类疑似违法目标，识别准确率超过 95%，大幅降低人工判图成本；配合三维建模软件可在 2 小 自然资源 xxx 项目建设方案 9 自然资源 xxx 项目建设方案 时内完成 5 平方公里区域的实景三维建模，生成厘米级精度 的数字孪生模型，直观呈现地形起伏、建筑结构等信息，为 违建体积测算、生态修复方案设计提供精准数据支撑。 3.系统生态完善 “无人机+数据平台+指挥中心” 的一体化解决方案 已形成成 目标检测算法在自然资源场景中的识别准确率 超过 95%，可自动分类耕地硬化、违建大棚、林木砍伐等 10 + 类监管目标，大幅降低人工判图成本；三维建模技术 可在 2 小时内完成 5 平方公里区域的实景三维重建，生成厘 米级精度数字孪生模型，为违建体积测算、生态修复方案设 计提供直观数据支撑。 数据平台实现 “采集 - 处理 - 分析 - 应用” 全流程数 字化，支持飞行任务智能规划（自动规避禁飞区、优化航 — 立案 — 整改” 的24 小时 闭环处置流程，将违法用地从 “发现到拆除” 的平均周期从 15 天缩短至 5 天以内，重大违法事件处置效率提升 3 倍以 上。 证据链标准化：通过无人机倾斜摄影生成厘米级 精度三维模型，自动测算违建占地面积、体积、高度等参数 关联规划许可、土地权属等业务数据，形成 “空间位置 + 时 间序列 + 合规性分析” 的全维度电子证据包，为执法办案提 供可追溯、可量化的科学依据，彻底解决

1 用户界面设计...........................................................................116 9.1.2 图表与报表生成.......................................................................118 9.2 应用场景............... 等，以保证数据传输的即时性和稳定性。 数据处理平台通过对采集到的数据进行分析、存储与可视化， 提供环境状态的预警与评估机制。该平台可以利用大数据分析与人 工智能算法，自动识别环境异常变化，并生成相应的报告，供政府 部门和公众查询。 针对用户需求，终端系统可以提供多种交互窗口，包括 Web 应用程序、移动应用和第三方信息接口。通过这些接口，用户能够 方便地查询相关数据，获取环境监测报告，实现数据的共享与实时 数据分析和数据展示。为了实现这些功能，我们可以使用分布式计 算框架和云计算平台，以支持大规模数据的处理需求。这一层还将 包含多种算法模块，用于对不同类型的数据进行深度学习或机器学 习分析，提取有用信息，并生成可视化报告。 在数据接收方面，系统需与传感器网络紧密结合，实时获取监 测数据。例如，采用 MQTT 协议来保障数据传输的实时性与可靠 性。数据清洗过程将确保去除冗余和错误数据，常见的数据清洗步

采集高分辨率图 像，并通过无线网络实时传输至地面站。地面站配备高性能计算设 备，运行 AI 模型对图像进行识别，识别内容包括但不限于植被覆 盖、建筑物分布、道路状况、水体变化等。识别结果将自动生成报 告，并通过用户界面展示，支持进一步的数据分析和决策支持。 为确保系统的稳定性和可靠性，项目将采用模块化设计，每个 功能模块均可独立升级和维护。系统将集成多种传感器，如红外摄 像头、多光谱 图像识别技术能够快速识别受灾区域的地 形变化、建筑物损毁情况以及人员分布。通过结合多光谱图像和热 成像技术，AI 系统可以在灾后第一时间生成详细的灾情报告，为救 援行动提供关键信息。例如，在某次地震灾害中，无人机搭载的 AI 系统在 24 小时内完成了对受灾区域的全面扫描，并生成了高精度 的损毁评估图，显著提升了救援效率。 此外，AI 图像识别技术还在环境监测、交通管理、能源设施巡 检等领域展现了巨大的潜力。例如，在环境监测中，AI 检测算法 （如 YOLO、SSD 或 Faster R-CNN）对图像中的目标进行定 位和分类。检测结果将包括目标的类别、位置和置信度等信 息。目标检测与分类的具体流程如下： o 区域建议：生成可能包含目标的候选区域。 o 特征提取：对候选区域进行特征提取。 o 分类与回归：对候选区域进行分类和边界框回归，确定 目标的类别和位置。 4. 实时处理与反馈：系统将具备实时处理能力，能够在无人机飞

并支持动态调整采样频率以适应不同 天气条件。 数据处理与分析模块 服务应用模块 集成边缘计算与云计算能力，对采集的原始数据进行清洗、校准和融合处理，结合机器学 习算法预测短时气象变化趋势，生成可视化报告供决策参考。 提供 API 接口和用户交互界面，支持农业、航空、城市管理等行业定制化需求，如无人机 航线规划、灾害预警推送等，实现低空气象数据的商业化应用。 1 2 3 采集点通过 预测、 eVTOL 起降气象包线等 12 类 专项产品，每类产品均包含原始数据、 可视化图表及决策建议三重维度。 动态验证体系 建立基于 Bootstrap 的预报误差概率分 布模型，实时生成预报技能评分 （ SS ）和不确定性量化报告，确保产 品可追溯可迭代。 低空微气象服务平台 04 基于 GIS 技术构建 0-300 米低空立体气象模型，实时渲染风速、湍流、能见度等 12 参数，支持无人机运营商通过 Web 端或移动端查看每 10 秒更新的气象热力图与风险 区域标记。 实时可视化系统 三维动态气象图谱 集成北斗卫星、毫米波雷达、地面气象站等 8 类数据源，通过 AI 算法生成分钟级更新 的综合气象仪表盘，可自定义显示飞行航线上的垂直风切变指数、积雨云移动轨迹等关 键指标。 多源数据融合驾驶舱 提供过去 72 小时的气象演变时间轴功能，支持用户拖拽查看任意时间节点的气象参数

无人机可快速出劢，获叏灾区高分辨率航空 影像数据。  无人机获取震后影像图 震后影像图  震后三维模型 利用无人机获叏的灾区高分辨率影像数据，通过三维建模软件快速生成三维模型，为指 挥部巟作部署提供大量及时而直观的灾情数据。 震后三维模型 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 无人机优化的空三呾区域网平差 √ 正射镶嵌（GeoTIFF） √ 点于加密 √ Google Map瓦片 √ 地面控制点编辑 √ DEM（GeoTIFF，TXT） √ 自劢生成精度报告 √ 点于（PLY，TXT） √ 快速处理模式 √ 三维模型（OBJ） √ 镶嵌编辑巟具 √ 空三、区域网平差呾相机参数 √ 倾斜摄影三维自劢建模软件 DP-Smart DP-Smart 是一套基亍空地多源序列影像，无需人巟干预，软件基亍摄影测量、计算机 规觉不计算几何算法，支持全自劢空三计算、密集点于生成、构建 TIN 网、自劢纹理映射 等步骤，实现高分辨率真三维模型的快速生成。  倾斜摄影建模测图软件 DP-Modeler DP-Modeler 是一款集定向、测图、建模等功能亍一体的新型软件，是国内首款倾斜 摄影建

全域监测与空域管理依托北斗三号卫星导航系统的高精度定位（厘米 级）与 5G-A 通感一体化基站，构建覆盖全国的低空感知"天网"。通过卫 星雷达、气象监测卫星实时采集气象数据、地形地貌信息，结合 AI 算法 动态生成精细化空域使用方案，实现灾害区域禁飞区、救援通道的智能划 设与动态调整。 数字孪生与灾情推演部署低空数字孪生系统，基于历史灾害数据与实 时监测信息，对地震、洪涝等灾害场景进行三维动态模拟。通过机器学习 升协同效率。 指挥网：智能决策与安全保障网络 AI 中枢与敏捷响应搭载智能决策 AI 中枢平台，集成灾害预警模型、 多资源调度算法、动态路径规划系统。当灾害发生时，系统可在 10 秒内 自动生成多套救援方案，通过算力优选匹配最优路径，指令响应时延低于 100ms，实现从监测预警到资源投送的全流程自动化。 区块链赋能安全协同引入区块链技术构建跨部门数据共享与航路协同 机制，通过分布式账 年某次洪涝灾害模拟演练中，跨区域无人机救援力量集结时 间从 4 小时压缩至 1.5 小时。 再生层：数字化灾后恢复体系 数字孪生辅助重建规划利用灾害现场数字孪生模型，结合人口分布、 基础设施损毁数据，自动生成灾后重建优先级图谱。例如，通过分析居民 区损毁程度与周边交通网络情况，智能规划临时安置点与重建时序，预计 可使恢复周期缩短 30%。 应急产业生态培育建立"应急救援装备租赁—数据服务—技术培训"的

DEM（GeoTIFF，TXT） √ 自动生成精度报告 √ 点云（PLY，TXT） √ 快速处理模式 √ 三维模型（OBJ） √ 镶嵌编辑工具 √ 空三、区域网平差和相机参数 √ b. 倾斜摄影建模软件  倾斜摄影三维自动建模软件 DP-Smart DP-Smart 是一套基于空地多源序列影像，无需人工干预，软件基于摄影测量、计算机视觉与计算几何 算法，支持全自动空三计算、密集点云生成、构建 TIN 网、 网、自动纹理映射等步骤，实现高分辨率真三维模 型的快速生成。

首先，根据待监测水域地形地貌，制定无人机水质状况监测计划；  然后，利用多旋翼无人机 iFly D1 搭载搭载多光谱成像仪进行区域航拍，快速获取水域 多光谱图像，直观全面地监测地表水环境质量状况；  最后，根据多光谱影像，生成水质富营养化、水华、水体透明度、悬浮物排污口污染 状况等信息的专题图，从而实现对水质特征污染物监视性监测的目的。 多旋翼无人机水质监测的优势：  作业效率更高，覆盖面积更广，可节省大量人工成本； 软件，进行空三处理，获得测区每年同一时间高分辨率正 射影像；  最后，通过逐年影像的分析比对或植被覆盖度的计算比对，可以清楚地了解到该区域 内植物生态环境的动态演变情况；也可利用获取的高分辨率正射影像，提取保护区 NDVI 指数，生成指数地图，实时掌握保护区不同类型植被分布情况和生长状况。 无人机应用于生态保护的优势：  覆盖范围更广；  数据分辨率高； 9 Pix4Dmapper 软件功能参数： 无人机优化的空三和区域网平差 √ 正射镶嵌（GeoTIFF） √ 点云加密 √ Google Map瓦片 √ 地面控制点编辑 √ DEM（GeoTIFF，TXT） √ 自动生成精度报告 √ 点云（PLY，TXT） √ 快速处理模式 √ 三维模型（OBJ） √ 镶嵌编辑工具 √ 空三、区域网平差和相机参数 √

步推动城市管理的智能化和信息化。通过传感器、摄像头及其他收 集数据的设备，城市各领域的信息都能够被实时收集和处理，形成 完整的城市管理信息系统。这种系统不仅可以提供数据支持，还能 够通过算法分析，生成管理优化建议，帮助城市管理者做出科学决 策。 例如，城市环境监测方面，通过低空飞行器进行大范围的空气 质量监测，可以将监测结果以图表的形式展现，使得决策者能够直 观地看到污染源和分布情况，从而制定更加有效的治理策略。 能够实时采集环境数据，为城市管理提供决策支持。 在数据处理技术方面，随着大数据和云计算技术的发展，无人 机所采集的数据能够被高效处理和分析。通过数据融合技术，可以 将来自不同传感器的数据进行整合，以生成更加全面和准确的城市 管理信息。 无人机的应用场景也非常广泛，具体包括但不限于：  城市规划和基础设施监测  环境污染监测与评估  交通流量检测和管理  公共安全和应急救援 无 ，提高 管理效率与服务质量。 2.2.2 数据处理与分析技术 在低空产业城市管理平台中，数据处理与分析技术是实现高效 管理和决策支持的关键环节。随着无人机、飞行器和相关设备的广 泛应用，所生成的大量数据需要在采集后进行有效的处理和分析， 以提取有价值的信息支持城市管理决策。此部分主要涵盖几种核心 的数据处理与分析技术，包括数据预处理、数据融合、数据分析及 可视化等。 首先，数据预

通过软件自动空三计算原始影像外方位元素。利用 Pix4Dmapper 的技术和 区域网平差技术，自动校准影像。软件自动生成精度报告，可以快速和正确地评估结果的质 量。提供了详细的、定量化的自动空三、区域网平差和地面控制点的精度。 4）成果多样化 Pix4Dmapper 软件能生成正射镶嵌影像（GeoTIFF）、Google Map 瓦片 （PNG，KML）、点云（PLY，TXT）、三维模型（OBJ）。 无人机优化的空三和区域网平差 √ 正射镶嵌（GeoTIFF） √ 点云加密 √ Google Map 瓦片（PNG,KML） √ 地面控制点编辑 √ DEM（GeoTIFF，TXT） √ 自动生成精度报告 √ 点云（PLY，TXT） √ 快速处理模式 √ 三维模型（OBJ） √ 镶嵌编辑工具 √ 空三、区域网平差和相机参数 √ 19