研究目的
研究安装在无人机系统（UAS）上的分光辐射计的足迹地理定位不确定性，并通过地理配准模型传播GNSS/IMU传感器的误差。
研究成果
在标称条件下，光谱辐射计成像区域的地理定位不确定性约为11厘米。飞行高度和惯性测量单元（IMU）的定向精度是影响不确定性的主要因素。建议通过降低飞行高度和增大视场角来提高精度，但这会增加对高度变化的敏感性。更高等级的IMU允许使用更小的视场角和更高的飞行高度，同时保持较低的不确定性。
研究不足
该研究采用基于一阶泰勒展开的线性误差传播模型，在远离标称条件时可能不够精确。该模型假设输入不确定性相互独立且未考虑相关性。对于时间相关漂移的处理采用了保守的90%超越值，且该方法仅适用于天底指向构型及特定传感器配置。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用基于仿真的方法，通过直接地理定位模型传递输入不确定性。研究量化了传感器不确定性和飞行参数以评估成像区域地理定位精度。
2：样本选择与数据来源：
数据来自搭载传感器的无人机平台开展的实验室及飞行实验，具体数据集包括静态/动态惯性测量单元数据、全球导航卫星系统测量值及校准实验数据。
3：实验设备与材料清单：
设备包含大疆Matrice 600无人机、海洋光学QE Pro光谱辐射仪、先进导航Spatial Dual惯性测量单元、LORD MicroStrain 3DM-GX3-35惯性测量单元、天宝BD982全球导航卫星系统接收器、FLIR Grasshopper GS3-U3-23S6M-C相机，以及测距三脚架、AutoCAD软件等校准工具。
4：实验流程与操作规范：
流程包括开展地面实验评估惯性测量单元精度、进行电源循环实验测试开机偏差、采集静态数据分析漂移情况、获取飞行数据。通过雅可比矩阵和协方差分析实现误差传递。
5：数据分析方法：
数据分析包含用于惯性测量单元漂移的艾伦方差分析、高斯噪声建模、通过地理定位方程的方差传递，以及不同等级惯性测量单元和飞行参数的模拟。
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Ocean Optics QE Pro
QE Pro
Ocean Optics
Spectroradiometer for measuring radiance in the 500-850 nm wavelength range.
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FLIR Grasshopper GS3-U3-23S6M-C
GS3-U3-23S6M-C
FLIR
Machine vision camera for additional imaging and reference.
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DJI Matrice 600
Matrice 600
Dà-Jiāng Innovations Science and Technology Co., Ltd.
UAS platform for mounting sensors and conducting flights.
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Advanced Navigation Spatial Dual
Spatial Dual
Advanced Navigation
MEMS-based IMU for measuring orientation on the gimbal.
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LORD MicroStrain 3DM-GX3-35
3DM-GX3-35
LORD MicroStrain
MEMS-based IMU for measuring orientation on the antenna boom.
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Trimble BD982
BD982
Trimble
GNSS receiver for position determination.
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Autodesk AutoCAD
AutoCAD 2016
Autodesk
Software for measuring offsets in 3D point clouds.
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