學領域的應用不斷增加，提高了農業信息技術的教學水平和質量，為我國培養了一批該領域高層次專業人才［3-6］。雖然在教學過程中已取得了一定的成就，但受教師們傳統教學的影響，教學中仍存在一定問題，如教師單方面灌輸知識［7］，農業信息化教學內容中圖像處理，無人機飛行線路規劃較為難懂，導致學生難以理解，積極性差，最終教學效果不理想。課堂部分授課內容若讓學生自主設計、并參與，定能增加學生積極性，提高教學質量。作物學教學特點就是要求學生去基地實訓，通過親身實踐更好地理解課程內容。無人機遙感（UAVRemoteSensing）具有較大的適用性、機動性，技術的快速發展，其搭載數碼越來越高分辨率的數碼相機，UAV遙感在農業上正成為一種有潛力技術，可用于監測作物農藝參數。目前，UAV在農業領域的應用已經非常普遍，并取得了一系列的成果，在一定程度上推動了農業信息化的發展［8］。然而，由于其包含了作物學、圖像處理、無人機飛行操作等較多的知識點，要完成這些實踐內容，就要求學生多角度、多層次的掌握綜合知識。通過讓學生參與基于無人機的作物長勢與營養監測的實踐探究，可以培養他們的綜合能力，提升教學質量，為農業信息化的發展培養基礎人才［9］。為了提作物學本科生學習的積極性，筆者結合目前的研究內容基于無人機的玉米生產長勢與營養診斷，將該內容設計為6個教學案例，讓學生在實踐中學習知識，即基于無人機的玉米出苗率、葉面積指數、株高、地上部干物質量、葉綠素值、葉片含氮量監測，旨在推動教學改革，培養學生的實踐能力。

2教學案例

2.1基于無人機遙感的玉米出苗率估算。出苗率是玉米大田生產的一個重要指標，及時確定出苗率對于栽培管理決策如補苗、灌水等措施具有重要意義，同時也能預測產量。常規方法評估過程通過人工數苗，費時費力，且容易出現視覺疲勞，造成準確率下降。目前，基于無人機遙感，通過圖像分析處理技術，可以快速準確地監測大田作物的早期出苗率。采用Photosacn軟件自動將無人機獲取的單張高清影像拼接成一個整體，在識別出苗率的研究中，由于最大類間方差法的較好性能可以用于多種作物與作物分割，所以選擇最大類間方差閾值分割法分割識別玉米圖像。玉米4葉期后葉片之間會有重疊，按照常規計數法會將重疊在一起的幾株玉米識別成1株，造成準確率降低。通過幾何特征如葉片的長寬比、形態參數可區分識別重疊植株，通過識別重疊區形態特實現玉米植株計數，建立玉米苗期數的回歸模型。該方法也可較好地識別雜草，提高出苗率識別的準確性。通過比較基于無人機與人工數苗的差異，可以評估該方法的精確性。

2.2基于無人機遙感的葉面積指數監測。LAI是作物冠層性能及其生長和產量潛力的指標，是栽培和育種研究中重要的先決條件，精準估計LAI對于監測玉米的生長狀況尤為重要。無人機遙感作為一種新型非破壞性的測量方法，已被廣泛應用于估計作物的LAI，特別是在較大尺度范圍下優勢明顯。在玉米關鍵生育時期如苗期、拔節期、吐絲期，通過UAV獲取冠層數字圖像并處理，提取圖像紅綠藍（R、G、B）通道值，用于LAI相關性較高的圖像色彩參數如G-R，并用公式計算冠層覆蓋度CC。以UAV圖像提取的色彩參數與大田測量LAI為基礎，通過不同回歸分析方法，如單變量回歸、偏最小二乘估計法以及精確性較高的機器學習方法如回歸和隨機森林何支持向量機法構建基于UAV的LAI估算模型，并通過R2和RMSE進行模型檢驗，選出估測LAI的最佳圖像參數與回歸方法，建立LAI最佳模型，為大面積玉米栽培措施的制定提供科學依據。

【摘要】將遙感與測繪結合起來，可以擴大無人機航攝的范圍，便于進行國家地理測繪，對城市建設和環境資源的勘探與開發，以及國土資源的利用以及治理都起著積極的促進作用。文章對無人機遙感技術的概況進行了詳細闡述，并對其在測繪工程測量中的具體應用進行了系統分析，研究結果表明，無人機遙感技術可以保證工程測量數據的準確性。

【關鍵詞】無人機遙感技術；測繪工程；測量

1無人機遙感技術

1.1無人機遙感技術的發展現狀

無人機遙感技術，即無人駕駛飛機與遙感傳感器相結合的技術，再通過應用通信技術和GPS定位技術，使獲取資源、獲得信息的過程變得簡單、智能。無人機技術的不斷發展，使無人駕駛飛機的應用越來越廣泛。近年來，遙感技術不斷發展，已經可以精確捕捉高分辨率的影像，快速獲取地理信息。無人機測量技術主要指低空遙感技術，無人機遙感技術在應用中具有較高要求，必須與其他技術相結合，才能實現應用價值。無人機遙感技術的短板可以通過多種測繪手段進行彌補，進而不斷擴大其應用范圍，填補行業空白。

1.2無人機遙感技術的關鍵技術

1.2.1傳感器技術