鼠害型秃斑是反映草地鼠害的重要表征.利用无人机遥感技术识别高原鼠兔危害型秃斑对于评价其危害情况具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像,使用最小距离(MinD)、最大似然(ML)、支持向量机(SVM)、马氏距离(MD)和神经网络(NN)5种监督分类算法对高原鼠兔危害地特征进行分类识别,并采用混淆矩阵对5种分类方法精度进行评价.结果表明:相较于其他3种方法,NN和SVM对高原鼠兔危害地特征进行识别分类的效果更好.其中,NN对草地与秃斑2种目标地物的制图精度分别为98.1％和98.5％,用户精度分别为98.8％和97.7％,模型总体精度为98.3％,Kappa系数为0.97,像元错分、漏分现象较低.经实践验证,NN表现出较好的稳定性.综上,神经网络方法是高寒草甸鼠害型秃斑识别的优选方法.

This paper aims to address the problem of multi-UAV cooperative search for multiple targets in a mountainous environment,considering the constraints of UAV dynamics and prior environmental information.Firstly,using the target probability dis-tribution map,two strategies of information fusion and information diffusion are employed to solve the problem of environ-mental information inconsistency caused by different UAVs searching different areas,thereby improving the coordination of UAV groups.Secondly,the task region is decomposed into several high-value sub-regions by using data clustering method.Based on this,a hierarchical search strategy is proposed,which allows precise or rough search in different probability areas by adjusting the altitude of the aircraft,thereby improving the search efficiency.Third,the Elite Dung Beetle Optimization Algorithm(EDBOA)is proposed based on bionics by accurately simulating the social behavior of dung beetles to plan paths that satisfy the UAV dynamics constraints and adapt to the mountainous terrain,where the mountain is considered as an obstacle to be avoided.Finally,the objective function for path optimization is formulated by considering factors such as coverage within the task region,smoothness of the search path,and path length.The effectiveness and superiority of the proposed schemes are verified by the simulation.

随着无人机（UAV）技术的日趋成熟，无人机已成为人员搜救中不可或缺的重要组成部分。简要介绍了无人机应用于伤员搜救领域的背景、优势及其分类，分别从伤员搜寻和目标救援两方面介绍了无人机的应用场景及研究进展。在伤员搜寻中根据有源目标和无源目标下无人机配置的不同载荷进行详细分析，在目标救援过程中，分别从救援物资投送、远程医疗协助、伤员后送3种应用场景进行简要分析。通过对整个搜救流程的介绍，旨在对无人机在伤员搜救应用中的发展进行展望。

目的:探讨城市无人机血液配送系统建设的可行性和效果，为急救用血的配送提供新途径。方法:研究于2019年4月至2021年1月在杭州完成，主要参与单位为浙江大学医学院附属第二医院、浙江省血液中心和杭州迅蚁网络科技有限公司。首先构建城市急救用血无人机配送系统，研制无人机专用血液储存箱。利用无人机系统从浙江省血液中心运送血制品到浙大二院滨江院区，获取以下指标：(1)无人机送血的飞行时间；(2)血制品在运输过程中的实时温度；（3）利用百度地图软件测出道路交通的送血时间，并与无人机飞行时间进行比较。结果:城市无人机血液配送系统由智能物流无人机、低温血液储存箱、无人物流枢纽站、云端运行控制平台等部分组成。浙江省血液中心到浙大二院滨江院区的无人机航线距离（2.36±0.06）km，地面距离5.8 km，从2019年4月12日到2021年1月29日共飞行27架/次，飞行时间为（6.37±0.35）min，小于人工取血来回双程所需道路行驶时间（17.00±1.94）min。在一天的不同时间点，无人机送血可以节省15.98-4.28 min，平均节省（10.62±1.87）min。结论:城市无人机血液配送系统具有速度快、不受地面交通状况影响等优点，并能保证运输过程中血制品的安全，值得进一步的探索。

应用无人机近地面遥感技术估算草地生物量是目前较热门的方法,但构建的反演模型类型、变量、算法差异较大.通过在内蒙古锡林郭勒获取的无人机多光谱影像提取出波段反射率、植被指数等变量,与实际获取的地面样方调查数据结合,构建并对比了 8种最常用的参数与非参数方法构建的草地地上生物量预测模型,评估不同模型的精度和建模变量,以期能够优化得到最佳预测模型.研究结果表明8种模型中参数模型精度相对较低,非参数模型具有更高精度;参数模型中多变量的广义线性模型优于线性、对数和指数这3个参数模型;非参数模型中K近邻、支持向量机、极端梯度提升和随机森林4种模型的决定系数R2都大于0.7,但随机森林模型相对更稳健,且模型变量数最少.建模变量中归一化植被指数和红波段反射率变量对生物量估算作用较大.综上,随机森林模型是较适用于内蒙古锡林郭勒地区草原无人机近地面遥感技术估算草地生物量的模型,然而在超参数调整、算法优化,以及植被多源变量筛选等方面还需要更深入的研究.

草地生物多样性对于维持其生态系统服务功能至关重要,无人机遥感凭借机动灵活、高分辨率、高效率和低成本的优势,近年来在草地物种调查与研究中受到关注.然而,目前关于草地植物多样性无人机调查的研究仍然不够深入.本研究通过无人机航拍和人工地面调查对呼伦贝尔草甸草原区的植物多样性进行调查,通过比较不同样方布设方式、不同拍摄方式下观测到的物种数量和调查所用时间,探讨扩大调查面积对调查结果的影响以及利用无人机开展草地植物多样性调查的最佳拍摄参数和时间效率,分析草地植物多样性无人机调查的应用潜力.结果表明:(1)开展草地植物多样性调查时,物种数量随调查面积在一定范围内的增加而增多,与人工调查有限个样方相比,利用无人机进行大面积调查能够观测到更多的物种.(2)在半干旱地区草甸草原植物多样性调查中,用于物种识别的无人机RGB影像空间分辨率应优于0.45 mm,分辨率为0.45 mm时能识别67.16％的物种;在观测角度方面,采用两种方式进行拍摄为佳,可在90°垂直拍摄基础上增加45°或60°倾斜拍摄.(3)采用无人机调查可大幅缩短物种调查所用时间,但应配合高精度的物种智能识别模型以提高调查效率.本研究通过对比无人机与传统的人工地面调查观测到的物种数量,进一步验证了无人机遥感用于草地植物多样性调查的可行性,首次探讨了利用无人机获取可见光影像用于草地物种调查时的关键参数,研究结果可推动无人机在草地监测、调查和保护工作中的应用.

目的:设计一种无人机自主抓取仿生机械手,以实现无人机在飞行过程中精准抓取物体.方法:该机械手利用红外感应技术抓取物体,由外壳、支撑架、旋转齿轮、中央转轴、中央绕线盘、尼龙线(3根)、旋转电动机(2个)、扭簧(3个)、机械爪(3个)、机械爪固定装置(3个)、红外感应装置和Arduino开发板等组成.其中外壳采用聚乳酸材料进行3D打印,支撑架、旋转齿轮、中央转轴、中央绕线盘、机械爪采用光敏树脂进行3D打印,机械爪打印完成后再用橡胶材料浇注形成弹性结构;Arduino开发板采用OpenCM9.0控制器,可对红外感应装置和旋转电动机进行供电与控制.结果:经测试,该机械手能够实现张开与闭合操作,且可以在0.11-0.15 s完成张开—感应—启动—抓取的过程.结论:该机械手质量轻、负载低、抓取效率高,可满足无人机自主抓取物体的需求.

介绍了国内外无人机的发展现状,阐述了无人机在灾害救援、医疗救援和航空搜救等航空应急救援领域的应用现状,分析了无人机在安全和技术层面面临的难题和挑战,展望了未来无人机参与航空应急救援的研究方向.

农业景观非农生境的精准识别对于打造高异质性农业景观,促进农作物增产与维持农田生物多样性具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像构建了改进型绿蓝植被指数(MGBVI),并运用MGBVI和常见的7种可见光植被指数开展农业景观非农生境信息提取试验,对精度较高的前3种植被指数在非农生境组成有差异的2处农业景观区进行适用性验证.结果表明,MGBVI、归一化绿蓝差异指数(NGBDI)和绿蓝比指数(GBRI)提取非农生境的效果优于其他5种指数,其总体精度分别为95.08％、94.50％和94.46％,在区分非农生境和萌芽出苗期农田方面更有优势,尤其MGBVI能够精准识别非农生境中植被覆盖相对稀疏的田块边界.这3种指数在验证区的分类总体精度均高于94％,其提取结果受非农生境组成差异影响的波动较小,验证了 MGBVI等绿蓝通道指数在无人机影像提取农业景观非农生境中具有较好的可用性和稳定性.本研究可为复杂小地理区域农业景观非农生境的遥感识别与动态监测提供技术参考.

目的 研制探测效率高、具有核素识别功能的无人机载辐射监测系统,用于核事故应急监测情况下的核素识别.方法 本文采用4个CeBr3(溴化铈)晶体探测器和SiPM(硅光电倍增管)为主要硬件,同时采用集成化模块、智能化电子器件、新型复合材料等,研制无人机载CeBr3探测器监测系统.结果 通过对系统各项性能进行测试,晶体能量分辨率优于5％(@0.662MeV)、能谱峰漂小于±1道、能量线性拟合度0.99997、12 h长时间测量各能窗计数变化均不超过5％,和同体积的NaI(T1)探测器相比,具有较高的探测效率.结论 通过地面点源测试分析及理论计算,系统具有可靠的对核素的识别能力.此系统可在核素识别、核与辐射事故应急与准备方面发挥作用.