《低空经济应用技术》课件 第3、4章 低空数据采集与处理技术、无人机测绘

3.低空数据采集与处理技术目录/Contents数据采集基础与预处理数据处理与AI初步应用AI辅助下的深度分析与应用3.1数据采集基础与预处理3.1数据采集基础与预处理

低空数据采集流程与应用低空数据采集是指利用无人机等低空飞行平台搭载各类传感器，系统性地获取地表信息的过程。本节将围绕无人机测绘和无人机电力巡检两大典型应用场景，介绍数据采集的基本流程，包括任务规划、设备选型、实地操作及数据预处理方法

3.1.1低空数据概述低空数据的关键类别与应用低空数据主要包括由多旋翼、固定翼无人机等低空飞行器通过机载传感器获取的多种类型信息。这些数据已成为农业、城市规划、电力巡检、应急管理等领域的重要数据来源。根据传感器类型的不同，低空数据可分为以下几类

光学影像数据最常见的RGB彩色照片和视频，用于目视检查、测绘建模等。多光谱/高光谱数据：捕获人眼看不到的光谱信息，用于农业作物健康监测、环境污染评估等。激光雷达数据：通过激光测距获取高精度三维点云，适用于数字高程模型构建、林业资源调查、地形测绘等。红外热成像数据：感知物体温度差异，用于夜视、搜救、电力设备过热检查3.1.2数据采集流程与设备：1.无人机电力巡检数据采集

无人机电力巡检数据采集主要应用于电力线路巡视、设备状态检测、故障诊断等领域。通过可见光影像、红外热成像、紫外成像等传感器，检测电力线路、杆塔、绝缘子、金具等设备的缺陷和异常。这类采集要求清晰的成像质量、准确的热力学数据和安全可靠的飞行操作任务规划电力巡检需要根据具体检测目标制定个性化方案，主要包括以下设置。巡检对象分析：明确需要检测的电力设备类型。飞行路径设计：采用手动飞行与自动巡航相结合的方式，确保全方位覆盖。安全距离设置：保持与带电设备足够的安全距离设备配置电力巡检对设备有特殊要求无人机平台：大疆Mavic3T、M30T等便携式无人机适合日常巡检；华测行者X500（图3-1-1）平台适合精细化检测任务载荷：可见光相机、红外热成像相机、紫外成像仪、激光雷达（图3-1-2）安全防护：配备防磁干扰装置、避障传感器、应急降落系统辅助设备：长焦镜头、探照灯、喊话器等任务挂载现场操作电力巡检操作需要高度重视安全性空域申报：提前向相关部门申请空域使用许可现场勘查：检查起降场地条件、周边障碍物、电磁干扰情况飞行操作：采用自动精细飞行，保持与电力设施的安全距离数据采集：对关键设备进行多角度、多距离拍摄，确保全覆盖特殊情况处理：制定应急预案，应对突发天气、设备故障等情况3.1.2数据采集流程与设备：2.无人机测绘数据采集

无人机测绘数据采集主要面向地理信息获取、地形测量、工程测绘等领域。通过获取高重叠度的光学影像、激光点云等数据，生成高精度正射影像图、数字高程模型、三维实景模型等产品。这类采集要求较高的几何精度和位置准确性，通常需要采用RTK/PPK等高精度定位技术任务规划测绘任务规划是确保数据质量的关键第一步。需要使用专业的飞行规划软件进行详细设计测区范围确定：通过地图选点或KML文件导入方式确定测绘区域边界飞行参数设置：根据成果精度要求确定地面分辨率，一般工程测量要求1-3厘米/像素重叠度配置：航向重叠度一般设置为70%-85%，旁向重叠度设置为60%-75%，确保后续空三计算成功航线模式选择：根据地形起伏选择仿地飞行或固定高度飞行模式天气窗口选择：选择光照充足、无降水、风力小于4级的天气条件设备选型与准备测绘级设备的选择直接影响数据质量无人机平台：华测BB4多旋翼平台（图3-1-3）适合小范围高精度测绘；华测P330Pro、P35垂直起降固定翼无人机适合大面积测绘任务载荷：一般选择五镜头相机或激光扫描系统3.1.2数据采集流程与设备：2.无人机测绘数据采集

实地采集操作现场操作需要严格遵守标准化流程起飞前检查：检查无人机状态、电池电量、存储卡容量、传感器状态环境评估：测量现场光照强度、风速风向，评估飞行安全性飞行执行：采用自动飞行模式，实时监控飞行状态、影像拍摄情况质量监控：通过实时传回的画面检查影像质量，发现异常及时调整案例：农田正射影像图制作场景：某农业合作社需要一张高清的农田地图，用于直观查看地块分布和作物整体长势任务：使用消费级无人机对100亩农田进行数据采集流程设备选择：多旋翼无人机搭载五镜头相机任务规划：使用DJIGSProAPP，设定飞行区域，重叠率设为70%/60%采集：无人机自动飞行，拍摄500张高清照片3.2数据处理与AI初步应用数据处理与AI初步应用无人机巡检测绘数据处理流程在完成数据采集后，我们获得了初步可用的图像、点云、视频等多源数据。本节将围绕无人机电力巡检与测绘两大应用场景，系统介绍数据的完整处理流程，并初步引入人工智能（AI）技术3.2.1数据处理的基本任务与流程

数据处理目标与核心环节数据处理的根本目标是从原始数据中提取出有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察。无论是在电力巡检中识别设备缺陷，还是在测绘中生成高精度地图，数据处理都包含以下几个核心环节3.2.1数据处理的基本任务与流程

创建新项目、导入数据根据任务类型选择新建可见光、多光谱、激光雷达电云项目并导入数据3.2.1数据处理的基本任务与流程：2.参数设置

包括点云密度、输出坐标系、高程设置，此处需注意坐标文件的正确性使用专业的摄影测量软件进行处理创建新项目、导入数据：创建新项目、设置正确的坐标系、导入所有照片和POS数据、导入像控点文件空三解算结合相机参数、POS数据和像控点坐标，进行大规模的整体计算，优化所有照片的位置和姿态参数，并计算出每个特征点的精确三维坐标模型构建利用DSM/DEM对每张照片进行微分纠正，然后将所有纠正后的照片无缝拼接成一幅具有统一比例尺、正射投影的影像图。基于点云，构建三角网，并将照片纹理映射到三角网上，形成逼真的三维实景模型AI在低空数据采集中的初步应用AI提升数据采集自动化精细化人工智能技术的引入，极大地提升了数据采集的自动化水平和精细化。以下通过典型应用说明AI如何辅助低空数据处理

AI在低空数据采集中的初步应用：1.智能飞行AI赋能无人机精准自主飞行AI技术使得无人机能够实现更加精准的自主飞行。通过深度学习算法，无人机可以实时分析环境数据，调整飞行姿态和速度，确保飞行的稳定性和安全性。借助计算机视觉技术，无人机能够识别障碍物并进行规避，甚至能在复杂环境中进行自主导航。可进行立即执行、单次定时、重复定时等多种飞行计划，在指定时间自动起飞、自动执行AI在低空数据采集中的初步应用

实时识别通过多种实时AI识别算法，无人机飞行过程中可识别测区地物并显示，可及时发现问题

AI在低空数据采集中的初步应用：3.全自动二三维建模将照片、点云、视频、热红外等多源多时态数据自动汇聚，在云端自动化完成多类二三维数据成果的生产

案例：基于AI的电力巡检绝缘子识别

场景：电网公司需定期巡检输电线路，检查数万颗绝缘子是否有破损、丢失。传统靠人眼浏览视频效率极低

任务：利用无人机采集输电线路高清视频，用AI模型自动识别并标注出视频中的每一个绝缘子，并标记出异常

AI在低空数据采集中的初步应用：3.全自动二三维建模流程

数据采集：无人机手动飞近电力塔，拍摄高清视频

数据准备：从视频中抽取关键帧图片，由专业人员对图片中的正常绝缘子和缺陷绝缘子进行标注

AI应用：使用一款集成AI功能的巡检软件3.3AI辅助下的深度分析与应用AI辅助下的深度分析与应用AI革新低空数据处理随着无人机采集的数据量呈指数级增长，传统依赖人眼判读和手动处理的方式已无法满足高效、精准的应用需求。人工智能（AI）技术，特别是计算机视觉和机器学习，为低空数据的深度挖掘与应用带来了革命性的变化AI技术概述

计算机视觉:让计算机能够识别图像和视频，是处理影像数据的基础

深度学习:使用深度神经网络自动提取图像中的高层次特征

目标检测：识别图像中的特定目标并确定其位置

图像分割：将图像中的每个像素进行分类，常用于区分地物

变化检测：对比不同时期的图像，自动识别出发生变化的位置和范围AI在无人机测绘中的深度应用

无人机测绘生产的产品，如正射影像、数字表面模型、实景三维模型等，是AI进行分析的主要数据源

AI在无人机测绘中的深度应用：1.智能地物分类与提取01应用场景：城市规划中的土地利用分类、自然资源调查中的植被覆盖统计、水利部门的水域面积测算等单击此处添加项正文

02AI工作流程获取高分辨率影像→使用语义分割模型对影像进行逐像素分类→后处理优化结果→输出带分类标签的矢量图

AI在无人机测绘中的深度应用实景三维模型的智能语义化应用场景：智慧城市、数字孪生、BIM+GIS融合应用AI工作流程：基于倾斜摄影生成实景三维模型→对模型进行多角度虚拟渲染→利用AI模型进行目标检测和分割→将识别结果映射回三维模型

变化检测与违建监测应用场景：国土执法、建设工程进度监控、地质灾害评估AI工作流程：获取同一区域不同时相的两期正射影像→配准后输入变化检测模型→模型自动输出变化区域图斑→识别变化类型AI在无人机电力巡检中的深度应用电力巡检是低空经济中较成熟、典型的应用场景之一，AI技术的应用主要由AI在无人机电力巡检中的深度应用：1.关键部件的识别与缺陷诊断AI模型对电力设备进行筛查绝缘子缺陷诊断：自爆绝缘子、破损绝缘子、绝缘子表面闪络痕迹导线与金具缺陷诊断：导线断股、悬挂异物、防震锤滑移、销钉缺失杆塔本体与通道隐患识别：塔基倾斜、塔材锈蚀、鸟巢、树障（图3-3-1）等AI在无人机电力巡检中的深度应用：2.热红外影像的智能分析

AI诊断电力设备热故障电力设备中的接触不良、过载等缺陷会导致局部异常发热，在热红外影像上表现为亮斑（图3-3-2）。AI能够自动识别发热点，定位故障设备，并根据温度阈值判断缺陷的严重等级案例：基于无人机影像的城市违章建筑智能监测场景：城市管理部门需要高效发现新增的违章建筑任务：对比同一区域不同时间的两期无人机正射影像，自动识别出新增的建筑物流程AI在无人机电力巡检中的深度应用：2.热红外影像的智能分析

数据采集：按统一标准获取两期高精度正射影像AI分析使用变化检测算法，自动比对两期影像，生成变化图斑。再利用图像分类模型，过滤掉非建筑的变化，只保留疑似新增建筑的图斑结果输出：系统在地图上高亮显示所有疑似违章建筑图斑，并生成清单成果应用执法人员无需人海战术地毯式排查，可直接根据AI提供的线索进行精准现场核查，极大提升执法效率感谢聆听讲师:XXX时间：20XX-XX-XX无人机测绘目录/Contents

无人机测绘基础无人机土地利用监测无人机地形图测绘无人机房地一体测绘

无人机测绘基础无人机测绘的定义集成多源传感器与通信系统，无人驾驶航空器获取地表空间信息，形成数字化测绘成果。无人机测绘定义涵盖飞行平台、任务载荷、数据处理与行业应用，实现全链条技术流程，应用于国土调查、城乡规划。无人机测绘技术构成无人机测绘的作业流程先内业规划，后外业飞行，依据项目需求设计航线，良好条件下执行，专业软件处理，产出数字产品，如DOM生产流程示意。无人机测绘流程无人机测绘的作业流程01区域确定区域确定需要提供测绘区域矩形四角WGS-84坐标。02现场勘察现场勘察了解作业环境及地形拟定起降场地，选无人机考虑续航和荷载，选相机考虑焦距、像元尺寸等，完成空域申请。无人机测绘的作业流程：航线规划按照规范要求，无人机航线规划时应考虑飞行方向、航高、飞行架次与重叠度等参数航高设计应当充分顾及地形起伏、飞行安全和影像的地面分辨率（GSD）等因素。重叠度设计重叠度设计包括航向重叠度（70%-80%）和旁向重叠度（60%-70%），是影像匹配和三维建模成功的关键保证，尤其在植被覆盖或纹理缺乏区域。其他因素在航线的规划阶段还应当考虑区域特殊天气因素的影响。控制点布设和测量无人机测绘前需外业控制测量，含基础控制测量（保证统一数学基础）和像片控制点联测（提高成果数学精度）。无人机测绘的作业流程无人机测绘的作业流程：执行飞行01设备展开检查，动力启动，飞机起飞作业，安全规范优先。02涵盖飞行参数设计，数据采集，作业空域飞行，返回降落程序。03务必提前获得批准的空域使用许可，严禁在禁飞区、限飞区违规操作。04执行野外飞行时，应确保无人机运输、起降和飞行全过程安全，关注气象条件，规避人群密集区，制定应急预案。05测绘作业涉及他人信息，作业人员应具隐私保护意识，遵守法规，对数据负责，安全合规尊重隐私是从业者必备素养。无人机测绘流程飞行作业内容空域合规是前提飞行安全是底线隐私保护是责任

无人机测绘的作业流程：数据预处理与空中三角测量导入合格影像、相机参数和POS资料至处理软件，对影像做畸变差改正、Wallis滤波变换等预处理。数据预处理01空中三角测量是处理流程核心与难点，目的是恢复影像精确位置和姿态，建立影像与地面几何关系，原理是利用同名像点等通过区域网平差计算解算得出，成功与否决定后续产品质量。空中三角测量02无人机测绘的作业流程通过测绘软件生成4D产品，以DOM为例含粗DEM生成等流程，国产无人机测绘软件功能强、易用性好，体现科技自立自强。成果制作技术前沿与多元化应用无人机搭载多光谱或高光谱传感器获取地物多波段光谱信息，在精准农业、环境监测、资源勘查等领域作用不可替代。多光谱与高光谱遥感无人机激光雷达通过发射接收激光脉冲获取地表三维点云数据，能穿透植被获真实地形，在森林调查、电力巡检等领域有独特价值。激光雷达（LiDAR）人工智能变革无人机测绘数据处理与信息提取，提升效率和自动化水平。人工智能（AI）赋能无人机技术除传统测绘外，还应用于建筑施工监测、土石方计算、基础设施巡检、应急救援、智慧城市管理等领域。多元化应用领域无人机土地利用监测土地利用监测概述掌握现状，发现非法，监测变迁，辅助规划，预警整治。土地利用监测目的01对比新旧正射影像，识别疑似违法图斑，提交执法部门，支撑督察工作。变化信息检测方法02综合分析监测目标、精度要求及现场条件等信息，初步确定无人机平台、传感器类型及飞行区域与难度，为制定技术设计书奠定基础。组织技术人员现场踏勘，核实资料现势性，调查地形等因素，综合评估飞行作业可行性与安全风险工作准备是外业作业的规划与基础阶段，需收集地形图、影像图等资料，为了解测区概况和后续方案设计提供依据。工作准备的重要性现场踏勘与评估制定技术设计书的基础无人机土地利用监测外业工作：工作准备无人机土地利用监测外业工作：无人机航摄无人机航摄设计需确定航高、重叠度，规划航线架次，配置相机参数，申请空域许可。无人机航摄设计准则获得空域和气象条件后，架设设备并检查，加载执行航摄计划，监控飞行状态，检查日志确认航线覆盖和影像数据。航摄实施流程航飞数据检查航飞任务结束后，须立即对原始数据进行现场初步质量检查，包括影像缺陷排查、数量核对、覆盖范围检查、POS数据匹配，发现问题及时组织补飞。4.2.2无人机土地利用监测外业工作无人机土地利用监测外业工作：影像控制测量影像控制测量是保障无人机遥感成果绝对精度的关键环节，为空中三角测量提供可靠地面基准，需按技术设计书在测区均匀布设地面像控点。影像控制测量关键性无人机航摄前后用GNSSRTK或全站仪精确测定像控点三维坐标，遵循规范确保精度，形成成果表为内业加密提供起算数据。像控点布设与标志解析空中三角测量通过区域网平差恢复影像外方位元素和加密点坐标，为后续生产提供数学基础。无人机解析空中三角测量DOM生产基于空三加密成果，经数字微分纠正、色调均衡、无缝镶嵌与图幅裁切生成正射投影、色彩均衡产品。无人机DOM生产疑似违法图斑提取是监测核心，通过自动变化检测、深度学习提升精度效率，经人工判读甄别研判合法性，精确勾绘疑似违法用地图斑。影像解译与违法图斑提取无人机土地利用监测内业工作流程

无人机航测的农村宅基地违建动态监测为强化农村宅基地监管，某市自然资源局对辖区内宅基地使用情况开展季度动态巡查。项目背景数据采集利用垂直起降固定翼无人机搭载高分辨率正射相机，自动化航飞目标区域，获取地面分辨率优于3厘米的航空影像。0102数据处理通过自动化处理软件快速生成最新一期数字正射影像图（DOM）。03变化检测将本期DOM与上季度DOM及宅基地审批红线矢量数据叠加比对，结合人机交互解译与自动识别，精准识别新增建筑物、构筑物等变化图斑。04外业核查与执法将提取的疑似违建图斑位置、范围等信息形成外业核查清单，移交执法人员进行现场核实与处置。无人机航测的农村宅基地违建动态监测：技术流程无人机土地利用监测实现宅基地精准化监管，巡查效率提升80%，遏制新增违建，为自然资源执法提供技术依据。无人机航测的农村宅基地违建动态监测应用成效无人机地形图测绘无人机地形图测绘主要包括获取测区影像数据、野外像控点测量、内业空三加密及数字测图。无人机测绘地形图工作分为无人机航空摄影生产数字地形图内业工作和无人机倾斜摄影测量生产数字地形图内业工作。无人机地形图测绘分类无人机航空摄影生产数字地形图内业工作流程将原始航空影像通过专业处理，精准转换成数字地形图，涉及三个关键环节。核心任务依托Pix4DMapper等专业软件，影像增强、空三加密、成果制作，转换为高精度数字地形图。内业数据处理影像增强影像增强为消除影像色彩与亮度差异，使色调均匀接近真实场景，缓解云雾阴影遮挡影响，通过软件选典型影像调整参数存为模板，对测区影像批量匀光匀色处理。无人机航空摄影生产数字地形图内业工作流程

无人机航空摄影生产数字地形图内业工作流程：数据处理这是内业处理的核心，目的是通过空中三角测量建立影像与地面的精确几何模型，并在此基础上生成初级产品。空三加密利用空三成果，可自动生成数字表面模型（DSM）和数字正射影像图（DOM）等中间产品。产品生成创建工程，导入影像、POS数据及相机参数，设置坐标系，匹配特征点构建区域网，刺像控点，平差计算，输出空三加密质量报告。无人机航空摄影生产数字地形图内业工作流程数字线划图制作在摄影测量工作站或CAD软件中，加载正射影像为底图，人工或半自动采集编辑地物地貌要素，赋予属性编码，经拓扑检查和图面整饰后输出。制作数字线划图无人机倾斜摄影测量生产数字地形图内业工作流程内业数据处理主要包括影像质量检查、空中三角测量、三维建模、裸眼测图等工作影像质量检查多角度倾斜影像质量检查内容：清晰度、完整性、色调均匀性、重叠度、POS数据匹配完整性，不合格需标注、补飞或重飞。空中三角测量导入影像、POS数据、相机参数及像控点坐标至软件，匹配同名特征点，自检校区域网平差解算外方位元素和加密点坐标，输出含精度指标的空三加密报告。三维建模利用空三结果密集匹配生成带颜色点云，构建TIN模型并映射纹理，生成实景三维模型（OSGB/OBJ格式）作为裸眼测图基础。实景三维模型数据采集加载实景三维模型到专业测图软件并定位，操作员在模型上观察地物，点取采集三维位置和几何形状，如房角点、道路边线、高程点等。0102矢量要素符号化及属性赋值矢量要素按国标地形图图式符号化，赋予地物编码、名称等属性信息，基于三维模型生成高精度DEM并自动提取等高线。03数字地图产品输出输出符合规范要求的数字线划图（DLG）、数字正射影像图（DOM）、数字高程模型（DEM）等数字地图产品。无人机倾斜摄影测量数字地形图内业流程：裸眼测图无人机倾斜摄影测量数字地形图内业流程：无人机实景三维模型生产工业园区1:500地形图为满足某高新技术工业园区精细化规划管理与智慧化建设需求，对园区约2平方公里范围进行地形图更新，生产现行1:500比例尺数字线划图（DLG）。项目背景无人机实景三维模型生产工业园区1:500地形图技术流程基于点云生成DEM，自动提取等高线，人工修饰确保地貌表达准确。导入EPS三维测图平台，无需立体眼镜，多角度采集地物，精确获取位置与高程信息，依规范符号化与属性赋值。使用大疆M300RTK与禅思P1，五镜头倾斜摄影，GNSSRTK测量，ContextCapture软件重建，生成高精度实景三维模型。数据采集与处理裸眼测图DEM生成与等高线绘制无人机倾斜摄影测量数字地形图内业流程应用成效：本项目利用实景三维模型直观、精确的特性，高效完成了复杂工业地区的大比例尺测图工作。最终成果经检测，地物点平面精度中误差为±3cm，高程精度中误差为±5cm，完全满足1:500地形图规范要求无人机倾斜摄影测量数字地形图内业流程：无人机实景三维模型生产工业园区1:500地形图无人机房地一体测绘掌握从数据采集到三维建模，再到房地要素采集全流程，生产规范DLG，支撑确权登记。确权登记流程利用非接触航空遥感，同步获取高精度三维信息，解决效率低、协调难问题。无人机测量技术任务导入知识链接多旋翼无人机飞行平台、五镜头倾斜摄影相机、GNSSRTK模块、飞行控制与任务规划系统的功能及协同工作关系。无人机摄影测量系统倾斜摄影工作原理、实景三维模型生成流程、基于三维模型的裸眼测图技术原理。房地一体测绘关键技术数字线划图中房屋、宅基地、道路、水系等要素的采集精度与属性赋值要求依据《农村地籍与房屋调查技术规定》。测绘成果规范实践活动：外业数据采集与像控点测量实地勘察确定起降点与安全飞行空域，设计倾斜摄影航线，设定航高（地面分辨率≤3cm）、航向与旁向重叠度（均≥80%）并闭合航线。测区勘察与航线规划均匀布设像控点标志，避开阴影遮挡，用GNSSRTK精确测量国家坐标系三维坐标，记录形成像控点成果表。像控点布设与