无人机大气监测总体设计原则 规划的无人机大气监测解决方案按照“顶层设计、统一标准、资源整合、系统集成、 共建共享、分级维护”的原则，提升政府通信协同能力、监测感知能力、常态管理能力和 指挥决策能力，满足城市智慧治气多职能管理中信息汇聚与整合、信息共享与服务、治 安演练与会商决策等核心需求，为智慧治气提供协调一致的体系化解决方案与应用平台 支持。 大气监测解决方案以“云网端 + 场景 SaaS” 架构为核 生城市与物理城市之间精准映射， 实现智能干预，支撑城市智慧应 用 01 虚实融合互动： 打通现实接口 数字空间与物理空间互操作、双 向互动，满足实时、动态、自动、 互动等属性，以无人机产品链接 现实功能对象，触达城市管理多 种需求 02 自学习自优化： 辅助城市管理决策 以 无 人 机 产 品 + 云 网 端 + 场 景 Saas 实现对城市数据的深度学习， 推 动 智 慧城 市自我 优化运 行，满 足 政 、 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 门禁 eMBB 切片 WEB 容器 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 智能部署，应用便捷 可利用无人机的自主飞行功能进行昼夜自动巡逻， 对巡逻区域出现的人员进行监控， 同时可利用 AI 识别技术，对车辆进行识别跟踪。 无人机设备与现有监控平台集成进行智能部署

传至云端数据中心，确保数据链路的低延迟（ <500ms ）和高可靠性（ 99.9% 可用 性）。 数据流与业务逻辑 数据采集与传输 系统整合卫星遥感、地面气象站等第三方数据源，通过时空对齐算法消除数据偏差，构 建覆盖 1000 米低空的立体气象模型，提升预测精度。 多源数据融合 基于业务规则引擎和 AI 模型，自动触发预警阈值（如风速超限时暂停无人机作业）， 并通过短信、邮件或平台通知多端推送告警信息。 智能决策支持 低空微气象预报中心 03 多源数据采集 采用 AI 驱动的异常值检测算法剔除噪声数据， 结合时空插值技术填补缺失值，并通过卡尔曼 滤波实现多源异构数据的动态加权融合。 数据清洗与融合 特征工程优化 基于低空湍流、风切变等特殊场景构建三维气 象特征矩阵，利用小波变换提取高频气象波动 信号，为模型训练提供高价值输入。 整合气象卫星、地面观测站、雷达、无人机及 物联网设备等多维度数据源，通过标准化接口 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 空间分布，辅助事故调查与航线优化决策。

污染防控 环境污染调查 环境监测 构建 XX 城区防尘监测空中之眼 以无人机移动监测系统为平台的走航观测，实现对 XX 城区特定污染源排放（ PM10 颗粒物等）、突发污染事 件及区域污染输送进行快速准确的定位分析，对污染物排 放源进行非接触式监测和对污染物扩散进行跟踪，对污染 物进行大范围和垂直距离的连续、实时、快速监测等。 无人机防尘监测系统具有极强的机动性，更能发挥仪 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定  PGIS 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对 无人机自动巡航 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 可有效对接多款 智慧环保管理云平台 无人机巡航 + 智能监测实现智慧防尘监管 机 类 型 、 飞 行 时 间 及 架 次） 2 （阶段二） 无人机城区防尘监测 飞行平台建设 2021.3-2021.8 为环保部门搭建专业可靠 的无人机飞行平台单元， 响应污染源搜索、环境巡 查、污染物判定等多种类 场景的实际使用需要 业主购买无人机系统，我司提供 无人机产品交付、飞行培训认证 及飞行保险等完整服务 根据业主实际 使用需要，我 方提供多种类 飞机配置组合

设施和机场停机坪等物理设施之上，向航空器和各应用系统提供通信、导航、监视、信息 保障等多种能力，将传统民航体系的通信、传感、控制等基础设施与新兴运营商体系的通 导感一体、空天地一体的信息基础设施相融合，形成多系统的联合立体网络[1]。 随着低空经济的快速发展和低空空域的逐步开放，低空智联网作为关键的信息化基础 设施，连接低空经济中的各类飞行器、平台和应用系统。一方面，低空智联网是空域开放 的数字化支 UAV）和城市空中交通（Urban Air Mobility, UAM）的支持，特别是在低空网络覆盖能力、服务质量及可靠性等通信层面取 得了重要突破，以满足快速增长的低空通信需求。自 2024 年 6 月，3GPP 发布了多份技术 规范或报告。《无人机系统支持（TS 22.125）》[3]提出了无人机系统在 3GPP 网络中的通 信需求；《传感与通信一体化研究（TR 22.837）》[4]研究了如何在 5G 中集成感知功能， 提供空中观光、文艺表演等服务，从而拓展旅游产品类型，增强游客的游览感受。在空中 观光方面，游客可以乘坐低空飞行器，从空中俯瞰景区风景，享受别具一格的观赏体验。 在文艺表演方面，低空飞行器通过搭载特定设备，利用自组织网络技术进行多机协同路径 规划，使低空飞行器集群既能够在空中进行文化展示和创意表演，为游客带来视觉盛宴， 又能避免无人机集群发生碰撞，保障旅客安全。 城际交通：城际交通场景是指依托直升机、eVTOL 等低空飞行器开展的载人航空运输

虽然部分机场、边境口岸等重点安防场所部署了雷达、视频等感知设施和电磁压制等设备，但针对低空空域的多类型飞 行器、多样化攻击手段等特征，低空安防技术防御体系整体仍处于起步阶段。此外，虽然现有感知探测和反制存在多种技术 手段，但单一技术在实现功能、适用场景等方面各有差异，单一探测感知和反制技术无法满足各种低空安防场景的需求，构 建多技术融合的低空安防体系成为未来的重要发展趋势。低空融合感知就是利用5G-A通感一体、低空监测雷达、无线电侦 覆盖进行弥补。 图3.5 5G-A通感基站目标识别技术 感知 数据流 非无人机 无人机 识别引擎 广覆盖：基站易组网，无低空覆盖盲区； 高感知精度：超大规模阵列，米级定位精度； 多模态融合：标准接口可结合多种设备，提供全面解决方案； 智能化：实现AI目标识别和航迹跟踪； 演进能力强：作为3GPP国际标准，具备持续的演进能力，未来演进到6G阶段的通感技术具备更强大的功能和更丰富的 频谱探测技术以无线电频谱特征分析为主，其基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）和到达角度 （Angle-of-Arrival，AOA）等技术实现对无人机的无源定位；同时，基于多通道信号接收的特征提取与信号识别技术，实 现对无人机的识别。当前，TDOA设备是频谱探测技术应用的主要产品类型，其典型设备形态如图3.7(a)所示，同时也有厂 家会选择与AOA进行融合设计；AOA典型设备形态如图3

合应用系统两大类。 随着环保工作的深入推进和信息化技术的不断进步，我国环境质量监测、环境 调查评估、污染源监管等环境数据资源和种类日渐丰富，环境应急、环境评价、 环境统计、环境监测、环境监督执法等核心业务体系不断完善。环保信息化市 场下游需求群体主要是国家环境保护行政主管部门、污染源企业、工业园区等， 随着我国环境保护行业对信息化和风险管理的要求不断提升，对相关的应用软 件系统产生了较 对单一，传统的环保执法方式已 无法满足当前环境监管工作的需要。 ① 设施不够完善，缺乏有效监管。 污染处理设施量大面广，监管部门的监管设施不能全覆盖，难以全面无遗漏地 监管。尤其针对重点污染源的排污口和污染治理设施，传统的监管手段仅靠执 法人员定期巡检和群众举报，难以有效监测污染处理设施的非正常运行状态。 ② 执法不够精准，监管难度较大。 此前，环保监管手段主要靠执法人员定期巡查，执法效果依赖于执法人员的个 另一方面，环境监察执法力量薄 弱，目前只能重点监管部分大型排污企业，对于面广量多的中小企业，环保监 测存在一定盲区，全面监测存在不到位状态。 ④ 企业情况复杂，执法效率低下。 传统监管方式需要对行业分布广泛、工艺错综复杂的大量企业逐家进行实地检 查、采集资料，同时由于监管缺乏有效指标和预警手段，人员判断污染源耗费 精力大、监管效率低。 第二章 无人机环保总体方案 2.1. 总体目标及设计思路

GISTC P6 SuperMap 空间智能支撑数据 + 平台层 全流程、全方面支撑应用系统能力 01 跨平台、多产品形态能力一为系统安全、易用保驾护航 02 新一代三维、大数据能力一规整多源异构数据，打好数据基础底座 03 X+GIS— 多重 IT 技术结合 GIS, 赋能低空空域应用全流程 SuperMap 空间智能支撑数据 + 平台层 全流程、全方面支撑应用系统能力 01 GISTC □ 相 关 支 撑 产 品 C++ 内 核 端产品 服务 器 组 件 SDK P9 01 跨平台、多产品形态能力一为系统安全、易用保驾护航 02 新一代三维、大数据能力一整合多源异构数据，打好空域基础数据底座 空间智能支撑数据 + 平台层 全流程、全方面支撑应用系统能力 Sup erMap SuperMap 建筑精细模型 倾斜摄影数据 三维场景数据 SuperMap 空间智能支撑平台 + 数据层 全流程、全方面支撑应用系统能力 01 跨平台、多产品形态能力一为系统安全、易用保驾护航 02 新一代三维、大数据能力一规整多源异构数据，打好数据基础底座 03 X+GIS— 多类型 IT 技术结合空间智能，赋能低空空域应用 SuperMap 技术体系 “ 十 . 五”计划 “ 十一 . 五”计划 “ 十二 . 五”计划 “ 十三 . 五”计划

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；  利用多旋翼无人机 iFly D1 搭载图传设备，进行实时监测； 7 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司）  通过高清数字图传设备，将获取的高清图片或视频数据实时回传至地面监测中心；  地面监测中心对接收到的数据进行处理与分析，实时掌握区域重点污染源基本状况。 大气污染专项监测  可利用多旋翼无人机 可利用多旋翼无人机 iFly D1 搭载移动大气自动监测平台对目标区域的大气进行监测， 自动监测已有平台不能够监测的污染因子；  也可利用多旋翼无人机 iFly D1 搭载采样器的方式，将大气样品在空中采集后送回实验 室监测分析。 多旋翼无人机大气污染监测的优势：  拍摄角度更加灵活；  离拍摄目标近，拍摄到的目标细节更丰富；  安全作业保障能力强， 可进入高危地区开展工作， 也有效地避免了监测采样人员的

获取环境监测数据。例如，某地区的低空监测网络通过部署 10 个 固定监测点与 5 架无人机相结合，实现了对该区域微气候变化的高 效捕捉。通过这种方式，不仅可以获取实时的空气质量数据，还可 以追踪污染源及扩散路径，为治理提供科学依据。 综上所述，低空环境监测在当今社会中具有极其重要的意义， 它不仅有助于政府部门制定科学合理的环保政策，保障公众健康， 还能提升社会整体的环保意识，推动可持续发展的进程。在未来的 PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2 等，并能够及时捕捉污染 物的空间分布特征。 2. 深化数据分析：所构建的监测网络将配备强大的数据分析平 台，能够对收集的数据进行多维度分析，以识别污染源，为政 策制定提供科学依据。 3. 增强公共意识：通过建立公开的数据共享平台，公众可以实时 获取周边环境的监测信息，这将有助于增强公众的环境保护意 识，推动绿色出行和生活方式，提高社会对环境问题的关注 以及卫星 遥感等，形成一个覆盖广泛的监测网络。 低空监测不仅仅是对常规空气质量指标（例如 PM2.5、PM10、NOx、SO2 等）进行监测，还包括对特定颗粒物 和化学物质的追踪，以识别污染源与来源。通过对低空环境中污染 物的实时监测，相关部门可以及时作出反应，采用针对性措施，减 少有害物质的排放。 低空监测的关键特点包括实时性、覆盖面广、数据精确性和可 移动性。实时性保证了监测结果能够及时反映环境状况，为决策者

命令的实 时传输。常见的频段包括 900 MHz、2.4 GHz 和 5.8 GHz，这些频段支持较低延迟的双向数 据传输，适合短距离或中距离的通信需求。在城市和复杂环境中，无线通信技术还需克服多 路径传播和信号衰减等挑战，以确保飞行器的可靠控制。 2、5G 蜂窝通信技术 5G 技术凭借其高速率、低延迟和大连接数的特性，为低空通信带来了革命性变化。5G 网络能够支持无人机实时传输高 被恶意窃取或篡改。通过多层次的安全机制，可以确保数据在传输过程中的完整性、机密性 和不可篡改性，减少信息泄露和恶意攻击的风险。 7、多频段多协议通信融合 在低空通信环境中，不同的应用场景和任务需求可能需要多种通信协议的支持，如 5G、 Wi-Fi、卫星通信等。多频段多协议融合技术能够灵活切换和协调不同的通信方式，确保无 人机在不同环境和飞行条件下都能保持通信的连续性和稳定性。这种技术有助于提升通信的 特别适用于室内环境或其他 GNSS 难以覆盖的区域。UWB 信号抗干扰能力强，定位精度可 达厘米级，广泛应用于无人机的近距离导航、室内飞行和精准着陆等场景。相比其他无线定 位技术，UWB 在多径效应严重的环境中仍能保持较高的定位准确性。 6、RTK 技术 实时动态载波相位差分技术(Real - time kinematic, RTK) 是一种高精度的实时差分 GNSS 技术，是 GNSS