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减少红树林库存生态系统，原因是非法伐木，结合了无人机图像和现场调查
背景和目标：红树林栖息地在全球碳循环中起着至关重要的作用，减少温室气体排放并减轻气候变化的影响。卫星图像和航空摄影已被广泛用于绘制红树林生态系统的动力学。这些照片被用作包括印度尼西亚在内的国际政策协议的投入，以定义有关二氧化碳排放到森林砍伐和土地利用变化引起的大气中的法规。这项研究旨在绘制森林以识别森林砍伐区域，并评估非法伐木对印度尼西亚北萨姆特拉（North Sumtera）Lubuk Kertang Village在印度尼西亚北萨姆特拉（Lubuk Kertang Village）的红树林碳库存的影响。方法：使用Da-Jiang Innovations Phantom 4 Professional在150米高度的高分辨率卫星图像中获得光度数据分析。仔细部署飞行路径以获得高度准确性的最佳图像捕获准确性，从8月5日至8月5日进行了90％。卫星图像在某些地区被捕获，例如修复的红树林和油棕种植园。两个研究地点都产生了正驱动器和数字表面模型，以及将无人驾驶飞机与光度法方法的整合导致数据处理运动方法从结构开发。的发现：这项研究比较了2022年卢布克·库尔塔村红树林的碳储存量与2023年的碳库存，或者使用无人驾驶飞机摄影测量现场调查的非法日志记录复发。在红树林中的地上生物量的分布覆盖了2022年的253.4公顷土地，每公顷15.819 megagram。与此同时，在2023年，地上生物质为每公顷70.94兆格兰，总碳为每公顷8.927兆格兰。这项研究表明，卢布克·科尔本村（Lubuk Kertang Village）的红树林比上一年损失了约56％。结论：非法记录对碳固存/股票造成了重大威胁。这种现象强调了需要改进监测和保护策略的必要性。遥感技术和现场调查的组合为蓝色碳库存，红树林保护计划以及监测沿海生态系统中的气候，社区和生物多样性项目提供了强大的工具。
rok-多用途机器人无人接地车
机器人自主战斗解决方案（RAS）的一部分，具有全地形机动性的ROOK高移动性6x6无人接地车辆（UGV）适合在极端条件下的近距离操作。旨在携带重型有效载荷，多功能机器人UGV可以执行各种各样的城市战争，营操作和边境保护任务，同时提高前线有效性和生存能力。
中国农业中基于无人机的模式管理的无人机（UAV）采用和现状的决定因素：专家访谈的见解
在中国，无人驾驶汽车（UAV）越来越多地用于广播农业投入，例如农药，肥料和种子。无人机具有特定地点的精确农业的潜力，促进了对施肥，植物保护和灌溉的精确管理，以减少耕作的环境足迹。已经有关于在农业中使用无人机的研究，但对基于无人机的精确农业，尤其是模式管理知之甚少。为了缩小这些研究差距，本文对与中国农业无人机有关的18个领域的18个专家进行了深入的访谈，以研究现状，驱动因素和采用无人机的障碍，重点关注基于无人用的精确农业，尤其是模式管理。结果表明，中国无人机的采用受农民的生产特征，农民对无人机的看法和社会因素的影响。基于无人机的精确农业处于中国的初始阶段，这种方法仍然需要克服技术障碍，例如提高农作物测量的准确性，开发实时无人机定位系统，并增强可变率喷涂系统的响应时间，以及像农民的社会障碍一样，以及类似于农业的知识，不足的知识和小型农场，以及缺乏工具，以及缺乏工具，以及缺乏工具的努力，以及缺乏领域。
标题Iotfauav：使用自动驾驶无人机的智能远程监控大型农场的牲畜及其具有视觉传感器类型ART
精确耕作（PF）（即精确农业），配备了自动化和机器人技术，可以通过利用有限的全球资源来提供所需的工具来提供全球粮食需求，在这种情况下，全球粮食供应受到全球变暖，减少农民的数量以及导致高食品通货膨胀率的战争的巨大影响[1]。精密牲畜养殖（PLF）旨在为农民提供配备了牲畜管理高级技术的有效工具，同时改善动物的福利，为满足消费者的需求以可持续的方式铺平道路。通过承担越来越多的任务[2]，[3]在改善配备有增强低功率监控传感器技术[4]和人工智能（AI）技术[5]，[6]，[6]，[7]的智能控制系统下，车辆变得越来越自动化。无人驾驶飞机（UAV）辅助智能农业，具有高机动性，通过避免高成本和提高监控质量，在有效地管理大型农场方面有了有效的大型农场的动力。自主无人机（A-UAV）具有很高的自主权，如飞行的自主机器人，具有自我学习和自我决定的能力 - 通过执行非平凡的事件序列，具有分解级别的准确性的非平凡序列，基于一系列规则，使用动态的飞行计划，将其限制在限制的范围内，而不是自治的范围，而不是限制人类的范围，而不是在限制的范围内，将其限制在范围内，而不是限制的计划。 [8]，[9]，[10]，[11]完成各种自动化任务[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[17]，[18]。它提供了有关牲畜人口规模，即时位置和与健康相关的问题的及时信息[24]，[25]，[26]，[27]。在这项研究中，智能物联网（IoT）无人机解决方案，即所谓的iotfauav，在所有事物的自动化概念（AOE）和所有事物（IOE）[19] [20]，[20]中使用了几种监督和不受监督的AI技术[19] [20]，采用了跨学科的方法开发。安全且具有成本效益的Iotfauav通过使用基于视觉的传感器模态来定期以自动化的方式调查牲畜，这些传感器模态既涉及标准视觉频段传感和热成像仪。在两个农场中，在实际用例中实施Iotfauav表明，与物联网和传感器驱动技术嵌入的AUAV的整合到耕作中[28]可以通过大量的成本节省来提高生产率。iotfauav可以通过测量基于体温和行为因素的压力水平和代谢变化的指标来轻松诊断牲畜疾病并大大减少与疾病相关的死亡。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
从印度尼西亚Langkat区的Restoration Forest
摘要。红树林生态系统在碳存储中可以发挥关键作用，因为它是全球碳密集的生态系统之一。无人驾驶飞机（UAV）技术的进步有可能以更详细，更有效和快速的方式分析红树林的碳含量。Langkat地区的修复森林仍然相对广泛，密度中度至高密度，需要评估其地面以上的潜在碳储量。这项研究旨在使用无人机技术分析红树林的地面上的生物量潜力和碳储量。主要数据包括由UAV捕获的航空照片，结合了数字表面模型（DSM）和数字地形模型（DTM）。红树林冠层高度是通过从DTM中减去DSM并将其转换为Lorey高度（LH）来计算的。还进行了现场调查，以测量胸高的总树冠高度和直径以获得LH，然后将其转化为红树林生物量。森林修复中红树林植被的最高顶篷高度为28 m，位于森林边缘的东北和南侧。分别在恢复森林的地面上方的生物量潜力分别为0至890 mg ha -1和0至445 mgc ha -1。具有7.82公顷的研究区域，研究区域中储存的地面上方的估计碳电位约为3,479.90 mgc。关键词：地上生物量，碳存储，碳库存映射，无人机。红树林映射中的无人机技术，尤其是在修复森林中的无人机技术，为在小规模上收集非常高分辨率的空间数据提供了机会，从而确保了准确的空间数据收集。简介。红树林在热带地区的碳存储中起着重要作用。这种红树林功能可以帮助减少碳排放和全球变暖（Nuraini et al 2021）。红树林生态系统可以在碳存储中发挥至关重要的作用，这是全球碳密集的生态系统之一。该生态系统也可以充当长期碳存储，捕获的碳是全球其他森林的四倍（Indra等，2022年）。增加的碳储量和碳储存生态系统（包括红树林生态系统）对于在国家和国际水平上实现减少碳排放目标至关重要。
对抗无人机系统——多领域
摘要：在过去的几十年里，无人机系统 (UAS) 的扩散改变了现代战场，对抗这些廉价、灵活且消耗性系统的需求变得至关重要。UAS 有各种尺寸和能力，较大的 UAS 可能达到与巡航导弹相当的效果，而较小的系统在战场上机动以成功进行战术级打击时难以被发现。因此，必须了解，应对这种威胁是一项共同的责任，方法必须是全面的，涵盖广泛的军事、民事和法律视角。此外，由于显然需要采用多领域解决方案来消除 UAS 威胁，各国应致力于通过共同的原则和操作程序实现技术互操作性和标准化。
在设计无人驾驶二次的可配置无人机自动驾驶仪
无人驾驶汽车（无人机）和四型人正在越来越多的应用中使用。通过纳入新的经济技术来不断改善森林火灾的检测和管理，以防止生态退化和灾难。使用内部圈循环设计，本文讨论了四个四面体的态度和高度控制器。作为高度非线性系统，可以通过假设几个假设来简化四项动力学。使用非线性反馈线性化技术，LQR，SMC，PD和PID控制器开发了四极管自动驾驶仪。通常，这些方法用于改善控制和拒绝干扰。pd-pID控制器还通过智能算法部署在烟雾或火灾的跟踪和监视中。在本文中，已经研究了使用具有可调参数的组合PD-PID控制器的效率。使用MATLAB Simulink通过模拟评估了性能。进行评估提出方法的计算研究表明，本文介绍的PD-PID组合产生了有希望的结果。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。