无人机研究论文

提出了一套利用无人机和高光谱相机自定义识别海岸和海洋微塑料垃圾的流程。和显示了从意大利Sassari海岸的现场测试中获得的一系列结果。实验中，DJI-M600无人机搭载900-1700 nm线性推扫式高光谱成像仪(自制，使用SpecIM的NIR17光谱仪+Xenics公司的Bobcat 32 SWIR相机，分辨率256 * 320，最大帧率50Hz)采集数据。后续的图像拼接、地理配准、正投影图像制作等处理都在办公室进行。

高光谱图像立方体的生成通过拼接同步采集的可见光图像实现，图像的生成通过基于相关性的配准对高光谱数据进行相同的平移、旋转和缩放操作实现。

通过选择统计上相关的特征、使用LDA分析和通过人工选择的样本进行训练，实现塑料废物的识别。

本文在海滩和附近海域进行了实验，实验结果表明，本文的分类方法能够有效识别和区分PE(聚乙烯)和PET(聚对苯二甲酸乙二醇酯)物品。

未来希望能实现这种方法的实时处理，在机器上在线处理分析得出结果，方便在无人机监控中快速出结果。

DJI-M600无人机配有自制的高光谱成像仪、英特尔NUC计算机和配套的可见光相机，总重2.5kg，功率100W，如下图所示。

高光谱成像仪:900-1700 nm，自制，使用+Xenics公司的SpecIM+Bobcat 32 SWIR相机的NIR17光谱仪，分辨率256 * 320，最大帧率50Hz，动态范围8位。

下图是PE和PET的光谱曲线，可以看出两者还是有很大区别的。

下图为草原上塑料垃圾检测分类结果。

下图为裸地塑料垃圾检测结果。

下图是海滩附近海域的塑料检测结果。

下图是在普拉塔莫纳海滩的测试结果。

下图是在波尔图费罗海滩的测试结果。