无人机监测松材线虫病枯死松树技术规范征求意见稿

ICS：

CCS：

团体标准

T/AOPAXXXX—2023

无人机监测松材线虫病枯死松

树技术规范

Technicalspecificationformonitoringpine

wiltdiseasecauseddeadtreeswithUAV

（征求意见稿）

2023-XX-XX发布2023-XX-XX实施

中国航空器拥有者及驾驶员协会发布

T/AOPAXXXX-2023

前言

本标准按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

本标准由中国航空器拥有者及驾驶员协会（AircraftOwnersandPilotsAssociationofChina，

以下简称中国AOPA）提出、制定、发布、解释并组织实施。

本标准起草单位：浙江同创空间技术有限公司、浙江农林大学、浙江林达林业科技股份有限公司、

杭州爬藤智能科技有限公司参加起草。

本标准主要起草人：

II

T/AOPAXXXX-2023

引言

松材线虫病是森林生态系统中最具毁灭性的森林病害之一，被列为我国林业检疫性有害生物，常被

称作松树的“癌症”。自1982年在江苏南京首次发生以来，疫情不断扩展蔓延，已成为我国近几十年来

发生最严重、最危险的重大林业病害。据国家林业和草原局公告（2022年第6号）显示，截至2022年，

我国松材线虫病已扩展至19个省（区、市）731个县级行政区，发生面积超过180万hm2，致死松树数十

亿株，造成的直接经济损失和间接经济损不可估量。目前，还有逾90%的健康松林正面临着松材线虫病

传播侵染的威胁。松材线虫病的疫情监测是一切防控的前提。随着无人机技术和多光谱、高光谱信息采

集设备的小型化，以及遥感图像分析算法的不断丰富，无人机遥感监测技术能够较好地解决人工踏查效

率低、卫星遥感分辨率差的缺点。越来越多的林业相关部门采用无人机遥感监测技术对松材线虫病的疫

情进行监测，但目前市场上的所使用的的相关设备和技术参差不齐，缺乏统一的技术标准，严重影响监

测结果质量。因此，为了行业健康发展，针对无人机监测松材线虫病枯死松树技术建立一套系统的规范

是必不可少的。

III

T/AOPAXXXX-2023

无人机监测松材线虫病枯死松树技术规范

1范围

本标准规定了基于无人机平台的松材线虫病枯死松树监测技术的术语和定义、基本要求、技术设计、

飞行作业、数据分析处理、成果评价及提交等事项。

本标准适用于松林分布区松材线虫病等因素所致枯死松树普查、跟踪调查、验收等范围。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文

件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。

GB/T39612-2020低空数字航摄与数据处理规范

GB/T26424-2010森林资源规划设计调查技术规程

GB/T24356测绘成果质量检查与验收

GB/T23476-2009松材线虫病检疫技术规程

GB/T2260中华人民共和国行政区划代码

GB/T17798地理空间数据交换格式

CH/T3004-2021低空数字航空摄影测量外业规范

CH/Z3003-2010低空数字航空摄影测量内业规范

CH/Z3002-2010无人机航摄系统技术要求

CH/Z3001-2010无人机航摄安全作业基本要求

3术语和定义

下列术语和定义适于本文件。

3.1

无人机平台（简称UAV）unmannedaerialvehicle

由机体、飞行控制系统、无线电遥控系统、动力装置、起降设备构成的具有搭载多光谱相机等检测

设备能力的无人驾驶飞机。

3.2

枯死松树无人机监测deadpinemonitoringbyUAV

将无人机作为空中平台，搭载多光谱/可见光成像设备，通过飞行作业，采集、处理和分析遥感信

息，实现监视和测量枯死松树并了解松材线虫病扩散蔓延程度的过程。

3.3

多光谱相机multi-spectralcamera

采用CMOS的画面分割技术设计，能够对同一观测场景，在单片CMOS上实现多光谱同步成像

的相机。

3.4

枯死松树光谱特征deadpinespectrumcharacteristics

松树因感染松材线虫病而枯死，其光谱反射较正常松属具有明显区别，在不同波长的谱段或波谱段

组合可显著区分。

3.5

枯死松树自动识别deadpineautomaticrecognition

依据枯死松树的光谱反射特征值，利用计算机软件对采集图像进行特征分析，将符合特征值的区域

定为疑似枯死松树病株。

3.6

枯死松树自动定位deadpineautomaticlocalization

对疑似枯死松树图像进行地理空间坐标配准，通过坐标位置提取获得每株疑似枯死松树具体的空间

1

T/AOPAXXXX-2023

位置信息。

3.7

枯死松树株数准确率deadpinerecongnitionrate

目标区验证枯死松树株数与同区域识别枯死松树株数之比

3.8

枯死松树识别误差率deadpinerecongnitionerrorrate

目标区识别出的枯死松树中，验证为非枯死松树的比例，即验证发现识别错误株数与识别为枯死树

总株数之比。

3.9

枯死松树定位误差deadpinelocationerror

目标区域枯死松树识别位置与验证位置之间的直线距离。

4基本要求

4.1无人机平台应符合以下要求

应根据相机重量、尺寸以及作业区地形地势和起降条件等因素选择合适的无人机平台。无人机平台

基本参数见附录C。

4.2信息采集应符合下列规定

航空影像采集须在松材线虫病疫情暴发时间段内进行，时间窗口为9月中下旬到11月上旬，并缩

短采集时间。

4.3起降场

根据无人机的起降方式，寻找并选取适合的起降场地，起降场地应满足以下要求：

a）距离军用、商用机场须在10km以上；

b）起降场地相对平坦、通视良好；

c）远离人口密集区，半径200m范围内不能有高压线、高大建筑物、重要设施等；

d）起降场地地面应无明显凸起的岩石块、土坎、树桩，也无水塘、大沟渠等；

e）附近应无正在使用的雷达站、微波中继、无线通信等干扰源，在不能确定的情况下，应测试信

号的频率和强度，如对系统设备有干扰，须改变起降场地；

f）无人机采用滑跑起飞、滑行降落的，滑跑路面条件应满足其性能指标要求。

5无人机航空拍摄

5.1技术设计

5.1.1实地信息采集

工作人员须对摄区或摄区周围进行实地踏勘，采集地形地貌、地表植被以及周边的机场、重要设施、

城镇布局、道路交通、人口密度等信息，为起降场地的选取、航线规划、应急预案制定等提供资料。

实地踏勘时，应携带手持或车载GPS/北斗终端设备，记录起降场地和重要目标的坐标位置，结合

已有的地图或影像资料，计算起降场地的高程，确定相对于起降场地的航摄飞行高度。

5.1.2航线规划

根据地形勘察获得的作业区地形地貌、采集的控制点信息，结合无人机平台参数，在地面站飞控软

件上完成航线规划。枯死松树监测航线规划应以往复式航线为主，面积较大的作业区可根据地形划分为

多个小作业区。

5.1.3参数确定

根据作业区地形地势和相机焦距、分辨率等参数，调整和确定实际作业技术参数。有关无人机作业

高度、收容面积与地面分辨率的关系参考附录A。

2

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5.1.4作业方式选择

区域内地形相对高差50m以下可采用单程飞行方式；相对高差较大、地形复杂的山区宜采用复程

飞行方式。

5.1.5作业计划

5.1.5.1内容

a）作业区基本情况：作业区位置、行政隶属、地形、林相、气候、松树分布、交通状况等；

b）作业设计：作业区面积、作业时间、作业方式、作业高度、航线规划、航带设计、起降场地、

作业架次、飞行时间、作业组织和顺序安排等。

5.1.5.2审核

作业计划经主管部门审核后，向空域和航空主管部门提出飞行申请。

5.2作业准备

5.2.1协调

与空域、机场、林业等部门协调禁飞区、飞行高度、通讯频率、飞行避让原则、起降申报程序等事

宜。

5.2.2飞行平台组装和调试

a）组装：保证操作的规范性，组装的正确性、完备性。

b）检测：无人机机体完好，各连接处可靠连接；系统遥控、遥测链路工作正常；电池电量充足；

油量充足（油动无人机）；（油动无人机）发动机正常启动和关闭；作业设备工作正常。

c）微调：结合飞行场地的实测数据，在地面站上调整设置海拔高度、气压高度、地理坐标等参

数，并对无人机各舵面舵量、（油动无人机）发动机转速进行微调，确保飞机状态能够更好地适

应飞行环境。

d）地面站准备：电池电量充足，开机自检，工作状态正常，加载飞行区域地图，打开项目，导入

规划航线。

5.2.3人员准备

人员就位、人员之间的通信正常。

5.2.4各分系统联调

地面站和无人机数据通信正常，飞行器能对地面站发出的各种控制指令做出正确反应，地面站能够

实时准确接收飞机下传的各种遥测数据。

5.2.5近场飞行测试

主要进行飞行平台参数设置合理性、飞行高度、续航能力、起降方式合理性、自动驾驶仪工作稳定

性、数据传输稳定性，以及相机工作稳定性等测试，确认各项功能工作正常后无人机方可进入任务区域

飞行作业。

5.2.6记录设备检查

地面站记录保存无人机测试数据、任务设备图传数据。

5.3飞行作业

5.3.1飞行计划

飞行前应编制飞行计划表，包括起飞时间、飞行高度、作业时长、航程和降落时间等，每架次飞行

计划时间应不大于无人机续航能力的80%。

5.3.2任务规划

3

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基于作业区整体航线规划，对每次飞行任务设定飞行航线。任务规划时应确保影像须覆盖全部测区

范围，航线按常规方法敷设分段飞行，平行于摄区边界线的首末航线一般敷设在摄区边界线上或边界线

外，确保摄区边界实际覆盖不少于像幅的30%。航向覆盖超出摄区边界线至少两条基线。规划航线在

起飞前上传至无人机。航线设计参数和要求如下：

a）影像空间分辨率：优于8cm。

b）相对航高：500m。

c）航向重叠度大于等于80%、旁向重叠度大于等于60%。

d）摄影分区：根据项目作业范围及测区情况划定。

e）拍摄时间：以保证影像质量为前提，选择测区最有利气象条件的时间段。

5.3.3起飞

选择晴天、能见度和光照比较好的时间段，在确认GPS星数足够、周围环境许可的情况下进行。

5.3.4飞行作业

无人机按预先规定的飞行航线进入任务区域进行作业飞行，操作人员通过地面站密切监视飞行高度、

飞行速度、电机转速、发动机转速（油动无人机)、剩余油量（油动无人机)、电源电压、飞行姿态等工

作参数，发现异常时及时发送控制指令进行干预。地面站应全程记录飞行数据与任务设备状态。

5.3.5降落

固定翼无人机完成作业飞行后，停止拍摄，返回起降场上空，无人机在进场上空盘旋，逐步降低飞

行高度以实施降落。宜选择迎风降落，不能迎风降落时尽量避免大侧风降落。

多旋翼无人机完成作业后，关闭相机，自主垂直降落，近地面后通过遥控微调位置，降落在平整地

面。

5.3.6数据回收

无人机降落后，应及时从相机中取出图像存储卡，初步检查数据数量无误后，送交图像处理人员，

同时保存地面站实时图像。操作人员对无人机平台进行逐项检查，为下一架次飞行做好准备。

6数据及预处理

6.1数据类型

无人机航摄影像数据须为可见光真彩色图像数据或多光谱遥感数据（RGB+近红外）。

6.2数据采集要求

可见光真彩色数据空间分辨率和多光谱数据空间分辨率满足附录C3要求。山区阴影必须以选择最

佳作业时间窗口来控制，除宽敞南坡外，其他坡向作业期间太阳高度角应不小于40度。

6.3正射处理

利用无人机影像处理软件，定义任务载荷参数、内外方位元素及相关信息，计算图像金字塔，进行

空中三角测量，完成无人机数据的精细拼接，形成正射影像等成果。

以当前主流航测数据专业处理软件Pix4D为例，基本流程包括：

a）原始影像处理

在制作数字正射影像（DOM）之前，需对原始影像进行匀光匀色处理。数据处理的主要工作包括：

1）由于天气、光照、镜头等因素导致的片内部色彩不均匀的情况进行处理，对影像的直方图、反

差进行拉伸，增强影像的可读性；

2）对像片之间不一致的色带进行处理，使整个测区的影像基本接近于统一。

最终原始影像满足图像清晰、反差适中、信息丰富、色彩真实、色调统一的要求。

b）初步处理

导入影像和影像经纬度、高度、内方位元素、外方位元素，利用相关专业软件，进行初步处理。

c）空三加密

4

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初步处理完成后，导入相控点，设置影像输出的坐标系，根据外业实地测点和拍照数据逐一加入，

每个相控点需要加入至三到五张照片中。计算中误差、残差及控制点X、Y坐标值误差。如中误差超

限，选好控制点后进行重采样，采用多次纠正的方法，直到符合限差为止。

d）生成点云

加入相控点后进行加密点云处理，为生成DSM和DOM做准备。

e）影像镶嵌

在有重叠区域的单片数字正射影像图影像选取拼接线，进行镶嵌，最终得到整个区域的影像。

1）拼接精度

数字正射影像图与相邻影像图拼接，拼接误差不大于2个像元。

2）拼接要求

确保影像中地物一致，特别是植被、道路、桥梁、水系、房屋等地物，且拼接影像之间的颜色一致，

无明显差别。

f）生成DSM、DOM影像

拼接完成后进行DSM和DOM输出，在输出过程中，软件进行自动匀色处理，使影像色彩更加接

近真实。

6.4数据检查

a）一般要求

影像清晰，层次丰富，反差适中，色调柔和；能辨认出与地面分辨率相适应的细小地物；拼接影

像应无明显模糊、重影和错位现象。

b）误差分析

根据控制点数据，对校正好的影像数据进行几何精度检查。主要为检查影像是否符合规定的几何精

度要求，在合格的前提下评价影像质量、划分总体精度等级。

设某个控制点pc坐标为（xc,yc)，该点在图像中的坐标为p(x,y)，则有：

Δ

其中，差值Δ为影像位置与该点实际坐标值2之间2的直线距离（），即该点的几何误差。

=x−xc+y−ycm

平均几何误差：

x,yxc,yc

ΔΔ

其中，n为控制点数。

=1⁄n∑i

c）质量评价标准

当Δ小于或等于2个像元时，正射校正数据质量符合要求，否则应重新正射校正。

6.5数据分块

对合格正射影像进行分割，得到规格一致的影像数据块，以适应计算机分析和专题数据提取。

7枯死松树识别与定位

7.1松林区域提取与确认

7.1.1利用多光谱数据提取和确认松林区域

a）对多光谱影像数据，通过植被指数分析、特征提取和分类算法，提取松林区域。

b）将提取松林区域与近期森林资源二类调查一成及以上松林区域进行比较，对不一致的区域进行

分析何和确认。

c）对于超出二类调查一成及以上松林区是的部分，按小班面积比例分析、确认是否缺施含一成以

下松林，最终确认松林范围。

7.1.2无多光谱数据情况下松林区域确认

在无人机拍摄影像中没有多光谱数据的情况下，基于近期森林资源二类调查数据直接提取含松树比

5

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例达一成及以上小班区域，作为最终确认松林区域。

7.2枯死松树识别

以最终确认松林区域的正射影像为基础，通过分割、分类、AI模拟等算法，根据枯死松树的色彩、

纹理、周边树种等因素，从可见光真彩色正射影像/多光谱正射影像中识别和标识出松材线虫病枯死树，

得到松材线虫病枯死松树株数、所在区域和分布特征。

7.3固定地表相似点排除

根据松材线虫病枯死树监测历史数据库，在同一位置连续3年发现疑似枯死松树情况，应排除其为

枯死松树。

7.4枯死松树定位

为每一株识别出的松材线虫病枯死树赋予地理坐标。地理坐标系须为国家地理坐标系CGCS2000，

精确度要求至少保留小数点后3位。

枯死松树定位根据识别所采用的方法不同而分为两类：基于AI识别方法的定位（简称AI定位）

和基于非AI识别方法的定位（简称非AI定位）。

7.4.1AI定位

计算提取标识框中心点所对应的地理坐标，作为被框选枯死松树所在位置的地理坐标。

7.4.2非AI定位

a）枯死松树斑块处理

基于枯死松树识别结果，通过株数模型，将识别得到的枯死松树斑块转化为实际枯死松树株数。株

数模型通过实地验证样本株数与相应斑块面积的关系建立。

b）单株定位

给由斑块转化而来枯死松树逐株赋予其所在位置的地理坐标。

8成果评价

成果评价须通过模型预测质量和抽样验证质量对识别结果的准确性与合理性给出定量分析判断。

8.1模型预测质量

衡量模型预测质量通过正负样本的混淆矩阵给出，包括识别准确率和召回率。

8.1.1识别准确率

识别准确率（accuracy）是指识别结果中所有正确枯死树（TP）和正确非枯死树（FN）占总样本数

的比重。

Accuracy=

𝑇+𝑇

8.1.2识别召回率𝑇+𝑇+𝑇+𝑇

识别召回率（Recall）是指识别结果中被验证为枯死树的株数（TP）与识别结果中枯死树总株数

（TP+FN）之比：

Recall=

𝑇

8.2抽样验证质量𝑇+𝑇

首先针对识别结果进行抽样，然后基于无人机影像，对样本区域识别结果进行人工判读验证，计算

株数准确率和识别误差率等基础评价指标。对于判读困难或存在疑问的区域进行实地验证。

8.2.1抽样方法

6

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以县（市、区）为总体，基于识别结果，采用系统抽样结合随机抽样方法进行样本抽取。

8.2.2样本抽取

a）村级样本：将总体内全部村按枯死松树株数密度从大到小排序，从25%到75%区间范围内（株

数密度中等的部分）随机抽取10%的村作为一级样本。

b）小班级样本：将被抽中村的全部小班按枯死松树株数密度从大到小排序，从前半部分随机抽取

5%的小班作为二级样本。

8.2.3判读验证

对所抽小班样本，进行无人机正射影像人工判读；对于不能清晰分辨的小班进行实地验证。

验证结果记录应包含枯死树编号、空间坐标、详细行政区划单位名称、林班号、小班号和判定结果。

8.2.4抽样精度分析

8.2.4.1株数准确率

株数准确率是基于样本的判读验证和实地验证结果、对照识别结果进行分析所得的统计量，用于衡

量整个总体内识别结果与抽样验证结果总量的一致性程度。

设在所抽区域中，第i小班枯死松树识别株数为，验证株数为，抽中小班数为k，则抽中区域

枯死树识别结果总株数为，验证结果总株数为，株数准确率：

ii

knkm

∑i=1ni∑i=1mi

=1-��当时，取

∑�=1��−∑�=1��

�

8.2.4.2识别误差率��|∑�=1��|��≤0��=0

识别误差率是统计单位识别枯死松树样本经验证发现的错误率，用于衡量识别误差。

设抽中小班数为k，第i个小班中枯死松树识别数为，第i小班第j株识别为枯死松树而判读验证

结果不是枯死松树时记为，否则记为，则识别误差率：

ni

nij=1nij=0

�

��

=��

�=1�

�=1

��

8.3定位误差�∑�=1��

定位误差是识别结果中每株枯死松树的地理位置与其在抽样验证结果中位置的差异程度，用两个点

的直线距离表示。

每株枯死松树的定位误差：

其中，，分别为坐标和坐标的识别值，2，分别为点（2，)的坐标验证值。

总体定位误采用算术平均数表�示=：�−��+�−��

xyxyxtytxy

�

1

=��

其中，Δ为第i株识别位置误差，为全部枯��死=1松树识别位置误差（均值），E为规定误差允许

上限，为枯死松树株数。

i

当n>E时，表示误差超限，结果不合格。

在没有其他与本标准相关的定位误差标准公布之前，误差上限标准E设为10m。

8.4成果综合评价指标与质量等级划分

8.4.1识别结果评价

7

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识别结果质量采用识别准确率（accuray）和召回率（Recall）评价。二者要求如下：

accuracy>=0.8

recall>=0.8

二者必须同时成立。

8.4.2成果综合评价

在识别评价结果满足基本要求的前提下进行综合评价。

综合评价采用株数准确率、识别误差率和定位误差三个指标的加权值对成果质量进行综合评价。加

权运算前，根据允许误差限E将定位误差转换为平均定位误差率。

设a为综合得分值，c1为株数准确率，c2为识别误差率，c3为平均定位误差率，三者的权重分别

为w1、w2和w3，则：

+

a其=中c，1w1+(1−c2，)w2(1−c3)w3

权重取值：，，。

3w1=0.50w2=0.35w3=0.15

当不考虑c定=位误/差E时0，≥a≤1，权重取值：w1=0.60，w2=0.40。

8.4.3质量等级划分a=c1w1+(1−c2)w2

以综合得分值为主要依据，分纯松林和混交林划分成果质量等级。下表中定义松树比例大于50%

的林分为纯松林，其他林分为混交林。

表1枯死松树识别评价质量等级划分

松树占综合得分

等级说明

比（%)A（百分制）

>50A>=90

优秀

<50A>=85

>5080<=A<90

良好综合得分

<5075<=A<85A为以上公式

>5065<=A<80中a的百分值，

合格

<5060<=A<75即A=a*100。

>50<65

不合格

<50<60

8.5验证时间

枯死松树识别成果验证须在普查结果形成后立即开始，验证影像拍摄时间与识别影像拍摄时间间隔

应不大于5个工作日。

9成果提交

9.1成果内容

9.1.1数据

a）枯死松树分小班统计表；

b）枯死松树识别定位数据；

c）枯死松树分布栅格图；

d）枯死松树分布矢量图。

9.1.2文档

监测报告；

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9.2成果数据格式

9.2.1枯死松树识别定位数据

a）文件格式：json

b）文件名称：区县名称+“松材线虫病枯死松树点位”+识别完成时间（yyyy-MM-ddhh:mm:ss），

例如：临安区松材线虫病枯死松树点位2022-09-2816:12:21.json。

c）内容格式

枯死松树唯一标识：县代码+乡代码+村代码+林班号+小班号+小班内枯死树顺序号，全省唯一。枯

死树顺序号5位，不足5位前面补0。标识总长度26位。

地理坐标：(x,y,z)，小数度，保留7位小数；

置信度：即相似度，保留小数点后4位；

9.2.2其他数据

a）矢量数据：*.shp；

b）栅格数据：*.tif，*.img；

c）表格数据：*.xls/*.xlsx；

d）文档数据：*.doc/*.docx。

9.3成果空间定位参考

坐标系：国家地理坐标系CGCS2000，CGCS2000的EPSG编码默认为4549；

投影方式：高斯克里格，3度分带；

高程基准：1985国家高程基准。

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附录A

（资料性）

无人机作业高度与地面分辨率的关系

A.1无人机作业高度与收容面积

式中，s为收容面积，a、b分别为无人机地面站显示图像对应实际图像纵深之半和宽度之半

�=2�∗2�

，

ω

1

式中，H为航高，（m）,ω为无人机a作=业tg(设)备H视场b角=（a°∗2）.2/4.4

A.2无人机作业高度与地面分辨率

ω

2H

式中，N为相机分辨率（L），R为相机�地=面分辨∗率（2m/L）

0.7Ncos��

α为被测点视线与地面垂线之间的夹角（°），一般取30。

m

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附录B

（资料性）

无人机松材线虫病枯死松树监测报告提纲

B.1基本情况

B.1.1项目背景

B.1.2项目概况

B.2监测区概况

B.2地理位置

B.2.1森林资源情况

B.2.2监测历史概况

B.3技术路线

B.3.1技术原理

B.3.2数据处理方法

B.4实施过程

B.4.1仪器设备

B.4.2划定航测区域

B.4.3航线设计与飞行作业

B.4.4正射影像（DOM）制作

B.4.5枯死松树信息提取

B.4.6地面验证

B.5监测结果

B.5.1作业时间

B.5.2监测区域

B.5.3枯死松树数量

B.5.4枯死松树分布

B.6成果质量评价

B.6.1株数精度

B.6.2定位精度

B.6.3总体评价

B.7存在问题

B.8附件

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B.8.1项目区无人机正射影像图

B.8.2枯死松树分布图

B.8.3枯死松树按行政辖区数量统计表

B.8.4枯死松树地理位置信息数据库

B.8.5枯死松树清理辅助方案

B.8.6根据历史大数据验证系数预估枯死木数量

B.8.7次年四月总体准确度分析验证

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附录C

（规范性）

无人机系统与影像基本要求

C.1无人机系统平台主要参数

表C.1无人机系统平台主要参数

平台类型参数名称参数值参数名称参数值

控制距离≥15km最高起飞海拔≥4500m

控制方式手控＋程控续航时间≥1h

垂直起降，滑跑或弹射

巡航速度≥60km/h起降方式

起飞、伞降回收

固定翼无实用升限≥3000m动力装置电动或油动

人机作业高度≥500m贮存温度-40℃～+65℃

有效载荷≥2kg工作温度-20℃～+55℃

最大起飞重量≥6kg最高起飞海拔≥4500m

≤9m/s（风力

正常起落风速

5级）

控制距离≥5km最大起飞重量≥1kg

控制方式手控＋程控最高起飞海拔≥5000m

巡航速度≥30km/h续航时间≥25min

多旋翼无实用升限≥3000m起降方式垂直起降

人机

作业高度≥450m动力装置电动

有效载荷≥200g工作温度-2℃～+40℃

≤9m/s（风力

最大可承受风速

5级）

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T/AOPAXXXX-2023

C.2飞控主要参数

表C.2飞控主要参数

平台类型参数名称参数值参数名称参数值

姿态（俯仰、横气压高度保持精±40m（航高〉

±2度

滚)保持精度度300m）

巡航无线电高度±9m（航高≤

航向角保持精度±3度

固定翼无人保持精度300m）

机偏航距离小于±20m空速保持精度±10km/h

航高差小于±20m地速保持精度±2m/s

轨迹控制精度

发动机转速控制

航迹弯曲度小于±5度±1%

精度（油动)

垂直：±0.5m

多旋翼无人卫星定位模块GPS、北斗、GLONASS悬停精度

水平：±1.5m

机

轨迹控制精度±2m

C.3无人机影像参数

表C.3无人机影像参数

影像类型参数名称参数值参数名称参数值

可见光影像空间分辨率优于0.08m影像色彩模式24bit

（真彩色）输出格式TIF/TFW

空间分辨率优于0.3m影像色彩模式24bit

多光谱影像

输出格式TIF/TFW

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T/AOPAXXXX-2023

附录D

（规范性）

相关表格

D.1无人机飞行记录表

表D.1无人机飞行记录表

飞行器型号：编号：日期：年月日

序架次摄区名飞行地起飞时绝对航地面分垂直能降落时飞行时时间累操作员

号编号称点间高辨率见度间间计（签

字)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

备注：

前期累计（h）：本期累计（h）：累计（h）：审核人：

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T/AOPAXXXX-2023

D.2枯死松树识别定位记录表

表D.2枯死松树识别定位记录表

乡镇：

序号村名唯一小班索引号枯死树号xyz

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

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17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

数据采集日期：年月日成果输出日期：年月日

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D.3县（市/区）枯死松树统计表

表D.3县（市/区）枯死松树统计表

序号乡镇（街道）行政村数量小班数量枯死树株数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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18

19

20

…

17

T/AOPAXXXX-2023

D.4乡（镇、街道）枯死松树普查成果质量验收表

表D.4乡（镇、街道）枯死松树普查成果质量验收表

项目名称：

项目概要：

普查单位：

负责人：电话：

核查单位：

负责人：电话：

参与单位验收结论

提交普查汇总表

普查单位

项目负责人：年月日

提供核查汇总表

核查单位

项目负责人：年月日

结论：

专家和建设

单位

签名：

年月日

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目次

前言.............................................................................................................................................................II

引言...............................................................................................................................................III

1范围.....................................................................................................................................................................1

2规范性引用文件.................................................................................................................................................1

3术语和定义.........................................................................................................................................................1

4基本要求.............................................................................................................................................................2

5无人机航空拍摄.................................................................................................................................................2

6数据及预处理.....................................................................................................................................................4

7枯死松树识别与定位........................................................................................................................................5

8成果评价.............................................................................................................................................................6

9成果提交.............................................................................................................................................................8

附录A...................................................................................................................................................................10

附录B...................................................................................................................................................................11

附录C....................................................................................................................