CN110190891A - 耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统，其中，所述方法包括：基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器进行部署，形成无线传感器网络地面节点集群；无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；无人机同时进行双重采样任务的飞行；无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，发送飞行路径；无线传感器网络地面节点集群根据飞行路径计算集群的头节点并进行组网，头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；无人机将采集的数据上传至数据中心，对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。在本发明实施例中，可以在一次飞行同时采集地面节点数据和低空遥控数据。

Description

耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统
技术领域
本发明涉及耕地质量监测技术领域，尤其涉及一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统。
背景技术
耕地质量监测的监测指标的数量和种类多，现有的现场调查与实验室化验分析方法虽然能够获得绝大部分耕地质量监测指标数据，但是现场调查的主观影响大、实验室化验费时费力。如果能够获得监测区域的地面长期监测数据和高空间分辨率低空遥感数据，就可以为耕地质量监测的指标提供新的监测和分析方法，为耕地质量监测提供更加客观、便捷、高效的监测方法和系统。现有的无线传感器网络和无人机可以分别提供地面长期监测数据和低空遥感数据。
无线传感器网络可以进行地面长期监测，作为物联网的重要载体一直是国内外的研究热点，并且被广泛应用于农业生产、环境监测、地质检测、文化遗产保护等各个方面。传统的无线传感器网络容易受到丘陵、农作物等地貌和地物的影响，容易出现无法通信、丢包率大或者能量消耗不均匀的问题。在无人机上搭载汇聚节点形成立体无线传感器网络，可以利用无人机在低空超低空飞行不受地形和环境影响的特点实现汇聚节点的自动移动，防止出现节点之间被农作物遮挡导致无法通信和传输数据的情况。
无人机低空遥感采集高空间分辨率和高空间精度的遥感数据，是近年来热门的遥感监测等监测分析技术的研究热点，可以用于精准农业航空、土地利用监管、地形测绘等。与载人航空遥感相比，多旋翼无人机在低空超低空飞行，可以采集到的高空间分辨率的图像或光谱数据；多旋翼无人机的飞行稳定性高于载人航空器，可以采集到更优质的遥感数据；多旋翼无人机飞行采样操作简单，采样成本远低于载人航空器。
但是，现有的无人机和无线传感器立体监测网络系统中无人机只是作为移动汇聚节点，只负责搭载汇聚节点采集地面传感器节点的数据；无人机低空遥感只是采集低空图像数据。现有的无人机和无线传感器网络系统只能按照两种监测系统的采样方法分别规划飞行路径，无人机分别进行两次不同的采集任务，这就增加了现场采样的时间、采样工作的复杂程度以及控制两套不同的系统所带来的出错几率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统，可以在一次飞行同时采集地面节点数据和低空遥控数据。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法，所述方法包括：
基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
可选的，所述将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，还包括：
对每个无线传感器网络地面节点根据所述监测传感器按监测需求设定采集周期定时采集地面数据，并将采集到的地面数据存储在所述无线传感器网络地面节点的存储模块中；
所述监测需求部署要求为利用高精度GPS或实时传输协议记录每个每个无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标。
可选的，所述基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径，包括：获取搭载有汇聚无线网络节点的无人机的采集图像的空间分辨率、旁向重叠率和航线重叠率，以及监测所需的低空遥感数据的精度；
将低空遥感的空间分辨率、旁向重叠率、航线重叠率以及低空遥感数据的精度输入无人机的地面站软件系统中进行飞行路径规划，获得飞行路径。
其中，所述飞行路径包括路径起始点以及各个路径转向点的经纬度及高度。
可选的，所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行，包括：
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机按照所述分析航线进行飞行的同时，无人机上的汇聚无线网络节点不断广播通信指令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围；以及
基于飞行路径的重叠率在无人机每飞行预设距离，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
可选的，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，包括：
所述无线传感器网络地面节点集群距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点接收发送来的飞行路径；
距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点基于定向扩散协议将所述飞行路径发送至所述无线传感器网络地面节点集群中每一个无线传感器网络地面节点；
所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点；
所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令；
所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；
所述头节点根据反馈的节点标号进行组网操作，完成组网。
可选的，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点，包括：
在无线传感器网络地面节点集群每个无线传感器网络地面节点随机生成一个(0,1)之间的随机数，若该随机数小于预设阈值T(n)，则确定该随机数对应的无线传感器网络地面节点为头节点；
其中，T(n)的公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
可选的，所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令，包括：
确定所述无线传感器网络地面节点集群内的头节点为一个或者多个；
若确定头节点为一个时，则所述头节点基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；
若确定头节点为多个时，每个头节点均基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；
所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号，包括：
若所述无线传感器网络地面节点集群只有一个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；
若所述无线传感器网络地面节点集群存在多个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向最邻近的头节点反馈自身的节点编号；
其中，所述组网广播指令包括头节点的当选信息和坐标信息。
可选的，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点，包括：
所述头节点根据每个成员节点反馈的自身的节点编号，为组网内的成员节点分配相应的时隙表；
成员节点根据时隙表向所述头节点发送数据，所述头节点在接受完成员节点发送的数据后，向无人机的汇聚无线网络节点发送接收到的成员节点数据。
可选的，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，包括：
所述数据中心对上传的数据输入图像拼接处理平台进行拼接和计算；获取拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据；
基于区域内无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标作为地面控制点对所述拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据进行空间位置校正。
另外，本发明实施例提供了一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集系统，所述系统包括：
地面节点部署模块：用于基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
飞行路径规划模块：用于基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
采样飞行模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
飞行路径发送模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
数据发送模块：用于所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
低空遥感数据生成模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
在本发明实施例中，可以在一次飞行同时采集地面节点数据和低空遥控数据；不仅缩短了进行采样飞行所需的飞行时间和次数，减少无人机的电池消耗量，也降低了进行无人机航线规划的难度，减少工作人员的工作量；通过立体无线传感器网络和无人机低空遥感的集成与融合，能够减少现场采样所需的总工作时长，降低采样工作的复杂程度，提升耕地质量监测的效率。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集系统的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1，图1是本发明实施例中的耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法的流程示意图。
如图1所示，一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法，所述方法包括：
S11：基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
在本发明具体实施过程中，所述将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，还包括：对每个无线传感器网络地面节点根据所述监测传感器按监测需求设定采集周期定时采集地面数据，并将采集到的地面数据存储在所述无线传感器网络地面节点的存储模块中；所述监测需求部署要求为利用高精度GPS或实时传输协议记录每个无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标。
具体的，根据被监测耕地的监测的需求、传感器类型等选择各个传感器节点在监测区域内的部署位置，同类型传感器节点根据五点采样法或者等距采样法选择部署位置，不同的传感器节点则根据采样需求和传感器特性进行部署；每个无线网络地面节点按照设定的采样周期定时采集地面数据，采集到的数据将存入地面节点的存储模块；部署时利用高精度GPS或者实时传输协议(RTK)记录每个节点的太阳能板中心点的经纬度坐标，通过每个固定在地面的传感器节点的太阳能板作为后期进行低空遥感数据校正的地面控制点(Ground Control Point)，以此提升低空遥感数据的空间精度。
在本发明中，以无线传感器网络地面节点作为地面控制点(GCP)，省总的采集时间和工作量。在部署每个无线网络地面节点后，使用RTK等高精度设备测量太阳能板中心点的精确经纬度，以这些无线网络地面节点作为遥感数据空间精度校正的GCP。没有GCP的情况下，常规的低空遥感数据经纬度误差约为2米，而加入GCP进行空间校正后，低空遥感数据的经纬度误差可以降至十几厘米。以这些部署在地面进行长期监测的无线网络地面节点作为低空遥感数据的空间精度校正地面控制点，可以省去每次无人机起飞前需要派人在区域内各个位置放置无线网络地面，完成采集后再回收的这个步骤所需的时间和人力。
S12：基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径，包括：获取搭载有汇聚无线网络节点的无人机的采集图像的空间分辨率、旁向重叠率和航线重叠率，以及监测所需的低空遥感数据的精度；将所述空间分辨率、旁向重叠率、航线重叠率以及低空遥感数据的精度输入无人机的地面站软件系统中进行飞行路径规划，获得飞行路径；其中，所述飞行路径包括航线起始点以及各个航线转向点的经纬度及高度。
具体的，利用DJI GroudStation Pro、Pix4d mapper等无人机地面站软件系统进行航线规划。根据监测所需的低空遥感数据精度，确定无人机所采集图像的空间分辨率、旁向重叠率、航向重叠率等精度参数，并将参数输入地面站软件系统后通过已有的算法规划飞行路径。完成规划的航线将同时上传至无人机飞行控制系统和机载汇聚无线网络节点。其中上传至机载汇聚无线网络节点的为精简航线数据，即只包括起始点和各个航线转向点的经纬度及高度。
本步骤的特色在于机载汇聚无线网络节点也会保存无人机飞行路径。这些数据仅为飞行路径起始点和转向点的经纬度和高度，通过减少航线数据的总数据量，降低将航线数据传播给无线网络地面节点集群所需的总时间。
S13：所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
在本发明具体实施过程中，所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行，包括：所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机按照所述分析航线进行飞行的同时，无人机上的汇聚无线网络节点不断广播通信指令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围；以及基于飞行路径的重叠率在无人机每飞行预设距离，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
具体的，无人机按照设定航线飞行并按照航向重叠率采集图像或光谱数据。同时机载汇聚无线网络节点不断广播通信命令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群的有效通信范围；本步骤与常规的立体无线传感器网络系统和低空遥感监测系统相同。因为需要航拍数据，因此需要根据机载的相机或光谱成像仪的广角以及飞行高度来确定飞行路径的重叠率，然后再设定预设距离，无人机在每隔预设距离上，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
S14：所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
在本发明具体实施过程中，当无人机首次飞入无线传感器网络地面节点集群的有效通信范围时，机载汇聚节点将飞行路径发送至最近的地面节点，该节点通过类似于定向扩散协议的方式将飞行路径发送至集群内所有地面节点。每个无线网络地面节点根据自身经纬度和无人机飞行路径，计算无人机经过自身有效通信范围的航线长度。
S15：所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
在本发明具体实施过程中，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，包括：所述无线传感器网络地面节点集群距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点接收发送来的飞行路径；距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点基于定向扩散协议将所述飞行路径发送至所述无线传感器网络地面节点集群中每一个无线传感器网络地面节点；所述无线传感器网络地面节点集群基于航线数据的LEACH算法确定头节点；所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令；所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；所述头节点根据反馈的节点标号进行组网操作，完成组网。
进一步的，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点，包括：在无线传感器网络地面节点集群每个无线传感器网络地面节点随机生成一个(0,1)之间的随机数，若该随机数小于预设阈值T(n)，则确定该随机数对应的无线传感器网络地面节点为头节点；
其中，T(n)的公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
进一步的，所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令，包括：确定所述无线传感器网络地面节点集群内的头节点为一个或者多个；若确定头节点为一个时，则所述头节点基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；若确定头节点为多个时，每个头节点均基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号，包括：若所述无线传感器网络地面节点集群只有一个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；若所述无线传感器网络地面节点集群存在多个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向最邻近的头节点反馈自身的节点编号；其中，所述组网广播指令包括头节点的当选信息和坐标信息。
具体的，使用了类似于定向扩散协议的动态快速广播组网方法。无人机与地面中任意的无线网络地面节点接触后，该节点将组网广播如同水面波纹一般向整个节点集群扩散。无线网络地面节点a首次接收到机载汇聚无线网络节点的通信命令，向周边的无线网络地面节点发送组网广播。该节点a通信范围内的节点接收到组网广播后，向节点a反馈自身的节点编号，然后依次发布组网广播，以此向再远离节点a一跳的节点进行组网操作。已经进行过组网广播的节点不会加入下一轮组网广播，接收到多个组网广播请求的节点只保留最先收到的组网广播的路径，舍弃之后收到的来自其它节点的组网广播请求。组网广播请求从节点a开始，由近及远逐层逐跳的传遍整个地面节点集群直至到达集群的边界。无人机飞行路径将按照组网路径从节点a开始发送至整个地面集群所有节点。
本步骤的算法与常规的定向扩散协议相比有两点不同和改进。首先，与汇聚无线网络节点位置固定的常规无线网络相比本步骤的数据传输起始点是动态并且不确定的；由于无人机的航线规划并不会考虑无线网络地面节点位置，因此无人机有可能与无线网络地面节点集群当中任意一个节点接触并开始传播数据，每个节点都有可能成为扩散传播的起始节点。其次，与直接进行数据扩散广播的常规定向扩散协议相比，本步骤是先进行定向扩散组网然后再根据组网情况点对点发送数据，不会出现常规定向扩散协议当中一个节点接收到多份数据的接收冗余，以及多个节点同时广播的信号干扰等问题。
无线网络地面节点集群使用基于飞行路径的LEACH算法确立头节点；集群内每个节点随机生成一个(0，1)之间的数，如果小于T(n)则该节点为头节点，T(n)计算公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
在本发明具体实施过程中，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点，包括：所述头节点根据每个成员节点反馈的自身的节点编号，为组网内的成员节点分配相应的时隙表；成员节点根据时隙表向所述头节点发送数据，所述头节点在接受完成员节点发送的数据后，向无人机的汇聚无线网络节点发送接收到的成员节点数据。
具体的，选出头节点后，头节点会通过定向扩散协议向整个无线网络地面节点集群发送当选信息和自身坐标。如果无线网络地面节点集群内本轮出现多个头节点，则其余节点根据距离选择最近接自己的头节点进行组网。每个节点会将自身信息和路由沿着从头节点定向扩散路径的反方向发送给头节点。头节点根据反向回馈的节点信息为每个成员节点分配相应的TDMA时隙表，错开各个节点发送数据的时间，避免信息拥堵。头节点完成收集所有成员节点的数据后，当无人机飞入头节点有效通信范围内时，头节点将数据发送至无人机的机载汇聚节点。
本步骤是实现地面节点配合无人机航线，而不是常规的无人机航线配合无线网络地面节点的关键。本步骤的特色在于将航线数据融入LEACH算法，可以在均衡无线网络地面节点集群能量消耗的同时提升数据传输效率。本算法当中无人机经过有效通信区域的航向长度越长的节点被选为头节点的几率就越大，而无人机不经过有效通信区域的节点被选中的几率为零。而常规LEACH算法纯以概率来均衡地面节点集群能量消耗，就有可能出现头节点与无人机通信时间过短甚至无法与无人机直接通信的情况。
S16：所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
在本发明具体实施过程中，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，包括：所述数据中心对上传的数据输入图像拼接处理平台进行拼接和计算；获取拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据；基于区域内无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标作为地面控制点对所述拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据进行空间位置校正。
具体的额，完成采集后无人机自动返航并降落，机载传感器通过Bluetooth将低空遥感数据上传至车内数据中心，机载汇聚无线网络节点通过WiFi将地面传感数据上传至车内数据中心；车内数据中心将数据汇总整理后统一发往远程云平台；本步骤与常规的立体无线传感器网络系统和低空遥感监测系统相同。
远程云平台对低空遥感数据自动进行预处理和拼接，并以区域内地面节点太阳能板作为GCP进行空间位置校正，生成位置偏差小、地面分辨率高的图像或光谱的鸟瞰图和数字地表模型(Digital Surface Model，DSM)等低空遥感产品。地面的长期监测数据将根据各个传感器节点的经纬度附加到低空遥感数据当中。
本步骤特点在于利用已知精准位置坐标的地面传感器节点太阳能板作为GCP进行空间位置校正，能够生成空间位置和空间分辨率精度高、具有地面长期监测点数据的低空遥感和地面传感数据产品。
在本发明实施例中，可以在一次飞行同时采集地面节点数据和低空遥控数据；不仅缩短了进行采样飞行所需的飞行时间和次数，减少无人机的电池消耗量，也降低了进行无人机航线规划的难度，减少工作人员的工作量；通过立体无线传感器网络和无人机低空遥感的集成与融合，能够减少现场采样所需的总工作时长，降低采样工作的复杂程度，提升耕地质量监测的效率。
实施例
请参阅图2，图2是本发明实施例中的耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集系统的结构组成示意图。
如图2所示，一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集系统，所述系统包括：
地面节点部署模块11：用于基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
在本发明具体实施过程中，所述将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，还包括：对每个无线传感器网络地面节点根据所述监测传感器按监测需求设定采集周期定时采集地面数据，并将采集到的地面数据存储在所述无线传感器网络地面节点的存储模块中；所述监测需求部署要求为利用高精度GPS或实时传输协议记录每个无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标。
具体的，根据被监测耕地的监测的需求、传感器类型等选择各个传感器节点在监测区域内的部署位置，同类型传感器节点根据五点采样法或者等距采样法选择部署位置，不同的传感器节点则根据采样需求和传感器特性进行部署；每个无线网络地面节点按照设定的采样周期定时采集地面数据，采集到的数据将存入地面节点的存储模块；部署时利用高精度GPS或者实时传输协议(RTK)记录每个节点的太阳能板中心点的经纬度坐标，通过每个固定在地面的传感器节点的太阳能板作为后期进行低空遥感数据校正的地面控制点(Ground Control Point)，以此提升低空遥感数据的空间精度。
在本发明中，以无线传感器网络地面节点作为地面控制点(GCP)，省总的采集时间和工作量。在部署每个无线网络地面节点后，使用RTK等高精度设备测量太阳能板中心点的精确经纬度，以这些无线网络地面节点作为遥感数据空间精度校正的GCP。没有GCP的情况下，常规的低空遥感数据经纬度误差约为2米，而加入GCP进行空间校正后，低空遥感数据的经纬度误差可以降至十几厘米。以这些部署在地面进行长期监测的无线网络地面节点作为低空遥感数据的空间精度校正地面控制点，可以省去每次无人机起飞前需要派人在区域内各个位置放置无线网络地面，完成采集后再回收的这个步骤所需的时间和人力。
飞行路径规划模块12：用于基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径，包括：获取搭载有汇聚无线网络节点的无人机的采集图像的空间分辨率、旁向重叠率和航线重叠率，以及监测所需的低空遥感数据的精度；将所述空间分辨率、旁向重叠率、航线重叠率以及低空遥感数据的精度输入无人机的地面站软件系统中进行飞行路径规划，获得飞行路径；其中，所述飞行路径包括航线起始点以及各个航线转向点的经纬度及高度。
具体的，利用DJI GroudStation Pro、Pix4d mapper等无人机地面站软件系统进行航线规划。根据监测所需的低空遥感数据精度，确定无人机所采集图像的空间分辨率、旁向重叠率、航向重叠率等精度参数，并将参数输入地面站软件系统后通过已有的算法规划飞行路径。完成规划的航线将同时上传至无人机飞行控制系统和机载汇聚无线网络节点。其中上传至机载汇聚无线网络节点的为精简航线数据，即只包括起始点和各个航线转向点的经纬度及高度。
本步骤的特色在于机载汇聚无线网络节点也会保存无人机飞行路径。这些数据仅为飞行路径起始点和转向点的经纬度和高度，通过减少航线数据的总数据量，降低将航线数据传播给无线网络地面节点集群所需的总时间。
采样飞行模块13：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
在本发明具体实施过程中，所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行，包括：所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机按照所述分析航线进行飞行的同时，无人机上的汇聚无线网络节点不断广播通信指令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围；以及基于飞行路径的重叠率在无人机每飞行预设距离，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
具体的，无人机按照设定航线飞行并按照航向重叠率采集图像或光谱数据。同时机载汇聚无线网络节点不断广播通信命令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群的有效通信范围；本步骤与常规的立体无线传感器网络系统和低空遥感监测系统相同。因为需要航拍数据，因此需要根据机载的相机或光谱成像仪的广角以及飞行高度来确定飞行路径的重叠率，然后再设定预设距离，无人机在每隔预设距离上，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
飞行路径发送模块14：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
在本发明具体实施过程中，当无人机首次飞入无线传感器网络地面节点集群的有效通信范围时，机载汇聚节点将飞行路径发送至最近的地面节点，该节点通过类似于定向扩散协议的方式将飞行路径发送至集群内所有地面节点。每个无线网络地面节点根据自身经纬度和无人机飞行路径，计算无人机经过自身有效通信范围的航线长度。
数据发送模块15：用于所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
在本发明具体实施过程中，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，包括：所述无线传感器网络地面节点集群距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点接收发送来的飞行路径；距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点基于定向扩散协议将所述飞行路径发送至所述无线传感器网络地面节点集群中每一个无线传感器网络地面节点；所述无线传感器网络地面节点集群基于航线数据的LEACH算法确定头节点；所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令；所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；所述头节点根据反馈的节点标号进行组网操作，完成组网。
进一步的，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点，包括：在无线传感器网络地面节点集群每个无线传感器网络地面节点随机生成一个(0,1)之间的随机数，若该随机数小于预设阈值T(n)，则确定该随机数对应的无线传感器网络地面节点为头节点；
其中，T(n)的公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
进一步的，所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令，包括：确定所述无线传感器网络地面节点集群内的头节点为一个或者多个；若确定头节点为一个时，则所述头节点基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；若确定头节点为多个时，每个头节点均基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号，包括：若所述无线传感器网络地面节点集群只有一个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；若所述无线传感器网络地面节点集群存在多个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向最邻近的头节点反馈自身的节点编号；其中，所述组网广播指令包括头节点的当选信息和坐标信息。
具体的，使用了类似于定向扩散协议的动态快速广播组网方法。无人机与地面中任意的无线网络地面节点接触后，该节点将组网广播如同水面波纹一般向整个节点集群扩散。无线网络地面节点a首次接收到机载汇聚无线网络节点的通信命令，向周边的无线网络地面节点发送组网广播。该节点a通信范围内的节点接收到组网广播后，向节点a反馈自身的节点编号，然后依次发布组网广播，以此向再远离节点a一跳的节点进行组网操作。已经进行过组网广播的节点不会加入下一轮组网广播，接收到多个组网广播请求的节点只保留最先收到的组网广播的路径，舍弃之后收到的来自其它节点的组网广播请求。组网广播请求从节点a开始，由近及远逐层逐跳的传遍整个地面节点集群直至到达集群的边界。无人机飞行路径将按照组网路径从节点a开始发送至整个地面集群所有节点。
本步骤的算法与常规的定向扩散协议相比有两点不同和改进。首先，与汇聚无线网络节点位置固定的常规无线网络相比本步骤的数据传输起始点是动态并且不确定的；由于无人机的航线规划并不会考虑无线网络地面节点位置，因此无人机有可能与无线网络地面节点集群当中任意一个节点接触并开始传播数据，每个节点都有可能成为扩散传播的起始节点。其次，与直接进行数据扩散广播的常规定向扩散协议相比，本步骤是先进行定向扩散组网然后再根据组网情况点对点发送数据，不会出现常规定向扩散协议当中一个节点接收到多份数据的接收冗余，以及多个节点同时广播的信号干扰等问题。
无线网络地面节点集群使用基于航线数据的LEACH算法确立头节点；集群内每个节点随机生成一个(0，1)之间的数，如果小于T(n)则该节点为头节点，T(n)计算公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
在本发明具体实施过程中，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点，包括：所述头节点根据每个成员节点反馈的自身的节点编号，为组网内的成员节点分配相应的时隙表；成员节点根据时隙表向所述头节点发送数据，所述头节点在接受完成员节点发送的数据后，向无人机的汇聚无线网络节点发送接收到的成员节点数据。
具体的，选出头节点后，头节点会通过定向扩散协议向整个无线网络地面节点集群发送当选信息和自身坐标。如果无线网络地面节点集群内本轮出现多个头节点，则其余节点根据距离选择最近接自己的头节点进行组网。每个节点会将自身信息和路由沿着从头节点定向扩散路径的反方向发送给头节点。头节点根据反向回馈的节点信息为每个成员节点分配相应的TDMA时隙表，错开各个节点发送数据的时间，避免信息拥堵。头节点完成收集所有成员节点的数据后，当无人机飞入头节点有效通信范围内时，头节点将数据发送至无人机的机载汇聚节点。
本步骤是实现地面节点配合无人机航线，而不是常规的无人机航线配合无线网络地面节点的关键。本步骤的特色在于将航线数据融入LEACH算法，可以在均衡无线网络地面节点集群能量消耗的同时提升数据传输效率。本算法当中无人机经过有效通信区域的航向长度越长的节点被选为头节点的几率就越大，而无人机不经过有效通信区域的节点被选中的几率为零。而常规LEACH算法纯以概率来均衡地面节点集群能量消耗，就有可能出现头节点与无人机通信时间过短甚至无法与无人机直接通信的情况。
低空遥感数据生成模块16：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
在本发明具体实施过程中，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，包括：所述数据中心对上传的数据输入图像拼接处理平台进行拼接和计算；获取拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据；基于区域内无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标作为地面控制点对所述拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据进行空间位置校正。
具体的额，完成采集后无人机自动返航并降落，机载传感器通过Bluetooth将低空遥感数据上传至车内数据中心，机载汇聚无线网络节点通过WiFi将地面传感数据上传至车内数据中心；车内数据中心将数据汇总整理后统一发往远程云平台；本步骤与常规的立体无线传感器网络系统和低空遥感监测系统相同。
远程云平台对低空遥感数据自动进行预处理和拼接，并以区域内地面节点太阳能板作为GCP进行空间位置校正，生成位置偏差小、地面分辨率高的图像或光谱的鸟瞰图和数字地表模型(Digital Surface Model，DSM)等低空遥感产品。地面的长期监测数据将根据各个传感器节点的经纬度附加到低空遥感数据当中。
本步骤特点在于利用已知精准位置坐标的地面传感器节点太阳能板作为GCP进行空间位置校正，能够生成空间位置和空间分辨率精度高、具有地面长期监测点数据的低空遥感和地面传感数据产品。
在本发明实施例中，可以在一次飞行同时采集地面节点数据和低空遥控数据；不仅缩短了进行采样飞行所需的飞行时间和次数，减少无人机的电池消耗量，也降低了进行无人机航线规划的难度，减少工作人员的工作量；通过立体无线传感器网络和无人机低空遥感的集成与融合，能够减少现场采样所需的总工作时长，降低采样工作的复杂程度，提升耕地质量监测的效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法及系统进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
2.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，还包括：
对每个无线传感器网络地面节点根据所述监测传感器按监测需求设定采集周期定时采集地面数据，并将采集到的地面数据存储在所述无线传感器网络地面节点的存储模块中；
所述监测需求部署要求为利用高精度GPS或实时传输协议记录每个每个无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标。
3.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径，包括：
获取搭载有汇聚无线网络节点的无人机的采集图像的空间分辨率、旁向重叠率和航线重叠率，以及监测所需的低空遥感数据的精度；
将低空遥感的空间分辨率、旁向重叠率、航线重叠率以及低空遥感数据的精度输入无人机的地面站软件系统中进行飞行路径规划，获得飞行路径；
其中，所述飞行路径包括路径起始点以及各个路径转向点的经纬度及高度。
4.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行，包括：
所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机按照所述分析航线进行飞行的同时，无人机上的汇聚无线网络节点不断广播通信指令，确认是否进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围；以及
基于飞行路径的重叠率在无人机每飞行预设距离，机载的相机或光谱成像仪即采集一张航拍数据。
5.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，包括：
所述无线传感器网络地面节点集群距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点接收发送来的飞行路径；
距离所述无人机最近的无线传感器网络地面节点基于定向扩散协议将所述飞行路径发送至所述无线传感器网络地面节点集群中每一个无线传感器网络地面节点；
所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点；
所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令；
所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；
所述头节点根据反馈的节点标号进行组网操作，完成组网。
6.根据权利要求5所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径的LEACH算法确定头节点，包括：
在无线传感器网络地面节点集群每个无线传感器网络地面节点随机生成一个(0,1)之间的随机数，若该随机数小于预设阈值T(n)，则确定该随机数对应的无线传感器网络地面节点为头节点；
其中，T(n)的公式如下：
其中，pn的表达式如下：
其中，p表示无线传感器网络地面节点集群中所需要的头节点数码与中的节点数目的比值；r表示当前选举的轮数；G表示在剩余的1/p轮中非头节点的节点集；ln表示无人机飞过无线传感器网络地面节点n的有效通信范围的路径长度；d表示汇聚无线网络节点的最大直线通信距离；h表示无人机飞行的高度；n为正整数，表示第几个无线传感器网络地面节点。
7.根据权利要求5所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述头节点向所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点发送组网广播指令，包括：
确定所述无线传感器网络地面节点集群内的头节点为一个或者多个；
若确定头节点为一个时，则所述头节点基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；
若确定头节点为多个时，每个头节点均基于定向扩散协议向所述无线传感器网络地面节点集群发送组网广播指令；
所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号，包括：
若所述无线传感器网络地面节点集群只有一个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向头节点反馈自身的节点编号；
若所述无线传感器网络地面节点集群存在多个头节点时，则所述无线传感器网络地面节点集群内的所有无线传感器网络地面节点接收到组网广播指令之后，向最邻近的头节点反馈自身的节点编号；
其中，所述组网广播指令包括头节点的当选信息和坐标信息。
8.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点，包括：
所述头节点根据每个成员节点反馈的自身的节点编号，为组网内的成员节点分配相应的时隙表；
成员节点根据时隙表向所述头节点发送数据，所述头节点在接受完成员节点发送的数据后，向无人机的汇聚无线网络节点发送接收到的成员节点数据。
9.根据权利要求1所述的监测数据采集方法，其特征在于，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，包括：
所述数据中心对上传的数据输入图像拼接处理平台进行拼接和计算；获取拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据；
基于区域内无线传感器网络地面节点的太阳能板中心点的经纬度坐标作为地面控制点对所述拼接后的鸟瞰图和DSM低空遥感数据进行空间位置校正。
10.一种耕地质量低空遥感和地面传感的监测数据采集系统，其特征在于，所述系统包括：
地面节点部署模块：用于基于被监测耕地的监测需求选择监测传感器，并将监测传感器按监测需求部署在所述被监测耕地指定位置内形成无线传感器网络地面节点，形成无线传感器网络地面节点集群；
飞行路径规划模块：用于基于所述无线传感器网络地面节点集群位置对搭载有汇聚无线网络节点的无人机进行飞行路径规划，获得飞行路径；
采样飞行模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机基于所述飞行路径进行双重采样任务飞行；
飞行路径发送模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机进入无线传感器网络地面节点集群有效通信范围后，向所述无线传感器网络地面节点集群发送飞行路径；以及所述无线传感器网络地面节点集群中每个地面网络节点根据无人机的飞行路径和自身的坐标点，计算无人机与自身通信的路径长度；
数据发送模块：用于所述无线传感器网络地面节点集群基于飞行路径计算确定集群的头节点并进行组网，在完成组网之后，所述头节点将组网内的成员节点的数据发送至无人机的汇聚无线网络节点；
低空遥感数据生成模块：用于所述搭载有汇聚无线网络节点的无人机在完成飞行后，将采集的数据上传至数据中心，所述数据中心对上传的数据依次进行拼接和空间位置校正，获取低空遥感数据。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112004206A (zh) * 2020-09-28 2020-11-27 奇点新源国际技术开发(北京)有限公司 一种基于无线通信的大面积环境参数监测系统及方法
CN113747389A (zh) * 2021-09-03 2021-12-03 成都中科微信息技术研究院有限公司 基于分布式oam模态复用的大容量上行数据传输方法
CN113873468A (zh) * 2021-10-22 2021-12-31 吉林大学 一种网联无人机的通信质量测试方法及装置
CN115509252A (zh) * 2022-08-31 2022-12-23 厦门大学 一种面向桥梁无线传感网络的无线充电系统
CN116539096A (zh) * 2023-05-12 2023-08-04 广东康德威电气股份有限公司 一种基于物联网的变压器状态监测系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015114572A1 (en) * 2014-01-31 2015-08-06 Tata Consultancy Services Limited A computer implemented system and method for providing robust communication links to unmanned aerial vehicles
EP3101873A1 (en) * 2015-06-04 2016-12-07 Accenture Global Services Limited Wireless network with unmanned vehicle nodes providing network data connectivity
CN108235273A (zh) * 2017-12-30 2018-06-29 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 一种基于集心环机制的海上移动传感器网络路由维护方法
CN109040302A (zh) * 2018-09-06 2018-12-18 中天飞龙（北京）智能科技股份有限公司 空地土壤墒情信息采集系统
CN109039437A (zh) * 2018-11-07 2018-12-18 北京和协导航科技有限公司 一种无人机区域组网系统
CN109300336A (zh) * 2018-11-05 2019-02-01 华南农业大学 一种耕地质量监测节点的无人机遍历航线优化方法及系统
US10207816B1 (en) * 2017-09-14 2019-02-19 SparkCognition, Inc. Aerially dispersible massively distributed sensorlet system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015114572A1 (en) * 2014-01-31 2015-08-06 Tata Consultancy Services Limited A computer implemented system and method for providing robust communication links to unmanned aerial vehicles
EP3101873A1 (en) * 2015-06-04 2016-12-07 Accenture Global Services Limited Wireless network with unmanned vehicle nodes providing network data connectivity
US10207816B1 (en) * 2017-09-14 2019-02-19 SparkCognition, Inc. Aerially dispersible massively distributed sensorlet system
CN108235273A (zh) * 2017-12-30 2018-06-29 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 一种基于集心环机制的海上移动传感器网络路由维护方法
CN109040302A (zh) * 2018-09-06 2018-12-18 中天飞龙（北京）智能科技股份有限公司 空地土壤墒情信息采集系统
CN109300336A (zh) * 2018-11-05 2019-02-01 华南农业大学 一种耕地质量监测节点的无人机遍历航线优化方法及系统
CN109039437A (zh) * 2018-11-07 2018-12-18 北京和协导航科技有限公司 一种无人机区域组网系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112004206A (zh) * 2020-09-28 2020-11-27 奇点新源国际技术开发(北京)有限公司 一种基于无线通信的大面积环境参数监测系统及方法
CN113747389A (zh) * 2021-09-03 2021-12-03 成都中科微信息技术研究院有限公司 基于分布式oam模态复用的大容量上行数据传输方法
CN113747389B (zh) * 2021-09-03 2024-04-30 成都中科微信息技术研究院有限公司 基于分布式oam模态复用的大容量上行数据传输方法
CN113873468A (zh) * 2021-10-22 2021-12-31 吉林大学 一种网联无人机的通信质量测试方法及装置
CN113873468B (zh) * 2021-10-22 2024-03-12 吉林大学 一种网联无人机的通信质量测试方法及装置
CN115509252A (zh) * 2022-08-31 2022-12-23 厦门大学 一种面向桥梁无线传感网络的无线充电系统
CN115509252B (zh) * 2022-08-31 2024-09-13 厦门大学 一种面向桥梁无线传感网络的无线充电系统
CN116539096A (zh) * 2023-05-12 2023-08-04 广东康德威电气股份有限公司 一种基于物联网的变压器状态监测系统

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