基于无人机平台的物化探数据采集与处理方法研究

引言

物化探数据作为地质勘探、资源调查、环境监测等行业的基础数据，能否及时准确采集并处理，直接影响行业工作质量。传统的物化探数据采集主要是依靠人力实地测量或载机，存在耗时长、成本高、工作范围有限、安全性低等问题，在地形条件复杂、环境恶劣的区域，如山区、沼泽、荒漠等无法实施，数据采集不齐全、精度不高，而无人机具有机动性强，成本低，操作方便，能够快速到达复杂区域，近几年来得到广泛应用。无人机平台与物化探数据采集技术相结合，有利于改善传统的物化探数据采集的劣势，实现高效率、高精度采集。而计算机技术与数据处理算法的发展，为无人机海量物化探数据提供了强有力的数据处理手段，能够帮助更好地分析解释应用。

一、基于无人机平台的物化探数据采集关键技术

1. 无人机平台选型

无人机平台需要综合考虑多方面因素才能满足物化探数据采集任务需求。首先是任务要求：不同的勘探任务，不同的勘探区域，所需的无人机飞行续航时间、载重、飞行高度均不相同，例如，大面积范围的矿产勘探，需要飞行续航时间长的固定翼无人机；小区域范围的精细勘探、地形复杂的区域需要多旋翼无人机。其次是传感器类型：不同类型的物化探传感器重、容、功耗均不同，无人机需要具有足够的载重以及足够的供电面积来满足传感器的使用要求。此外，无人机的稳定性至关重要，稳定的姿态可以保证传感器数据的精度。

2. 传感器集成与校准

传感器是整个物化探数据采集的必须器件，其决定了数据采集中采集到的数据的优劣，传感器的安装需要在无人机上解决传感器的固定、传感器的传输、传感器的供电等问题。传感器的固定即传感器的固定决定了其在无人机飞行中不产生异常，排除传感器的异常振动等导致的数据采集的异常。传感器的传输需要及时稳定地传给工作人员，便于工作人员及时了解采集到的数据。传感器的供电需要保证传感器的正常供电，避免传感器数据的传输异常。传感器的校准是保证传感器的数据采集准确的关键。传感器的校准在使用传感器之前需要对传感器进行校准，避免系统误差的影响，校准有实验室校准和现场校准。实验室校准即是在实验室环境下将传感器的各种数据进行校准，消除系统误差的影响。现场校准即是在现场环境下对传感器进行校准适应环境的影响。

3. 飞行规划与控制

科学合理的飞行航线是提高数据采集效率和质量的关键，飞行航线要根据工作区域的地形地貌、地质条件、任务要求等设定路线规划、飞行高度、飞行速度、采样间隔等参数。飞行航线要尽量覆盖整个测区范围，确保不漏探；飞行高度要根据传感器性能及勘探精度要求等设定，通常飞行高度越低，数据分辨率越高，覆盖范围越小；飞行速度和采样间隔要相适应，要保证数据的连续性和完整性。飞行控制是保证无人机按照设定的航线及参数飞行的关键，无人机飞行控制系统要具备高精度的定位导航能力，能够实时调整姿态、实时移动，不受外界环境干扰，要有自动避障功能，避免与障碍物发生碰撞。

二、物化探数据处理方法

1. 数据预处理

数据预处理是物化探数据处理的初始环节，旨在消除数据本身存在的噪声、误差，为后续的数据解释分析提供高质量数据。数据预处理主要包括数据格式转换、数据清洗、数据校正等。数据格式转换是对不同传感器采集的数据进行格式转换，便于后续处理。数据清洗是对原始数据中存在的异常、缺失、重复等数据进行消除。数据校正主要包括地形校正、大气校正、仪器校正等。地形校正对消除起伏等带来的误差；大气校正消去大气散射、吸收等带来的误差；根据仪器校正数据进行采集数据校正，利用传感器校准数据提升数据质量。

2. 数据融合

因为无人机平台上搭载不同传感器，采集的数据具有多源异构性，数据融合能够将不同类别不同来源的数据进行融合，进行数据互补优化，提高数据可靠性，提高数据的信息量。数据融合技术有像素级融合、特征级的融合、决策级的融合；像素级融合将不同传感器采集的相同地点的图片数据进行像素级的融合，融合后的图像空间分辨率更高，光谱分辨率更高。特征级融合是将不同传感器采集的数据进行特征的提取，然后提取到的特征进行融合，提高特征的精确性、稳定性。决策级融合是将不同传感器采集到的数据进行各自的分析、决策，然后将决策结果进行融合，得出决策结果。

3. 数据分析与解释

数据分析和解释是物化探数据处理的重要步骤，目的是从处理后的数据中提取有用地质信息，为资源勘探和环境监测等提供依据和参考。数据分析方法：统计分析方法、空间分析、频谱分析等。统计分析方法是对数据的分布规律，相关性等进行分析，寻找数据规律及异常。空间分析是分析数据的空间分布规律，空间关系等，如空间统计自相关分析、空间内插分析等方法，可编制物化探异常图。频谱分析是分析数据的频率特征，寻求不同地质体的频谱响应特征，作为地质解释的参考。在数据分析的基础上，根据地质背景并结合野外调查资料对物化探异常进行地质解释，判定异常性质及成因，作为资源勘探靶区圈定和判定环境问题的依据。

三、未来发展趋势

设备小型化与高性能化

随着科技的进步，物化探数据采集设备将向小型化、轻量化、高精度、高灵敏度、高稳定性发展，满足搭载于无人机平台的要求。

1. 智能化数据处理

人工智能、机器学习等技术将在物化探资料的应用中广泛应用，开发更为智能化的数据处理算法和软件，实现数据处理、分析、解释的自动化和智能化，提高数据处理效率和精度。

2. 多传感器融合技术

集多种物化探数据采集传感器于无人机，多传感器、多参数、多方位采集、多传感器融合对多个传感器数据进行综合利用，提高地下地质体的探查能力和解释精度。

结语

随着科学技术的发展，相信无人机平台物化探相关数据采集与处理方法会不断完善与优化，为地质勘探、资源调查、环境监测等提供有力的技术手段，助力相关行业的发展与进步，未来应继续在设备手段研发、数据处理算法、法规标准等方面开展研究，以发挥出此方法的优势与更大价值。

参考文献：

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