基于轻量级实时无人机、轮廓线和地面采样距离（GSD）方法的火灾区域估算

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Lightweight Real-Time UAV-Based Fire Area Estimation Using Contour and GSD Approaches

　　

摘要：

准确且实时的火场面积估算对于有效的野火监测和响应至关重要。本研究提出了一个基于仿真的框架，利用无人机获取的RGB图像进行实时火场面积估算，介绍了两种轻量级建模方法：一种基于等高线的几何方法，另一种基于地面采样距离（GSD）的缩放技术。该框架使用Unreal Engine 4.27和AirSim在高保真仿真环境中实现并进行了验证，并在多种火场规模、无人机高度和位置下进行了评估。此外，还进行了受控的户外验证实验，以评估所提出方法在真实世界成像条件下的适用性。通过统计误差指标（RMSE、R2）和延迟分析来评估性能，以确保其操作可行性。结果表明，基于GSD的方法在不同尺度上具有更高的一致性，而基于等高线的方法则提供了极低的延迟，从而能够快速了解火场情况。这项工作提供了一种经过验证的仿真建模方法，可以集成到基于无人机的野火监测系统中，填补了概念验证与实际部署之间的差距。