摘要
本发明公开了一种基于无人机的地理测绘方法及其系统,基于待采集地理位置信息生成无人机分层扫描路径,根据扫描路径采集LiDAR无人机点云数据和无人机图像数据;对点云数据进行数据预处理,利用改进的MLS算法对预处理后的点云数据进行点云滤波处理;基于3D‑CNN卷积神经网络建立地形特征提取和地物语义分割的双通道地理信息识别模型;将滤波无人机点云数据输入至识别模型中进行特征融合;利用改进的NeRF神经辐射场框架将所述融合点云数据和无人机图像数据进行配准建模,生成地理实景三维模型。显著提高了模型对地形特征和地物类别的识别精度,能够更准确地提取地理信息。
技术关键词
无人机点云数据
融合点云数据
测绘方法
实景三维模型
地理位置信息
鲸鱼优化算法
地形特征提取
点云滤波
生成无人机
测绘系统
无人机路径规划
分层
无人机航线
子模块
异常点
系统为您推荐了相关专利信息
LSTM模型
地理位置信息
信道
指数
时间序列特征
电网运行风险
配网模型
预测预警方法
风险预测预警
关系
配送站点
地理位置信息
聚类
路径规划方法
地理位置关系
配电网设备
生命周期管理系统
巡检路径
巡检设备
故障预测模型
智能可视化
故障预测模型
异常事件
数据采集设备
电力