随着低空无人机（unmaned aerial vehicle, UAV）技术的快速发展, 搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、 灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据, 在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。 UAV-SfM(structure from motion)作为成像3D立体构建的最新技术方法, 是深化低空无人机技术地学领域研究的核心技术, 但目前对于运用UAV-SfM方法获取数据综合精度的研究不足, 影响了该技术进一步的推广应用。 针对DJI Phantom 4 RTK消费级无人机是否具有应用于滇中高原山地浅层地表变化检测的可能性问题, 选择了东川红土地典型坡耕地为试验区, 采用相同航高重复飞行规划方案, 并运用SfM-MVS关键技术处理获取同一测区重复的DSM与DOM数据。 为了评价分析针对典型坡耕地的UAV重复观测的测量精度, 特别对实验区中的裸露坡耕地Ⅰ和有作物生长的坡耕地Ⅱ, 分别采用基于剖面线的3D离散点抽样和基于窗口面的3D点集抽样方法, 开展了对UAV重复观测坡耕地的3D点位精度评价。 点位精度分析表明: ①基于剖面线的3D离散点抽样及精度分析, 坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.029 m, 3D点位误差精度为±0.072 m; 坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.032 m, 3D点位误差精度为±0.075 m。 ②基于窗口面的3D点集抽样及精度分析, 坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.013 m, 3D点位误差精度为±0.066 m; 坡耕地Ⅱ平面点位精度误差均值为±0.038 m, 3D点位误差精度为±0.076 m。 综合分析得出, 基于剖面线单点抽样评价精度结果整体好于基于窗口的3D点集抽样评价精度, 但总体上平面精度与垂直精度均能够达到厘米级。 实验对比分析研究得出, 不同地表粗糙度对UAV重复观测精度存在影响, 地表粗糙度大的3D点位误差比粗糙度小的点位误差大。 该研究成果可以为基于无人机与SfM方法的地貌数据采集与三维重建的精度控制和采集方案设置提供定量参考。

基于方位角测量的定位跟踪系统隐蔽性好, 是反侦察、反干扰和实施突袭的有效手段。针对地面观测站对地面运动目标的定位需求, 建立目标匀速及匀加速直线运动模型, 为减小测角误差的影响, 依据最小二乘估计准则推导目标定位算法。分析影响定位精度的主要因素, 并从观测站数量、目标距离、角度测量误差等方面进行了仿真实验和数值分析, 采用蒙特卡罗方法分析了定位误差的均值、标准差等指标。计算表明: 在同等条件下, 采用3~4个地面观测站即可获得较优的定位精度; 定位误差及误差离散程度随着目标距离及角度测量误差的增大而变大。实验结果对于优化地面观测站参数配置、提高目标定位精度以及定量评估设备预期效果具有一定的借鉴意义。

根据某型号微光多谱段成像仪的整机结构特性和工作条件，设计了一种调焦及像移补偿一体化的设备，达到节约空间、保证成像质量以及实现低照度环境下成像的目的。其中调焦功能由丝杠螺母配合楔形滑块实现，像移补偿功能由音圈电机实现，且配合有动、静态两级锁紧装置，使机构的可靠性、抗冲击性显著提高。结构外形尺寸为 349 mm×192 mm×174 mm，调焦范围为±2 mm，像移补偿量为 3 mm，调焦分辨率为 0.05 .m，实测的定位精度为 ±5.7 .m。扫频振动试验得出其一阶模态为 225 Hz，与有限元仿真分析结果基本一致，正弦振动试验和随机振动试验结果良好，均在技术指标要求范围内，说明具有良好的动态刚度，可以有效地避免共振现象的发生。综上所述，该调焦及像移补偿机构具有体积小，结构强度高的特点，可以很好地满足微光相机的工作条件。

针对预制梁场中节段梁模板位姿的传统测量方法存在的耗时、费力和效率低等问题，提出一种基于三维重建和图像识别等计算机视觉技术快速测量模板位姿的方法。通过实验室内外的实验，探究工程现场常见因素对测量精度的影响，并总结获得较高测量精度的拍摄条件。在此基础上，通过实际预制梁场实验，验证所提方法的可行性和适用性。结果表明，所提方法在满足精度要求的前提下，能够快速、方便、低成本地测量节段梁模板的位置和姿态。