本书从无人机系统的部署与应用两方面详细讲述了传感器和计算机视觉技术在无人机系统测试平台、人机界面设计、自我维护、战略重新规划等方面的应用，重点阐述了无人机物理——网络系统、超光谱成像、深度学习、基础设施重建等内容，并介绍了相关实际应用案例。

瓦尼亚·V.埃斯特雷拉，弗鲁米嫩塞联邦大学（UFF）电信系的教员/研究员，UNICAMP大学的访问学者，主要研究领域包括生物医学工程、电子仪器、建模/模拟、可持续设计、多媒体、人工智能、遥感、STEM教育、环境和数字包容。曾担任电气和电子工程师协会（IEEE）、爱思唯尔、美国计算机学会、IET、斯普林格-弗拉格和MDPI的评审专家。她获得理学硕士和博士学位，拥有丰富的项目经理、博导经验，以及做为书籍和特刊的编辑。

第1章 作为新技术测试台和工业5.0基础的无人机信息-物理系统
1.1 引言
1.2 云计算
1.3 集体无人机学习
1.4 人类计算、众包和呼叫中心
1.5 开源和开放访问的资源
1.6 挑战和未来的方向
1.7 小结
参考文献
第2章 无人机系统人为因素和人机界面设计
2.1 引言
2.2 无人机系统人机界面功能
2.2.1 可重新配置显示器
2.2.2 感知与规避
2.2.3 任务规划和管理
2.2.4 多平台协作
2.3 地面控制站人机界面元素
2.4 人因计划
2.4.1 需求定义、获取和改进
2.4.2 任务分析
2.4.3 分层任务分析
2.4.4 认知任务分析
2.4.5 关键任务分析
2.4.6 操作顺序图
2.4.7 系统设计和开发
2.4.8 设计评估
2.4.9 验证与确认
2.5 未来的工作
2.6 小结
参考文献
第3章 无人机中的开源软件和开源硬件
3.1 引言
3.2 开源软件
3.3 开源UAS
3.4 通用消息协议
3.5 GCS软件
3.6 处理软件
3.7 操控员的信息与通信
3.8 开源平台
3.9 未来工作
3.9.1 OSH挑战
3.9.2 开放数据
3.9.3 云数据中心
3.9.4 UAV-CPS中的众包数据
3.9.5 无人机群的控制
3.10 小结
参考文献
第4章 基于多重描述编码（MDC）的无人机MIMOUWB-OSTBC系统瑞利信道图像传输
4.1 引言
4.1.1 平坦瑞利衰落信道的效率
4.2 多重描述编码（MDC）
4.3 多输入多输出
4.4 分集
4.5 仿真结果
4.6 讨论和未来发展趋势
4.7 小结
参考文献
第5章 为摄影测量、遥感和计算机视觉记录而生的低空无人机飞行图像数据库
5.1 引言
5.1.1 无人机图像处理系统
5.2 航空影像数据库框架
5.2.1 数据库要求
5.2.2 数据库设计
5.3 图像捕获过程
5.4 结果
5.4.1 收集的图像
5.5 图像数据库的使用
5.5.1 图像镶嵌
5.5.2 CV算法的发展
5.6 结论与未来的工作
参考文献
第6章 通信需求、视频传输、通信链路和网络化无人机
6.1 引言
6.2 飞行自组织网络
6.3 FANET协议
6.4 FANET：流媒体和监控
6.5 讨论和未来趋势
6.5.1 FN的布局搜索算法
6.5.2 事件检测和视频质量选择算法
6.5.3 机载视频管理（无人机）
6.5.4 舰队平台视频速率适配
6.5.5 飞行节点协调
6.5.6 数据收集和显示
6.5.7 软件定义的网络
6.5.8 网络功能虚拟化
6.5.9 数据收集与能量收集
6.6 小结
参考文献
第7章 无人机多光谱与高光谱成像：现状与展望
7.1 引言
7.2 UAV成像体系梨构和组成
7.2.1 UAV的未来应用领域
7.3 多光谱与高光谱成像仪
7.3.1 多光谱成像
7.3.2 高光谱成像
7.3.3 卫星成像与UAV成像
7.4 UAV图像处理工作流程
7.4.1 大气校正
7.4.2 光谱影响映射
7.4.3 降维
7.4.4 计算任务
7.5 空间数据的数据处理工具包
7.6 UAV开放式多光谱与高光谱数据集研究
7.7 MSI和HISUAV成像应用
7.7.1 农业监测
7.7.2 沿海监视
7.7.3 林业
7.7.4 城市规划
7.7.5 国防应用
7.7.6 环境监测
7.7.7 其他商业用途
7.8 结论和未来展望
参考文献
第8章 无人机航空成像与基础设施重构
8.1 引言
8.2 相关研究
8.3 视觉传感器和任务规划器
8.3.1 图像投影
8.3.2 路径规划器
8.4 三维重构
8.4.1 立体映射
8.4.2 单目映射
8.5 数据集收集
8.5.1 试验装置
8.5.2 数据集1
8.5.3 数据集2
8.6 试验结果
8.6.1 室内场景
8.6.2 室外场景1
8.6.3 室外场景2
8.6.4 地下场景
8.7 未来的发展趋势
8.8 小结
参考文献
第9章 深度学习作为无人机系统中超分辨率成像的可替代方案
9.1 引言
9.2 超分辨率模型
9.2.1 运动估计
9.2.2 去模糊
9.2.3 斑块选择
9.2.4 超分辨率
9.3 试验和结果
9.3.1 峰值信噪比
9.4 UAV-CPS中超分辨率运用的关键问题
9.4.1 大数据
9.4.2 云计算服务
9.4.3 图像捕获硬件限制
9.4.4 视频超分辨率
9.4.5 高效度量及其他评估策略
9.4.6 多重先验
9.4.7 正则化
9.4.8 新颖体系架构
9.4.93 D超分辨率
9.4.10 深度学习和计算智能
9.4.11 网络设计
9.5 小结
参考文献
第10章 无人机系统的体验质量和服务质量
10.1 引言
10.1.1 从CPS角度看机载网络
10.2 概述
10.2.1 影响QoS/QoE的参数
10.2.2 云距离对于QoS/QoE的影响
10.2.3 UAV-CPS中的QoS/QoE监视框架
10.2.4 应用层管理
10.2.5 网络级管理
10.