航空森林清查系统 |
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| 申请号 | CN201310681569.4 | 申请日 | 2013-12-12 | 公开(公告)号 | CN103869374B | 公开(公告)日 | 2017-10-27 |
| 申请人 | 波音公司; | 发明人 | J·L·维安; J·匹仔布劳克; | ||||
| 摘要 | 本 发明 的名称为航空森林清查系统。用于生成关于森林(204)的信息的方法和设备。 鉴别 森林(204)中许多 位置 (236)，在该许多位置(236)上方，无人 飞行器 (230)中的电磁能 传感器 系统(331)通过生成符合点 云 阈值 (243)的清晰度(239)的点(234)，生成关于森林(204)的信息。为 无人飞行器 (230)生成路线(232)，从而移动到许多位置(236)并在该许多位置(236)中生成关于森林(204)的信息。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种设备，其包括： |
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| 说明书全文 | 航空森林清查系统技术领域[0001] 本公开一般涉及航空勘测，并且具体地涉及森林的航空勘测。仍更具体地，本公开涉及用于通过航空勘测执行森林清查(inventory)的方法和设备。 背景技术[0002] 森林管理是包括许多不同方面的森林学的分支。这些方面可以包括管理森林的环境的、经济的、行政的、法律的和社会的方面。森林管理可以由各种技术例如木材采集、植树、重植树(replanting tree)、割出通过森林的道路和路径、防止森林火灾、维持森林健康和其他合适活动构成。 [0003] 当针对森林管理执行这些和其他操作时，可期望收集关于森林的信息。例如，收集关于森林的信息提供分析森林状态以及鉴别可以执行的任务的能力。这些任务可以包括例如重植树、收割树、使森林稀疏从而改善生长、施加肥料、执行害虫灭除、生成潜在火情的警告、发动火灾风险减小活动、移除死木、减少森林地被物(forest floor undergrowth)、执行木材改善活动和其他合适操作中的至少一个。 [0004] 在获得关于森林的信息时，航空勘测可以作为森林清查任务的部分执行从而鉴别关于森林的信息。森林清查任务可以是经配置鉴别关于森林的信息以便评估或分析的任务。该信息可以用来鉴别树种类、树高、树龄、树健康、森林边界和关于森林中树木的其他合适信息。例如，每英亩树木数可以通过森林清查任务鉴别。 [0005] 另外，森林清查任务也可以用来鉴别关于森林内植被、野生生物或植被和野生生物二者的其它信息。森林清查任务也可以示出死亡或腐烂树木的存在。在此情况下，关于死亡或腐烂树木的信息可以指示害虫问题。此外，森林清查任务可以经配置鉴别森林边界。 [0006] 航空勘测可以使用有人飞行器或无人飞行器中的至少一种执行。作为例子，无人飞行器可以在森林上方飞行从而为森林清查任务生成关于森林的信息。无人飞行器可以包括光检测与测距(LiDAR)系统和相机系统。光检测与测距系统可以用来以激光束的形式向森林发送光。 [0007] 当前，飞行器由飞行员沿使得飞行器经过森林中不同位置的路线飞行。选择这些位置以使飞行器可以生成关于森林的全部或部分的信息。飞行器使用光检测与测距系统利用激光束扫描位置。光检测与测距系统通过测量光返回光检测与测距系统花费的时间，测量到森林中的点的距离。光检测与测距系统可以从这些测量生成关于森林中位置的信息。 [0009] 在执行这些类型的航空勘测时，成本是可以影响航空勘测何时和多久一次执行的一个因素。发送一个或更多飞行器从而为森林中不同位置生成点云的成本经常是显著的。为使得航空勘测的执行更经济，每当执行航空勘测时勘测大的面积。例如，当执行航空勘测时勘测约50,000或更多英亩从而为执行航空勘测减小每英亩的成本。 [0010] 进一步地，航空勘测通常在高于地形的一些安全高度并在可以存在障碍物和云的周围执行。当障碍物存在时，无人飞行器可能需要在森林上方更高飞行。由于无人飞行器在受勘测区域上方的高度增加，因此由航空勘测生成的点云的密度可能减小。结果当执行航空勘测时，源自可以为森林搜集的信息的点云的清晰度水平可能不如期望的高。 [0011] 进一步地，在这些较高高度，云层可以阻隔用来执行航空清查的激光。例如，云可以导致激光反射、折射或以其他方式引导远离待勘测的森林。当激光被反射或折射时，因为由光检测与测距系统检测到的响应可能是源自云而不是森林的响应，所以该响应可能是不准确的。结果，当执行航空勘测时，在森林的点云中的信息可能具有其中位置被云覆盖的间隙(gap)。 [0012] 另外，由于实行森林清查任务的成本，因此经常仅在时间上以不规则间隔勘测森林是经济的。因此，在森林勘测之间经过长时期。例如由于人员限制、器材限制和航空勘测成本，因此森林可以仅在长时期例如四年之后勘测。因为云层所以在一次勘测期间错过的位置可能不在另一个四年重勘测。结果在对森林中具体位置的信息收集之间可能存在八年间隙。 [0013] 当前，可减少由航空勘测生成的信息中的间隙的一个方式是通过仔细规划航空勘测。例如，通常仅在森林上方云层不存在或低于某个百分比时执行航空勘测。结果，选择云层不存在或充分低的时间从而获得期望量的信息可减少因为云层存在导致的所生成信息中的间隙的问题。如果天气状况导致云层改变从而具有覆盖多于期望的森林的云，则航空勘测可被重新安排到遮蔽森林的云层中的云在足够薄水平的另一时间，从而生成具有期望质量水平的信息。 [0014] 尽管将航空勘测重新安排到云层充分低的时间可以允许搜集关于森林的期望量的信息，但航空勘测的重新安排可比期望的成本更高。重新安排航空勘测时常可增加执行航空勘测的成本。 [0015] 此外，使用光检测与测距系统执行勘测的飞行器操作员基于年中季节可具有不同的需求量。例如，与冬季月份相比，在云层较不常见的夏季月份中可存在更高的需求。使用具有光检测与测距系统的飞行器的航空勘测的需求上的这些高峰和低谷可在其中云层更频繁的区域中增加这样服务的平均价格。 [0016] 另外，使用具有光检测与测距系统的飞行器执行航空勘测的成本可以在不同地理区域上改变。例如，在西雅图执行森林航空勘测的成本可比在德克萨斯执行相似森林勘测的成本更昂贵。在西雅图的云层量可导致使用具有光检测与测距系统的飞行器执行航空勘测在需求上的更大季节性尖峰和低谷。 [0017] 另一解决方案涉及在云层中的云下面飞行的无人飞行器。在这些较低高度飞行可导致无人飞行器遭遇可对飞行器危险的更多天气状况并减小传感器的视场。进一步地，无人飞行器可以遭遇增加的障碍物例如电力线、岩石露头(rock outcroppings)、基地台(cell tower)和在低于云层的较低高度飞行时的其他类型障碍物。 [0018] 此外在居住区中，低飞无人飞行器可能增加受勘测区域中的个人隐私关注。与将无人飞行器在较高高度飞行相比，将无人飞行器在较低高度飞行也可以导致减小的扫描表面积。例如对于每10％的海拔降低，完成航空勘测所需要的时间量增加约10％。 [0019] 尽管点云的清晰度可随着较低高度而提高，但针对时间的效率降低。换句话说，在较低高度飞行可以导致需要更多的时间生成点云。该另外时间可增加航空勘测的成本，如果不期望点云中的另外清晰度，则该成本是不当的费用增加。 [0020] 在一些情况下，当在较低海拔执行航空勘测时，多架无人飞行器可以用来执行航空勘测。另外的无人飞行器可以用来覆盖森林的全部，并保持航空勘测在有限时间段内执行。较长时间段可导致可减小航空勘测覆盖度的云层发生。 [0021] 另外，在较低海拔飞行可以导致结冰状况和湍流的风险增大。由于这些状况，航空勘测可以执行的时间可以变得更受限制。例如，即使云可以不存在，但在较低海拔的这些状况也可阻止航空勘测的执行。因此，与在云上较高海拔执行的航空勘测相比，在较低海拔执行的航空勘测可比期望更高成本地结束。 [0022] 因此，期望具有考虑上面提到的问题中的至少一些以及其他可能问题的方法和设备。发明内容 [0023] 在一个说明性实施方式中，设备包括无人飞行器、电磁能传感器系统和勘测控制器。电磁能传感器系统与无人飞行器相关联。其中电磁能传感器系统经配置生成关于森林的信息。勘测控制器经配置为：鉴别森林上方的许多位置，在该许多位置中电磁能传感器系统生成的关于森林的信息的信息水平受云层的影响被减小，为无人飞行器生成路线从而移动到许多位置，以及随着云层上的改变在森林上方发生而连续地生成路线；其中该路线基于许多云的当前位置和许多云的移动的预测。 [0024] 在另一说明性实施方式中，航空勘测系统包括无人飞行器机队和勘测控制器。勘测控制器经配置基于在森林的位置上方的云层控制生成关于陆地区域中许多位置的信息；鉴别森林上方的许多位置，在该许多位置中电磁能传感器系统生成的关于森林的信息的信息水平受云层的影响被减小；为无人飞行器生成路线从而移动到许多位置；以及随着云层上的改变在森林上方发生而连续地生成路线；其中路线基于许多云的当前位置和许多云的移动的预测。 [0025] 在又另一说明性实施方式中，提出用于生成关于森林的信息的方法。该方法包括：鉴别森林中许多位置，在许多位置上方，无人飞行器中的电磁能传感器系统通过生成具有符合点云阈值的清晰度(resolution)的点云，生成关于森林的信息，并且在该许多位置中电磁能传感器系统生成的关于森林的信息的信息水平受云层的影响被减小；为无人飞行器生成路线从而移动到许多位置并在许多位置中生成关于森林的信息；以及随着云层上的改变在森林上方发生而连续地生成路线；其中路线基于许多云的当前位置和许多云的移动的预测。 附图说明[0027] 被认为是说明性实施方式的特点的新颖特征在所附权利要求中阐述。然而，当结合附图阅读时，参照本公开的说明性实施方式的下列具体实施方式将最好地理解说明性实施方式，以及其优选的使用模式、进一步的目标及特征，其中： [0028] 图1是根据说明性实施方式的航空勘测环境的图解； [0029] 图2是根据说明性实施方式的航空勘测环境的框图的图解； [0030] 图3是根据说明性实施方式的无人飞行器的框图的图解； [0031] 图4是根据说明性实施方式的航空勘测系统的图解； [0032] 图5是根据说明性实施方式的用于执行航空勘测的路线的图解； [0033] 图6是根据说明性实施方式的无人飞行器通过森林的路线的图解； [0034] 图7是根据说明性实施方式，在云存在的情况下无人飞行器通过森林的路线的图解； [0035] 图8是根据说明性实施方式，在云存在的情况下无人飞行器通过森林的路线的另一图解； [0036] 图9是根据说明性实施方式的用于在陆地区域上方执行勘测的航空勘测系统的消息流程图的图解； [0037] 图10是根据说明性实施方式的用于生成关于森林的信息的过程的流程图的图解； [0038] 图11是根据说明性实施方式的用于为无人飞行器生成路线的过程的流程图的图解；以及 具体实施方式[0040] 说明性实施方式认识到并考虑一个或更多不同考虑事项。例如，说明性实施方式认识到并考虑在使用光检测与测距系统执行航空勘测时期望避免云层从而获得期望质量水平的信息。进一步地，说明性实施方式认识到并考虑对于当前使用的执行航空勘测的方法，因为在勘测之间的长时期，所以云层可以在关于森林的信息中产生间隙。另外，在云层下飞行是传感器的低效使用，需要显著更多的飞行时间并增加执行航空勘测的成本。 [0041] 说明性实施方式也认识到并考虑尽管在时间上特定点期间云层可在森林上方存在，但云层可能不在那时覆盖森林的全部。结果，可存在其中在森林上方没有云的一个或更多位置。换句话说，在这些位置上方云中的间隙可以允许使用无人飞行器上光检测与测距系统期望地收集关于森林的信息。说明性实施方式认识到并考虑可在其中云层中不存在云的位置上方执行航空勘测。 [0042] 进一步地，说明性实施方式认识到并考虑其中不存在云层的位置经常随着云的移动而移位。说明性实施方式也认识到并考虑航空勘测可以以考虑位置移位的方式执行，在所述位置中不存在云层或云层足够薄从而提供期望量的信息。 [0043] 因此说明性实施方式提供用于执行森林航空勘测的方法和系统。在一个说明性实施方式中，设备包括无人飞行器、与无人飞行器相关联的电磁能传感器系统以及勘测控制器。 [0044] 电磁能传感器系统经配置生成关于森林的信息。勘测控制器经配置鉴别森林上方的许多位置，在该许多位置中电磁能传感器系统的期望条件存在以生成具有期望质量水平的关于森林的信息。如在此使用，“许多”当参考条目使用时意思是一个或更多条目。例如许多位置是一个或更多位置。 [0045] 现在参考图1，根据说明性实施方式描绘航空勘测环境的图解。在该描绘的例子中，航空勘测环境100包括在森林104上方飞行的无人飞行器102。如所描绘的，无人飞行器102包括无人飞行器106和无人飞行器108。 [0046] 在该具体例子中，无人飞行器102经配置执行森林104的航空勘测。无人飞行器106具有光检测与测距系统110，并且无人飞行器108具有光检测与测距系统112。 [0047] 如所描绘的，光检测与测距系统110经配置用激光束114扫描森林104。对激光束114扫描的响应通过光检测与测距系统110检测。该扫描可以通过在森林104上方扫掠(sweeping)或移动激光束114实现。该扫描可以具有与在一些说明性例子中在显示装置上生成显示时执行的光栅扫描相似的模式。当然，该扫描可用激光束以任何模式扫掠来发生，该模式经配置在检测到对激光束114的响应时生成关于森林104的信息。 [0048] 这些响应可以用来为用激光束114扫描的森林104的部分形成点云。点云提供关于森林104的顶点(vertices)或数据点。这些顶点可以用来鉴别森林104中的特征，例如树木、树叶、树枝和其他合适特征。 [0049] 以相似方式，在无人飞行器108中的光检测与测距系统112也经配置使用激光束116生成关于森林104的信息。当无人飞行器108在森林104上方飞行时激光束116也可以跨森林104扫掠。对激光束116的响应也可以被检测并用来生成点云。用激光束114和激光束 116扫描的用于森林104的不同部分的点云可以组合从而形成用于森林104的点云。 [0050] 在该说明性例子中，云118在森林104上方存在。如所描绘的，无人飞行器102在云118上方飞行。结果，云118生成可以阻止无人飞行器102生成关于森林104全部的信息的云层。 [0051] 其中不存在云118的位置120可以被鉴别。在一些说明性例子中，位置120可以是其中云118可以存在但足够薄或具有仍允许期望量的信息由无人飞行器102生成的组分的位置。 [0052] 在该说明性例子中，位置120包括位置122和位置124。关于位置120的鉴别，无人飞行器102可以经控制在位置120上方飞行，从而生成关于森林104的信息。例如，在执行森林104的航空勘测时，无人飞行器106可以经控制在位置122上方飞行，同时无人飞行器108经控制在位置124上方飞行。 [0053] 进一步地，当位置120随着云118的移动而移位时，无人飞行器102的路线也可以改变，从而重定向无人飞行器102到新位置，在该新位置中云118允许待生成的关于森林104的信息为期望质量水平。 [0054] 结果，无人飞行器102可以在森林104的航空勘测执行期间动态发送。在这些说明性例子中，当其中不存在云118的位置120允许生成期望质量水平的关于森林104的信息时，可以改变无人飞行器102的路线。 [0055] 特别地，可以生成无人飞行器102的路线的改变，以使森林104的全部经扫描为森林104的点云生成信息。可选地，如果森林104的全部鉴于云118而不可扫描时，则说明性实施方式允许森林104的多少可被扫描与当前使用技术相比增加。换句话说，对于说明性实施方式的使用，考虑到多云状况，与通过当前使用的航空勘测系统相比，无人飞行器102使用动态路线可扫描更多的森林104。 [0056] 在这些说明性例子中，关于云118的信息可以从许多不同来源生成。例如，关于云118的信息可以采取由来源例如卫星126、地基全天空成像器128、航空器130、无人飞行器 106、无人飞行器108和其他合适来源生成的图像的形式。 [0057] 卫星126可以生成森林104上方的云118的图像。地基全天空成像器128可以从地面134生成云118的图像。以相似方式，航空器130可以在云118上方飞行，并生成森林104上方的云118的图像。由卫星126、地基全天空成像器128和航空器130中的至少一个生成的该信息可以发送到无人飞行器102与控制站132中勘测控制器131中的至少一个。 [0058] 在这些说明性例子中，无人飞行器102与控制站132中勘测控制器131中的一个或两个可以使用由卫星126、地基全天空成像器128和航空器130中的至少一个生成的信息鉴别云118位于哪里。以这种方式，可以鉴别其中不存在云118的位置120。在这些说明性例子中，可以为无人飞行器102生成路线从而在位置120上方飞行。在这些说明性例子中，该路线安排(routing)可以由无人飞行器102和勘测控制器131中的至少一个执行。 [0059] 在这些例子中，位置120的鉴别、无人飞行器102的路线安排或该两者可以在除无人飞行器102之外的另一位置执行。例如这些操作可以由控制站132中勘测控制器131执行，其可以然后将路线安排信息发送到无人飞行器102。 [0060] 当云118存在时，与用固定路线执行航空勘测相比，在森林104上方无人飞行器102的该路线安排可被执行以使生成关于森林104的更多信息。 [0061] 现在转到图2，根据说明性实施方式，描绘航空勘测环境的框图的图解。图1中的航空勘测环境100是图2中航空勘测环境200的一个实施的例子。 [0062] 在该说明性例子中，航空勘测环境200是其中可为森林204生成信息202的环境的例子。特别地，航空勘测206可以对森林204中区域246执行。区域246可以是森林204的一些或全部，这取决于具体实施。 [0063] 在这些说明性例子中，信息202可以包括点云234。点云234包括三维坐标系中的顶点。这些顶点通常使用x、y和z坐标描述。这些顶点意图代表物体例如树的外表面。这些顶点也可以称为点。 [0064] 如所描绘的，信息202可以通过使用航空勘测系统208执行的航空勘测206生成。在该例子中，航空勘测系统208包括无人飞行器机队210和勘测控制器212。 [0065] 在这些示例性例子中，勘测控制器212可以使用硬件、软件或该两者的组合实施。在这些示例性例子中，硬件可以采取电路系统、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件或经配置执行许多操作的一些其他合适类型的硬件的形式。对于可编程逻辑器件，该器件经配置执行许多操作。器件可以在稍后时间重配置或可以永久配置执行许多操作。 [0066] 可编程逻辑器件的例子包括例如可编程逻辑阵列、可编程阵列逻辑、现场可编程逻辑阵列、现场可编程门阵列和其他合适硬件器件。另外，过程可以在与无机组件集成的有机组件中实施，和/或可以完全由除人类之外的有机组件构成。例如过程可以作为有机半导体中的电路实施。 [0067] 如所描绘的，勘测控制器212可以在计算机系统222中实施。计算机系统222包括一台或更多计算机。当多于一台计算机在计算机系统222中存在时，那些计算机可以通过通信介质例如网络彼此相互通信。 [0068] 在这些说明性例子中，在计算机系统222中的勘测控制器212可以在单个位置例如控制站224中。控制站224可以位于地面上的建筑物、航空器、船舶、空间站、卫星、地面交通工具或一些其他合适位置中。 [0069] 在其他例子中，勘测控制器212可以分布在不同位置中。例如，勘测控制器212可以在无人飞行器机队210中的许多无人飞行器214中的一架或多架中分布。在仍其他的说明性例子中，勘测控制器212可以位于许多无人飞行器214和控制站224中，这取决于具体实施。另外，在其他说明性例子中，勘测控制器212可以位于远程位置中。 [0070] 在这些说明性例子中，勘测控制器212可以具有智能水平211。智能水平211可以取决于勘测控制器212的实施而变化。在一些情况下，勘测控制器212可以是从人操作员接收输入并向人操作员提供输出的计算机程序。 [0071] 在仍其他的说明性例子中，智能水平211可以更高，以使来自人操作员的输入可能不是必需的。例如，人工智能系统和其他合适类型处理器可以为勘测控制器212中的智能水平211提供期望的智能水平。特别地，人工智能系统可以包括专家系统，神经网络，简单启发法，线性的、非线性的或整数的程序，模糊逻辑，贝叶斯网络或为勘测控制器212中的智能水平211提供期望智能水平的一些其他合适类型的系统。 [0072] 在该说明性例子中，无人飞行器机队210包括许多无人飞行器214。如所描绘的，许多无人飞行器214可以是或可以包括自动无人飞行器组216。在这些说明性例子中，自动无人飞行器组216可以经配置作为机群(swarm)218或机群组220操作。 [0073] 许多无人飞行器214中的一架或更多经配置执行航空勘测206从而生成关于森林204的信息202。在这些说明性例子中，许多无人飞行器214可以在森林204上方沿路线250飞行从而生成信息202。在这些说明性例子中，路线250可以由勘测控制器212生成。 [0074] 如所描绘的，路线250从勘测控制器212生成并发送到许多无人飞行器214。在此情况下，航空勘测系统208使用中心化控制方法配置。在可选实施方式中，勘测控制器212可以在许多无人飞行器214中的一架或更多或其他平台之间分布的软件和硬件中实施，并通过在许多无人飞行器214中的无人飞行器之间的通信来协作。在该实施中，航空勘测系统208可以使用分散化控制方法生成路线250。 [0075] 例如，无人飞行器230可以沿在森林204上方路线250中路线232飞行，从而生成信息202。在对森林204执行航空勘测206时，来自许多云228的云层226可能在森林204上方存在。 [0076] 在云层226中的许多云228可以降低其中许多云228存在的信息202的一些部分的信息水平238。特别地，间隙248可以在森林204中许多位置236上方许多云228中存在。 [0077] 例如，如果在许多无人飞行器214中使用光检测与测距系统，则源自对向森林204中区域246定向的激光束的响应的信息202可包括关于许多云228而不是森林204的信息。如果关于森林204的信息的质量足够低，那么信息202可能没有期望水平的信息水平238。该信息可采取信息202的期望质量水平的形式。信息202质量的信息水平238可以以不同方式测量。例如，如果在地面每单位面积上期望数目的点在点云234中存在，则信息202可以具有信息水平238。 [0079] 在仍其他说明性例子中，信息水平238可以通过在点云234中的点之间的期望空间测量。在此情况下，可需要更准确数据并因此可能期望在点云234中的点之间的更短距离。为实现在点云234中的点之间的更短距离，当无人飞行器230在森林204上方执行航空勘测 206时，用一次扫描较小面积的传感器242，信息水平238可具有期望的水平。换句话说，传感器系统242可以以较小视场扫描森林204从而提供期望水平的信息水平238。 [0080] 特别地，信息水平238的该降低可导致点云234的清晰度239低于点云234的点云阈值。在这些说明性例子中，当不同参数不可以如所期望准确地从点云234测量时，点云234的清晰度239低于点云阈值。该情况的例子可以是在由于点云234的清晰度239低于点云阈值，因此冠层高度、森林动物密度或关于森林的其他信息中的至少一个不可以鉴别时。 [0081] 在这些说明性例子中，在生成路线232中，勘测控制器212经配置鉴别森林204上方许多位置236，在该位置236中云层226对由无人飞行器230生成的关于森林204的信息水平238的影响减小。许多位置236的该鉴别可以动态地发生。 [0082] 因此，路线232可能不是固定的并可能是动态的，这取决于其中云层226允许由无人飞行器230从信息202生成的点云234的清晰度239大于点云阈值的许多位置236。换句话说，在这些说明性例子中，在路线250中的路线232采取动态路线244的形式。 [0083] 在这些例子中，许多位置236可以是其中不存在许多云228的位置。在仍其他说明性例子中，许多位置236可以是其中许多云228中的一个或更多存在的位置，但在许多云228中的那些云具有允许用于点云234的信息202具有符合或超过点云阈值的清晰度239的特性。清晰度239可以符合或超过点云阈值，即使许多云228可以在许多位置236中存在。 [0084] 如所描绘的，勘测控制器212经配置鉴别导致许多位置236改变的云层226中许多云228的移动或其他改变。勘测控制器212经配置为无人飞行器230生成路线232。路线232的生成可以动态地执行。换句话说，当勘测控制器212生成路线232时，路线232的生成可以包括路线232的初始选择、对路线232的修改或对路线232的一些其他改变。 [0085] 因此，当无人飞行器230执行航空勘测206时，路线232可以改变。更具体地，由勘测控制器212生成用于无人飞行器230的路线232可以响应于事件例如鉴别许多位置236发生。由勘测控制器212生成用于无人飞行器230的路线232也可以响应于其中许多位置236周期地、连续地或以一些其他合适方式改变的事件发生。 [0086] 如所描绘的，勘测控制器212可以在三维中动态地生成路线232。在这些说明性例子中，路线232可以是三维路线。在一个说明性例子中，勘测控制器212可以在三维中改变路线232，从而减小云层226对由无人飞行器230生成的信息202的信息水平238的影响。 [0087] 例如，当生成动态路线244时，除将无人飞行器导航到其中可不存在云的许多位置236之外，勘测控制器212还可以调整无人飞行器230的海拔。在此情况下，无人飞行器230的海拔可以降低，以使通过限制传感器系统242的视场，点云234的信息水平238具有期望的水平。在其他说明性例子中，小片云层可以指示无人飞行器230应在许多云228下面飞行短时期，并然后改变海拔。换句话说，路线232可被调整，以使无人飞行器230可以在许多云228下方飞行，并当许多云228移动时返回到许多云228上方。当因为没有风导致在许多云228中的小片不移动时，该策略可能是有用的。 [0088] 在一些情况下，云信息240可被接收，以使云信息240为航空勘测206的执行保持准确。在一些说明性例子中，云信息240可被仅接收一次或间歇地接收。在此情况下，勘测控制器212可基于接收的云信息240预测森林204上方随时间推移的许多位置236。 [0089] 在这些说明性例子中，如果在许多无人飞行器214中的一架或更多另外无人飞行器用来对森林204中区域246执行航空勘测206，则那些无人飞行器可以由勘测控制器212控制从而覆盖区域246的全部。该控制可被执行，从而减小或消除生成森林204中区域246内信息202的交叠。在该具体例子中，勘测控制器212生成路线250作为用于许多无人飞行器214中无人飞行器的动态路线254。 [0090] 在其他说明性例子中，用来执行航空勘测206的许多无人飞行器214可以是自动无人飞行器组216，其作为机群218或机群组220操作，从而生成森林204中区域246的信息202。以这种方式，无人飞行器组216可以彼此相互协作从而生成并动态修改路线250，以使信息 202在区域246中尽可能有效地生成。 [0091] 在该具体例子中，自动无人飞行器组216经配置生成路线250作为动态路线254。对于该具体例子，勘测扩展器212可以位于自动无人飞行器组216的一个或更多中。结果，生成区域246的具体部分的信息202的交叠可被减小或避免。进一步地，路线250可被生成并被修改，以使执行航空勘测206所需要的时间量可被减小。 [0092] 在这些说明性例子中，勘测控制器212经配置连续生成动态路线254。例如，动态路线254可以在许多无人飞行器214飞行时生成。在一些情况下，预计划路线可以基于云层226的当前状态并特别地基于许多云228中间隙248的位置生成。 [0093] 当许多云228移动时，路线250可以动态地改变为生成的路线250的部分，用于动态路线254。因此，动态路线254可以以许多不同方式是动态的。在一些情况下，动态路线254可以在许多无人飞行器214飞行从而执行航空勘测206时生成。换句话说，在无人飞行器214开始在森林204上方飞行之前，对于全部航空勘测206，路线250可能不是完整的。代替地，路线250在许多无人飞行器214飞行时生成。路线250基于由许多无人飞行器214生成的信息和许多云228的移动在飞行期间生成，在该移动中间隙248在许多位置236上方存在。 [0094] 在其他说明性例子中，路线250可以基于许多云228的当前位置和它们移动的预测来预先计划。路线250可以然后基于许多云208的实际移动和许多云228在森林204上方移动的预测中的改变修改为生成路线250的部分。 [0095] 在这些说明性例子中，勘测控制器212可以使用概率模型预测许多云228的移动。例如，勘测控制器212可以使用离散Markov模型或其他合适类型的模型。结果，勘测控制器 212可以预测许多云228的移动，以使其中不存在许多云228的路线250可被生成。 [0096] 在这些说明性例子中，许多位置236的鉴别可以使用云信息240执行。云信息240可以使用传感器系统242生成。云信息240可以采取各种形式，例如图像、地图和其他合适类型信息。传感器系统242可以包括卫星、地基全天空成像器、航空器中的相机系统、无人飞行器230中的相机系统、雷达系统和经配置生成云信息240的其他合适类型传感器中的至少一种。 [0097] 图2中航空勘测环境200的图解不意味着暗示对可以实施说明性实施方式的方式进行物理或结构限制。除图解组件之外或替代图解组件的其他组件可被使用。一些组件可以是不必需的。同样，呈现方框从而图解一些功能组件。在说明性实施方式中实施时，这些方框中的一个或更多可以组合、划分或组合并划分成不同方框。 [0098] 例如在其他说明性例子中，航空勘测系统208可以包括除在无人飞行器机队210中的飞行器之外的其他类型飞行器。作为例子，有人飞行器也可以帮助执行航空勘测206。在仍其他说明性例子中，传感器系统242也可被认为是航空勘测系统208的部分。 [0099] 作为另一说明性例子，使用航空勘测系统208执行的航空勘测206可以在除森林204之外或替代森林204的其他类型陆地上方执行。例如，区域246可以包括其他类型陆地。 可以勘测的不同类型陆地可以非限制地包括例如城市、农场、沙漠、山脉、牧场或一些其他合适类型的陆地。进一步地，航空勘测可以对水体执行，例如河流、池塘、湖泊、大海、大洋和其他合适类型的水体。 [0100] 此外，航空勘测206可以用于执行除森林清查勘测之外的其他类型操作。例如，航空勘测206可以用于执行漫滩绘图(flood plain mapping)、小比例高密度地形建模、州范围勘测、生物量评估、裸土建模、运输绘图、电力线和输气管线绘图、悬链模型生成(catenary model generation)、植物临界距离分析、通信基础设施计划、紧急路线计划、资产管理、三维城市绘图、浅水绘图或使用传感器系统例如传感器系统242的其他合适操作。 [0101] 因此，说明性实施方式可以执行航空勘测206，从而比用当前使用方法更成本有效地生成具有符合点云阈值243的清晰度239的点云234。当清晰度234等于或大于点云阈值243时，点云234可以具有期望水平的质量或清晰度。在这些说明性例子中，点云阈值243可以取决于具体应用而变化。例如，关于如上面描述的其他应用，点云阈值243与森林204的点云阈值相比可以是不同的。 [0102] 勘测控制器212可以为无人飞行器230生成路线232以使动态路线244考虑无人飞行器230周围环境的改变。以这种方式，勘测控制器212可以在三维中调整路线232。随着使用勘测控制器212和无人飞行器230，可以以比用当前使用方法更低的成本为森林204生成更完整点云。 [0103] 在其他说明性例子中，机群218执行航空勘测206的操作可以导致成本节省。例如，对于机群218，较便宜、较小且较轻的传感器可以在传感器242使用。使用较小传感器，无人飞行器可能需要在较低海拔飞行从而为点云234实现具有期望水平的信息水平238。 [0104] 随着使用机群218，每架无人飞行器可以在较低海拔飞行并为点云234实现具有期望水平的信息水平238，同时减小其生成点云234花费的时间。使用机群218也可以导致使用较小无人飞行器，其与使用较大无人飞行器相比可以使用较少燃料并执行更有效飞行操作。因此，由机群218执行的航空勘测206可以导致来自燃料、光检测与测距系统(LiDAR)传感器器材、航空平台器材、器材运输、勘测持续时间或其他来源的成本节省。在该例子中，勘测控制器212可以配备组件从而整合来自机群218中每架无人飞行器中每个传感器系统的数据流。 [0105] 现在转到图3，根据说明性实施方式，描绘无人飞行器的框图的图解。在该描绘的例子中，无人飞行器300是图2中无人飞行器机队210中许多无人飞行器214中无人飞行器的一个实施的例子。无人飞行器300可以用来实施图1中的无人飞行器106和无人飞行器108。 [0108] 推进系统304与机体302关联并且经配置为无人飞行器300提供移动。在这些描绘的例子中，当一个组件与另一组件“关联”时，该关联是物理关联。 [0109] 例如，第一组件即推进系统304可以认为通过固定到第二组件、粘结到第二组件、安装到第二组件、焊接到第二组件、紧固到第二组件和/或以一些其他合适方式连接到第二组件，与第二组件即机体302关联。第一组件也可以使用第三组件连接到第二组件。第一组件也可以认为通过形成为第二组件的部分和/或延伸与第二组件关联。 [0110] 推进系统304可以采取各种形式。例如，推进系统304可以包括数种发动机和数种推进器中的至少一种。在其他例子中，推进系统304可以是喷气发动机、涡轮喷气发动机或用于移动无人飞行器300的一些其他合适类型的推进系统。 [0111] 传感器系统306是与机体302关联的系统。传感器系统306经配置生成关于无人飞行器300周围环境的信息。传感器系统306可以包括许多不同类型的传感器。 [0112] 在该具体例子中，传感器系统306包括电磁能传感器系统311。电磁能传感器系统311可以是经配置检测电磁能的任何传感器系统。在该说明性例子中，电磁能传感器系统 311可以是光检测与测距系统313。 [0113] 光检测与测距系统313可以用激光束扫描区域246。光检测与测距系统313可以检测源自图2中森林204中物体的电磁能。在这些说明性例子中，该电磁能可以是对激光束脉冲的响应。特别地，该响应可以采取一个或更多回射(return)的形式。 [0114] 光检测与测距系统313在用于航空勘测时可以采取各种形式。例如，光检测与测距系统313可以是单回射光检测与测距系统或可以是能够检测多个回射的多回射光检测与测距系统。在这些说明性例子中，回射是来自激光脉冲的响应。 [0116] 在这些说明性例子中，传感器系统306可以包括许多传感器模块314。在该例子中，在许多传感器模块314中的传感器模块是可移除的。换句话说，在无人飞行器300中，传感器系统306中的许多传感器模块314中，一个传感器模块可以更换为另一传感器模块。 [0117] 以这种方式，可以为无人飞行器300提供创造者通用性。特别地，在许多传感器模块314中的传感器模块可以经选择以便由无人飞行器300使用，这取决于分配到无人飞行器300的任务或作业。进一步地，对于使用许多传感器模块314，通过将传感器系统306中传感器数目减小到仅具体任务或作业需要的传感器数目，无人飞行器300的重量可被减小。 [0118] 例如，传感器模块316可以由许多传感器318构成。许多传感器318的组成可被选择用于待执行的具体类型任务或作业。可以包括在传感器系统306中的其他传感器包括全球定位系统接收器、相机系统、可见光相机、红外相机、多光谱相机、高光谱相机、雷达系统和其他合适类型传感器中的至少一种。当使用雷达系统时，在这些说明性例子中，合成孔径雷达(SAR)系统可被实施用于传感器系统306。 [0119] 通信系统308与机体302关联。如所描绘的，通信系统308经配置在无人飞行器300和另一装置之间提供通信。其他装置可以是例如勘测控制器212、无人飞行器机队210中的许多无人飞行器214、传感器系统242和在图2中示出的其他合适组件。在这些说明性例子中，通信可以是无线通信。在一些情况下，有线通信接口也可以存在。 [0120] 电源312与机体302关联。电源312经配置为无人飞行器300中其他组件提供动力。电源312可以采取数种不同形式。例如，电源312可以包括能量系统320和能量收集系统322中的至少一种。 [0121] 在该说明性例子中，能量系统320可以包括一个或更多电池。这些电池可以是模块化的和可替换的。在其他说明性例子中，能量系统320可以是燃料电池、燃料箱中的燃料和一些其他合适类型的能量系统中的至少一种。 [0122] 能量收集系统322经配置从无人飞行器300周围环境为无人飞行器300中的组件发电。例如，能量收集系统322可以包括当无人飞行器300在飞行中、在地面上或该两者组合的时候从无人飞行器300周围环境发电的太阳能电池、微型风力涡轮发电机和其他合适类型的能量收集系统中的至少一种。 [0123] 在该说明性例子中，控制器310与机体302关联。如所描绘的，控制器310采取硬件的形式并可包括软件。 [0124] 控制器310经配置控制无人飞行器300的操作。控制器310可以提供智能水平324。智能水平324可取决于无人飞行器300的具体实施。在一些说明性例子中，控制器310可以认为是图2中勘测控制器212的部分。 [0125] 在一些情况下，智能水平324可以使得控制器310接收具体命令。这些命令可以非限制性地包括例如行进方向、航线点、何时使用传感器系统306生成图2中信息202，以及其他相似命令。 [0126] 在其他说明性例子中，智能水平324可以更高，以使无人飞行器300可以接收作业。在这些说明性例子中，作业是被执行的一件工作。作业可以是任务的部分。在这些例子中，作业可以由为该件工作执行的操作构成。例如，作业可以是扫描图2中森林204中具体位置。 另一作业可以是行进到森林204中具体位置。 [0127] 控制器310可以为执行作业鉴别操作。该作业可以是其中无人飞行器300沿着具体区域中路径从而使用传感器系统306生成信息202的固定作业。 [0128] 在其他说明性例子中，智能水平324可以甚至更高，以使无人飞行器300经配置与其他无人飞行器通信从而协作执行一个或更多作业。例如，控制器310可以包括电路、计算机程序、人工智能系统和可以为智能水平324提供期望水平的其他合适类型的过程。 [0129] 在这些说明性例子中，智能系统328可以提供智能水平324。智能系统328可以使用专家系统、神经网络、模糊逻辑或一些其他合适类型的系统提供智能水平324。 [0130] 在控制器310中的智能水平324可以允许功能例如动态路线计划。以这种方式，障碍物可以沿路线鉴别并可以因此避开。该鉴别和避开障碍物可以实时执行。这些障碍物可以非限制地包括例如另一有人或无人飞行器、山腰、树木和其他障碍物。 [0131] 控制器310也可以监控无人飞行器300中不同系统的健康状况。例如控制器310可以监控正在电源312中提供或剩余的能量水平。如果电源312仅包括能量系统320中的电池，则控制器310可以引导无人飞行器300返回基地，以便再充电或更换电池。 [0132] 图3中无人飞行器300的图解不意味着暗示对可实施无人飞行器300的方式进行限制。在其他说明性例子中，无人飞行器300可以包括除所描绘的组件之外或替代所描绘的组件的其他组件。 [0133] 例如，除许多传感器模块314之外，传感器系统306还可以任选地包括其他组件。作为例子，传感器系统306可以包括减震系统、冷却系统、另外电源或其他合适组件。 [0134] 进一步地，尽管电磁能传感器系统311已作为光检测与测距系统313示出，但电磁能传感器系统311可以是经配置检测电磁能的任何传感器系统。例如，电磁能传感器系统311可以是光子传感器、立体相机、光检测与测距系统、无线电检测与测距系统、射频传感器系统、电-光传感器系统或一些其他合适类型的传感器系统。 [0135] 另外，尽管在这些说明性例子中，能量收集系统322包括在无人飞行器300中的电源312中，但在其他说明性例子中能量收集系统322可以是充电站的部分。在此情况下，能量收集系统322可以经配置生成能量并储存该能量直到无人飞行器300返回充电站。 [0136] 当无人飞行器300在机群218中操作时，对于传感器系统306，无人飞行器300可以包括与图2中机群218中的其他无人飞行器不同类型的传感器系统。例如，无人飞行器300可以包括光检测与测距系统313，而机群218中另一无人飞行器可以包括合成孔径雷达系统。在此情况下，来自机群218中每架无人飞行器的每个传感器系统的信息可以使用数据融合技术组合。以这种方式，机群218可以基本同时使用不同类型传感器系统执行不同类型功能，这取决于具体实施。 [0137] 现在转到图4，根据说明性实施方式，描绘了航空勘测系统的图解。在该描绘的例子中，航空勘测系统400是用于图2中航空勘测系统208的一个实施的例子。在该说明性例子中，航空勘测系统400包括卡车402、无人飞行器发射器404、全天空成像器406、勘测控制器408和无人飞行器410。 [0138] 卡车402为航空勘测系统400提供移动性。无人飞行器发射器404与卡车402关联，并且可以经安置发射无人飞行器410或在无人飞行器410着陆时接收无人飞行器410。全天空成像器406是用于图2中传感器系统242的实施的例子。 [0139] 全天空成像器406可以生成天空的图像，并且由全天空成像器406生成的那些图像或地图可以由勘测控制器408用来为无人飞行器410生成路线从而在森林上方执行勘测。在这些说明性例子中，全天空成像器406可以包括可用来鉴别云边缘的边缘检测软件。鉴别云边缘可以用来在由全天空成像器406生成的图像中更容易鉴别云的位置。 [0140] 图4中航空勘测系统400的图解不意味着暗示对可实施不同航空勘测系统的方式进行物理或结构限制。例如，在图1中图解的航空勘测系统包括组件中的一些分布在固定位置中的组件。在其他说明性例子中，航空勘测系统可以使用其他移动平台实施，例如船舶、航空器或其他合适类型平台。 [0141] 现在参考图5，根据说明性实施方式，描绘了用于执行航空勘测的路线的图解。在该描绘的例子中，体积500代表其中无人飞行器410可以飞行从而生成关于森林502的信息的空域。 [0142] 在该说明性例子中，路线504是用于无人飞行器410的计划路线。如果云层不以阻止期望地收集关于森林502的信息的方式存在，则该路线可以使用。在一些说明性例子中，路线504可以生成从而考虑当前在森林502上方的云以及云的预测移动。 [0143] 现在参考图6，根据说明性实施方式，描绘了无人飞行器通过森林的路线的图解。在该描绘的例子中，点云600是当森林502上方不存在云时使用路线504为森林502生成的点云的例子。 [0144] 在该说明性例子中，森林502上方不存在云层。结果路线504不需要调整以生成点云600。因为云不存在所以路线504是静态的。 [0145] 结果，无人飞行器410沿原始生成的路线504飞行。在该说明性例子中，点云600在森林502上方示出，并且是可以由在森林502上方沿路线504飞行的无人飞行器410生成的信息的例子。当然，点云600是可以生成并且非物理上位于森林502上方的信息的代表。 [0146] 现在转到图7，根据说明性实施方式，描绘了在云存在的情况下通过森林的无人飞行器的路线的图解。在该说明性例子中，云700在森林502上方存在。云700可以阻止生成具有期望质量水平的点云600。结果，在点云600中间隙可以存在。 [0147] 在该例子中，路线504如从图5中示出的路线504示出的进行修改，并且在该例子中是动态路线。路线504可被认为是路线504从其原形式的修改，或可以是当无人飞行器410在森林502上方飞行时生成的全新路线。在这些说明性例子中，森林502的点云600可以按期望修改路线504生成，从而在其中不存在云700的森林502中位置上方飞行。 [0148] 如所描绘的，因为区域中的风，所以云700在箭头702的方向上移动。在这些说明性例子中，无人飞行器410的路线504可以调整从而在其中不存在云700的位置上方飞行，从而生成点云600的信息。 [0149] 现在转到图8，根据说明性实施方式，描绘了在云存在的情况下通过森林的无人飞行器的路线的另一图解。在该例子中，云700移位以使其他位置现在不由云700覆盖。结果，用于无人飞行器410的路线504可以改变成路线800，以使无人飞行器410在云700中具有间隙的森林502中的位置上方飞行，从而生成点云600的信息。 [0150] 用于无人飞行器410的路线504到路线800的调整可以使用关于云700的当前信息动态地完成。该当前信息可以通过传感器系统生成。在其他说明性例子中，如果关于云700的信息仅生成一次或不如无人飞行器路线安排所期望的频繁生成，则可以做出关于云700移动的预测。 [0151] 在这些说明性例子中，该预测可以基于来自天气预报的云700移动方向做出。这些天气预报包括关于可以在由无人飞行器410执行航空勘测期间存在的风和云量的信息。 [0152] 在该说明性例子中，路线504和路线800可以导致航空勘测期间增加的森林502覆盖度。在一些说明性例子中，通过预测云700的移动，路线800可以与路线504基本上同时生成。以这种方式，路线504由无人飞行器410首先飞行，并然后路线800由无人飞行器410飞行。 [0153] 在其他说明性例子中，云700的状况可以在路线504以其原始形式完成之前改变。使用说明性实施方式，路线504可以改变成路线800或以一些其他方式修改，这取决于具体实施。在这些说明性例子中，当云700再次移动时，路线800可以返回路线504或勘测控制器可以生成不同路线。以这种方式，在这些说明性例子中，使用多路线导致基于改变的云状况生成最优飞行计划策略。 [0154] 在图1和图4-8中示出的不同组件可以与图2-3中的组件组合、与图2-3中的组件一起使用，或该两者的组合。另外，图1和图4-8中组件中的一些可以是在图2-3中以方框形式示出的组件怎样可被实施为物理结构的说明性例子。 [0155] 现在转到图9，根据说明性实施方式，描绘了用于在陆地区域上方执行勘测的航空勘测系统的消息流程图的图解。在该描绘的例子中，在用来执行航空勘测的组件之间描绘信息的消息流(message flow)。在执行航空勘测中涉及的不同组件包括传感器系统900、勘测控制器902和无人飞行器904。这些组件是来自图2中航空勘测环境200的组件的例子。 [0156] 勘测控制器902和无人飞行器904是可以在陆地908的区域906上执行勘测的航空勘测系统的部分。在该说明性例子中，陆地908采取森林的形式。当然，陆地908可以是任何陆地区域。例如，陆地908也可以是农场、城市、田地或一些其他合适地块。 [0157] 传感器系统900向勘测控制器902发送云信息(消息M1)。勘测控制器902又鉴别陆地908上方的位置，在该位置中云层中的云不存在或不阻止生成具有期望质量水平的关于陆地908的信息。勘测控制器902生成路线并向无人飞行器904发送路线(消息M2)。无人飞行器904沿着从勘测控制器902接收的路线在陆地908的区域906上方飞行。当无人飞行器904在区域906上方飞行时，无人飞行器904在区域906引导激光束(消息M3)。来自陆地908的对激光束的响应由无人飞行器904接收(消息M4)。无人飞行器904在区域906从自陆地908接收的响应生成信息。信息被发送到勘测控制器902(消息M5)。 [0158] 该消息流顺序可以继续直到区域906的全部已勘测。在这些说明性例子中，随着在区域906上方的云改变，基于从传感器系统900接收的云信息改变路线。 [0159] 如所描绘的，勘测控制器902生成路线，以使无人飞行器904到达在区域906内没有勘测的位置。 [0160] 现在参考图10，根据说明性实施方式，描绘了用于生成关于森林的信息的过程的流程图的图解。在图10中图解的过程可以使用图2中的航空勘测系统208实施。 [0161] 在该说明性例子中，该过程始于：鉴别森林中许多位置，在该许多位置上方，无人飞行器中的光检测与测距系统生成具有期望质量水平的关于森林的信息(操作1000)。这些位置是其中无人飞行器中光检测与测距系统可以生成点云的信息的位置，其中信息反映关于森林的期望量的信息。 [0162] 该过程为无人飞行器生成路线从而移动到许多位置并在许多位置中生成关于森林的信息(操作1002)，该过程然后返回操作1000。这两个操作可以重复直到航空勘测完成。在这些说明性例子中，执行路线生成，以使当没有云层存在时路线不改变。当云层发生或改变时，路线生成包括改变路线从而考虑其中云不再存在的许多位置。 [0163] 现在参考图11，根据说明性实施方式，描绘了用于为无人飞行器生成路线的过程的流程图的图解。在图11中图解的过程可以使用图2中的航空勘测系统208实施。特别地，在图11中图解的过程可以用来生成路线232作为图2中的动态路线244。 [0164] 在该说明性例子中，该过程始于：鉴别许多位置，在该许多位置中云层不阻止无人飞行器生成具有期望质量水平的信息(操作1100)。每当操作1100执行时许多位置可以改变。许多位置是其中形成云层的云具有许多间隙的一个或更多位置。许多间隙使得用于森林点云的信息可以以期望质量水平生成。 [0165] 做出关于所鉴别许多位置中的任何位置是否已勘测的确定(操作1102)。如果许多位置中的任何位置没有勘测，则那些位置选为未勘测位置组(操作1104)。如在此使用，“组”当参考条目使用时意思是一个或更多条目。例如未勘测位置组是一个或更多未勘测位置。修改路线以将无人飞行器移动到未勘测位置组(操作1106)。 [0166] 接下来，无人飞行器在沿路线移动时扫描森林中未勘测位置组中的位置(操作1108)。当在未勘测位置组上方飞行时，用来自光检测与测距系统的激光束执行扫描从而为森林生成用于点云的信息。在操作1108中，扫描可以使用光子传感器、立体相机、光检测与测距系统、无线电检测与测距系统、射频传感器系统、电-光传感器系统与有源或无源检测电磁能的其他合适类型的传感器系统执行。为创造点云生成的信息可以取决于所使用电磁能传感器系统的类型而变化。例如，信息可以包括图像和具有立体相机的相机定位。作为另一例子，当传感器是光检测与测距系统时，信息可以是距离测量值和传感器位置。 [0167] 做出关于路线上未勘测位置组中的下个位置现在是否由许多云覆盖的确定(操作1110)。该确定可以使用来自传感器系统的云信息做出。云信息可以是当前的，或从传感器系统如同云信息可以无故意延迟地发送一样快地实时接收。在其他情况下，如果云信息不按期望频繁更新，则可以从云信息做出云移动预测。 [0168] 如果下个位置不由许多云覆盖，则过程返回如上面描述的操作1108。否则，做出关于勘测是否完成的确定(操作1112)。在这些说明性例子中，如果信息已由无人飞行器在所有鉴别进行勘测的区域上方收集，则勘测完成。 [0169] 如果位置的勘测没有完成，则鉴别云层的改变(操作1114)。在操作1114中，鉴别其中云层不存在的许多新位置。 [0170] 基于云层的改变，做出关于另外未勘测位置是否在森林中存在的确定(操作1116)。由于云层从另外未勘测位置移动，因此那些位置可能变得可用于勘测。如果另外未勘测位置在森林中存在，则过程返回如上面描述的操作1106。在此情况下，修改的路线可以指示无人飞行器在这些未勘测位置上方飞行并收集关于该许多位置的信息。 [0171] 如果另外未勘测位置不存在，则做出关于无人飞行器是否具有充足动力以盘旋(holding pattern)飞行的确定(操作1118)。如果无人飞行器具有充足动力，则无人飞行器以盘旋飞行直到在许多位置中云层的另外改变发生(操作1120)。该过程然后进展到如上面描述的操作1114。 [0172] 如果无人飞行器没有充足动力，则无人飞行器返回控制站(操作1122)，过程此后终止。再次参考操作1102，如果其中云层具有改变的位置已被勘测，则过程进展到如上面描述的操作1112。返回操作1112，如果勘测完成，则过程终止。 [0173] 现在转到图12，根据说明性实施方式，描绘了数据处理系统的框图的图解。数据处理系统1200可用来实施图2中计算机系统222、图2中勘测控制器212和图3中控制器310。在该说明性例子中，数据处理系统1200包括通信框架1202，该通信框架1202在处理器单元1204、存储器1206、持久存储体(persistent storage)1208、通信单元1210、输入/输出(I/O)单元1212和显示器1214之间提供通信。在该例子中，通信框架可以采取总线系统的形式。 [0174] 处理器单元1204用于执行可被装载入存储器1206的软件的指令。处理器单元1204可以是许多处理器、多处理器核或者一些其它类型的处理器，这取决于具体实施。 [0175] 存储器1206和持久存储体1208是存储设备1216的例子。存储设备是任何一块硬件，其能够存储信息比如，例如但不限于数据、函数形式的程序代码和/或其它基于临时和/或基于永久的合适信息。在这些说明性例子中，存储设备1216也可被称作计算机可读存储设备。在这些例子中，存储器1206可以是，例如，随机存取存储器或任何其它合适的易失存储设备或永久存储设备。持久存储体1208可以采取各种形式，这取决于具体实施。 [0176] 例如，持久存储体1208可以含有一个或多个组件或设备。例如，持久存储体1208可以是硬盘驱动器、闪存存储器、可重写光盘、可重写磁带或上述的一些组合。持久存储体1208所用的介质也可以是可移动的。例如，可移动的硬盘驱动器可以用于持久存储体1208。 [0177] 在这些说明性例子中，通信单元1210提供了与其它数据处理系统或设备的通信。在这些例子中，通信单元1210是网络接口卡。 [0178] 输入/输出单元1212允许用其它可连接到数据处理系统1200的设备进行数据的输入和输出。例如，输入/输出单元1212可以通过键盘、鼠标和/或一些其它合适的输入设备提供连接，用于使用者输入。而且，输入/输出单元1212可将输出发送至打印机。显示器1214提供对使用者显示信息的机构。 [0179] 操作系统的指令、应用和/或程序可位于存储设备1216中，其通过通信框架1202与处理器单元1204通信。可以使用计算机执行指令通过处理器单元1204执行不同实施方式的过程，该计算机执行指令可以位于存储器比如存储器1206中。 [0180] 这些指令被称作程序代码、计算机可用程序代码或计算机可读程序代码，其可被处理器单元1204中的处理器读取和执行。不同实施方式中的程序代码可以在不同的物理或计算机可读存储介质比如存储器1206或持久存储体1208上收录。 [0181] 程序代码1218以函数形式位于计算机可读介质1220上，该计算机可读介质1220可被选择性移动，并可被装载或转移到数据处理系统1200上用于通过处理器单元1204执行。在这些说明性例子中，程序代码1218和计算机可读介质1220形成计算机程序产品1222。在一个例子中，计算机可读介质1220可以是计算机可读存储介质1224或计算机可读信号介质 1226。 [0182] 在这些说明性例子中，计算机可读存储介质1224是用于储存程序代码1218的物理的或有形的存储设备，而不是传播或传输程序代码1218的介质。 [0183] 可选地，程序代码1218可以使用计算机可读信号介质1226传递至数据处理系统1200。计算机可读信号介质1226可以是，例如，传播的含有程序代码1218的数据信号。例如，计算机可读信号介质1226可以是电磁信号、光信号和/或任何其他合适类型的信号。这些信号可经由通信链路，比如无线通信链路、光纤电缆、同轴电缆、电线和/或任何其它合适类型的通信链路来传输。 [0184] 为数据处理系统1200图解的不同组件不意味着提供对于可执行不同实施方式的方式进行构造限制。可以在数据处理系统中执行不同的说明性实施方式，该数据处理系统包括除数据处理系统1200图解的那些组件之外的组件和/或代替数据处理系统1200图解的那些组件的组件。图12中所示的其它组件可以与所示的说明性例子不同。可以使用能够运行程序代码1218的任何硬件设备或系统执行不同的实施方式。 [0185] 因此，当云在森林上方存在时，使用一个或更多说明性实施方式，森林的航空勘测可以比通过当前技术更有效执行。对于说明性实施方式，航空勘测可以作为森林清查任务的部分执行从而鉴别关于森林的信息。在这些说明性例子中，航空勘测可以用来生成森林的点云。在一个说明性例子中，勘测控制器经配置用光检测与测距系统为无人飞行器生成路线。勘测控制器经配置动态生成路线。在动态生成路线时，可以基于存在的当前云层生成初始路线。该路线可以将无人飞行器在位置上方移动，在该位置中不存在云或云允许在森林上方生成具有期望质量水平的点云。另外，航空勘测系统可以在位置上方移动，其中陆地选自森林、城市、农场、沙漠、山脉和牧场中的一个。 [0186] 使用一个或更多说明性例子，当云层在森林上方发生改变时，勘测控制器可以继续生成路线。当云移动和其中不存在云的位置改变时，该生成可包括调整路线。如上面描述，可以使用从传感器系统生成的云信息鉴别云位置的改变。云信息可以实时接收。在其他情况下，可以使用较早云信息，并且可以基于天气状况例如风和其他合适状况做出云移动的预测。以这种方式，森林的增加部分可被勘测，从而生成与不修改航空勘测路线的当前使用技术相比更完整的点云。 [0187] 因此，一个或更多说明性实施方式可以为执行航空勘测减小成本。随着较少的由云层引起的航空勘测重新安排，该成本减小可以发生。因为与云层存在时不按期望操作的当前使用系统相比，传感器系统可以在该年更多的日子里使用，所以利用传感器系统可被优化。进一步地，说明性例子也可以通过将无人飞行器重新安排路线从而利用其中不存在云的位置，为森林提供更完整的点云。另外，在考虑云的移动时，其中不存在云的位置可以移位，以使森林的全部可以由无人飞行器勘测。 [0188] 使用说明性实施方式，可执行更完整、准确且成本有效的森林清查任务。结果，可以使用由航空勘测系统生成的信息增强森林管理。 [0189] 进一步地，本公开包括根据以下条款的实施方式： [0190] 条款16.一种用于生成关于森林(204)的信息的方法，该方法包括： [0191] 鉴别森林(204)中许多位置(236)，在该许多位置(236)上方，无人飞行器(230)中的电磁能传感器系统(311)通过生成具有符合点云(234)阈值(243)的清晰度(239)的点云(234)生成关于森林(204)的信息；以及 [0192] 为无人飞行器(230)生成路线(232)从而移动到许多位置(236)并在该许多位置(236)中生成关于森林(204)的信息。 [0193] 条款17.根据条款16的方法，进一步包括： [0194] 在许多位置(236)中生成关于森林(204)的信息。 [0195] 条款18.根据条款17的方法，其中该信息是点云(234)。 [0196] 条款19.根据条款18的方法，进一步包括： [0197] 使用关于森林(204)上方云(228)的云信息(240)鉴别许多位置(236)。 [0198] 条款20.根据条款19的方法，进一步包括： [0199] 从传感器系统(242)接收云信息(240)。 [0200] 已经出于说明和描述的目的呈现了不同的说明性实施方式的描述，并且该描述并非意欲是穷举的或限制于公开形式的实施方式。许多修改和变化对于本领域普通技术人员而言将是显而易见的。而且，不同的说明性实施方式相比于其它说明性实施方式可以提供不同的优势。选择和描述选取的一个或多个实施方式以便最好地解释实施方式的原理、实际应用并使其他本领域普通技术人员能够理解具有适用于考虑的具体用途的各种修改的各种实施方式的公开内容。 |
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