题目：无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取技术

近年来，随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle，缩写为UAV)技术的不断发展，其不仅广泛地应用在情报侦察、目标打击等军事领域，也活跃于航空视频监视、环境监测等民用领域。其中，地貌环境分析，是一类重要的民用领域应用场景，对其快速检测，是无人机完成导航、定位、侦察、监测等任务的基础，也是提高无人机自主性和安全性的重要内容；另一方面，将无人机应用在民用航空领域的主要限制是其无人化所带来的和有人机安全等级上的差距，如发生一些机上紧急情况（如发动机或做动机构失效）时计划外的紧急或强迫着陆问题。因此，本文的研究基于无人机在多领域应用的限制问题，试图提高无人机自主性及面对复杂环境的感知能力，在一定程度上克服其“无人化”的缺陷，目标是实现无人机基于视觉的地貌自主分析及识别以及在紧急情况下实施快速有效迫降，满足无人机实时应用需求。

在论文中，首先针对建筑区域在无人机中低空航拍图像中分布的特点，提出了基于无人机侦察图像的建筑区域选取算法；建筑区域作为典型地貌的一部分，结合对另外几种典型地貌如公路、草地、山脉等对象的分析，设计提出了无人机典型地貌分析及提取的系统框架；在地貌分析的基础上，分析了无人机迫降对地貌类型等因素的需求，同时利用最大极值稳定区域特征实现对着陆区域的持续跟踪，设计提出了无人机迫降区域提取及跟踪的系统框架。

论文的主要工作内容是实现了建筑区域检测算法设计，同时提出了无人机典型地貌分析及迫降区域提取系统框架，并给出了具体实现及验证。利用图像预处理、最大极值稳定区域特征、区域密度计算及包络生成等方法，实现了建筑区域的快速有效监测，并给出了具体实现过程及结果对比；同时对公路、草地及山脉等典型地貌进行几何分解，结合图像基本特征，实现典型地貌类型的具体表示；在已知地貌类型及特征的基础上，提出迫降区域选取的5S模型（坡地、形状、周围环境、表面类别及大小），同时利用最大极值稳定区域算法对最佳着陆区域进行持续跟踪，实现了迫降区域提取及跟踪技术。

最后，本文设计并开发了无人机飞行中地貌分析及迫降区域提取技术的演示软件。初步在PC机环境上实现了建筑区域标注与提取、典型地貌分析及迫降区域选取及跟踪等功能，并给予实验分析及比较评估，为后续深入研究及探索奠定了基础。