Det obemannade flygfordonet (UAV) sensorer och plattformar numera används i nästan alla tillämpningar (t.ex. jordbruk, skogsbruk och gruvdrift) som behöver observerad information från toppen eller sneda vyer. De avser att vara ett allmänt verktyg för fjärranalys (RS), men de relevanta metoderna för behandling och analys av RS-data är fortfarande i stor utsträckning ad hoc för tillämpningar. Även om de uppenbara fördelarna med UAV-data är deras höga rumsliga upplösning och flexibilitet i förvärv och sensorintegration, finns det i allmänhet en brist på systematisk analys av hur dessa egenskaper förändrar lösningar för typiska RS-uppgifter såsom landtäcksklassificering, förändringsdetektering och tematisk kartläggning. Till exempel ger ultra-högupplösta data (mindre än 10 cm markprovtagningsavstånd (GSD)) fler oönskade klasser av objekt (t.ex. fotgängare och bilar) i landtäckande klassificering; de ofta tillgängliga 3D-data som genereras från fotogrammetriska bilder kräver mer avancerade tekniker för geometrisk och spektral analys. I detta dokument gör vi en kritisk granskning av RS-uppgifter som involverar UAV-data och deras härledda produkter som huvudkällor, inklusive råa perspektivbilder, digitala ytmodeller och ortofoton. I synnerhet fokuserar vi på lösningar som tar upp de "nya" aspekterna av UAV-data, inklusive 1) ultrahög upplösning, 2) tillgång till sammanhängande geometriska och spektraldata, och 3) förmåga att samtidigt använda multisensordata för fusion. Baserat på dessa lösningar ger vi en kort sammanfattning av befintliga exempel på UAV-baserade RS i tillämpningar för jordbruks-, miljö-, stads- och riskbedömning, etc., och genom att diskutera deras praktiska potential, delar vi våra åsikter i deras framtida forskningsriktningar och gör avgörande anmärkningar.
Dessutom, i REF, författarna presentera en översyn av fjärranalys uppgifter som omfattar data som förvärvats av UAVs.
Unmanned Aerial Vehicle for Remote Sensing Applications—A Review
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}