无人机在绿地调查中的应用（文献综述）
1研究意义
随着无人机技术的发展，无人机在诸如农业植保、电力巡检、领土以及地籍确权、灾后救援、测量等领域的应用越来越广泛。相较于一般航测手段，无人机航测具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广、生产周期短等特点，在小区域和飞行条件困难地区的高分辨率影像快速获取方面具有明显优势。随着无人机与数码相机技术的的发展，基于无人机平台的数字航摄技术已显示出其独特的优势[1]。
城市绿地是对城市生态、景观和居民休闲生活具有积极作用、绿化环境较好的区域。城市绿地不但具有净化空气、净化水体、净化土壤、防止水土流失的生态功能以及对人类心理有积极作用的心理功能，而且还有改善城市小气候、降低噪音、防灾避难的物理功能和景观功能。然而自1995年以来，我国的城镇化建设步伐逐渐加快，城市用地愈发变得紧张，城镇人口的增加以及工业区的扩张都带来了许许多多的环境问题，这使得绿地所承载的改善人类居住环境的压力愈来愈大，同时也给城市规划人员带来了许多的问题。如何规划好城市绿地，使其能更好的服务人类生活，成为了当今城市规划的难题之一[2]。
众所周知，测绘技术对于城市规划具有十分重要的作用，城市规划的发展需要测绘技术的大力支持。城市绿地资源因其分布特点差异明显，有的呈大规模片状分布，有的与建筑物交错分布，有的呈零星点状分布，对于一般的测量技术而言，调查城市绿地资源就会相当费时费力，且成本较大，周期较长。而无人机技术具有灵活性高、数据获取快速、作业成本低、生产周期短、测量精确等特点，在绿地资源调查具有明显的优势，因此探讨无人机在绿地调查中的应用就显得尤为必要。
2研究现状
利用无人机技术进行绿地调查作为近几年来新兴的绿地调查技术，国内外许多学者都对其进行了研究，其研究方向主要有：对应不同绿地分布类型对绿地信息进行提取的算法；无人机获取绿地数据后的处理方法；以及提取绿地信息后的主要应用等。
2.1遥感绿化调查方法
许兆军在对城市遥感数据进行绿色信息自动提取的研究中应用了遥感解译方法。遥感解译方法是采用制作解译专题影像图的方式，将每种类型用地中的绿色信息分别提出，从而完成绿地分类工作。其特点是利用无人机影像的清晰度优势以及“人机交互解译”的方法，对单株数目、建筑物等地表信息进行准确判读。这种方法适用于提取建筑物周围的绿地信息[3]。
2.2基于植被指数的提取方法
蔡彩等人在对北京市城市绿地信息快速提取的研究中，应用了4种植被颜色指数（绿叶指数、归一化绿—红差值指数、相对绿度指数、过红减过绿指数）对北京的城市绿地信息进行快速提取。其方法是分别应用4种植被颜色指数对几幅代表性局部实验航片进行绿地信息提取，之后对各指数结果进行对比分析。选取研究区适宜的指数以及最佳阈值，再基于ENVI软件，采用IDL编写批量提取程序，实现批量计算植被颜色指数，并通过设定的阈值批量提取绿地信息。这种方法的特点是快速及批量提取绿地信息，不需要人工处理。并且相对于卫星遥感影像来说，航片往往缺少近红外波段数据，而绿地信息快速提取采用最为广泛的归一化植被指数又对于红、近红外波段的依赖性较强。因此，借助于可见光波段构建的植被颜色指数方法在无人机航片绿地信息提取方面有着更好的应用[4]。
2.3基于无人机摄影测量的绿地三维数据的获取、处理与建模
无人机获取高精度城市绿地三维数据的主要方式有摄影测量、激光雷达和合成孔径雷达。无人机摄影测量系统通常搭载可见光或多光谱相机，配备全球导航卫星系统和惯性测量单元，通过三维重建算法将高重叠率的航拍照片生成具有相对参考坐标的图像及点云，并采用地面控制点、参考影像等方式进行几何校正。
目前微小型无人机已经可以较平稳地获取航空影像，提高图像匹配精度。IBAN使用了简单集成相机和两架无人机实现建立交互式的环境景观数字高程模型 (DTM) 、数字表面模型 (DSM) 高分辨率正射影像、3D 数字摄影测量模型来估算植被体积。无人机激光雷达系统一般搭载集成化的激光扫描仪，与大型机载激光雷达相比，它可以大大降低成本并提供更密集的激光雷达点云。Shidiq 等证实了基于无人机的激光雷达在高异质性的城市森林地区创建高程数据的能力。无人机激光雷达具有穿透性，有助于获取植被冠层结构和植被覆盖下的地形信息，其光谱信息单一，但摄影测量技术可以生成包含丰富光谱信息的多分辨率植被三维模型。无人机激光雷达和摄影测量数据的结合可以弥补单一方式的不足。城市绿地三维模型从水平和垂直方向对城市绿地空间形态进行全方位研究，可以突破现有二维层面研究结论，进而充分考虑空间的整体性。Schreyer 等对不同尺度的遥感技术在植被参数评估中的应用进行了总结，并分别用Tan DEM－X高程卫星数据和基于无人机的三维点云数据来模拟城市地区的三维植被，结果表明无人机更适用于异质性城市绿地的研究[5]。
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