2 数据传输层.................................................................................27 3.1.3 数据处理层.................................................................................29 3.1.4 应用服务层. 63 5.2.3 移动网络整合.............................................................................65 6. 数据处理与分析..........................................................................................67 6 10.2.1 数据完整性检查.....................................................................132 10.2.2 异常数据处理.........................................................................134 11. 成本预算与资金来源.......

1 无人机技术.................................................................................22 2.2.2 数据处理与分析技术..................................................................24 2.2.3 通信技术............. 速发展，成为城市管理、环境监测、交通巡查等多领域应用的重要 工具。无人机，通常指的是不需要人工驾驭的航空器，能够通过遥 控或自主飞行的方式进行多种任务。它们的关键技术包括飞行控制 技术、通信技术、传感器技术和数据处理技术等。 飞行控制技术是无人机技术的核心，涉及到航迹规划、自动驾 驶仪和姿态控制等功能。现代无人机普遍使用高精度的惯性导航系 统（INS）结合全球定位系统（GPS）进行飞行控制，以确保飞行 传感器技术的发展为无人机的有效运行提供了必需的数据支 持。无人机可以配备各类传感器，例如高清摄像头、红外热成像 仪、激光雷达（LiDAR）等，以实现不同的飞行目标。这些传感器 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：

5.2.1 图像识别算法.............................................................................95 5.2.2 数据处理算法.............................................................................99 6. 系统集成........ 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项目将建立一个大规模的图像数据库，涵盖各种地形和气候条 件下的图像样本。同时，项目还将开发一套自动标注工具，减少人 工标注的工作量，提高数据处理的效率。 项目的实施将分为以下几个阶段： - 需求分析与系统设计 - 硬 件选型与集成 - 软件开发与测试 - 系统部署与试运行 - 用户培训与 技术支持 项目预计在 供一套高效、可靠、安全的解决方案，推动相关行业的技术进步和 应用发展。 1.2.1 提高图像处理效率 在低空无人机 AI 识别自动处理图像项目中，提高图像处理效 率是核心目标之一。通过优化算法、硬件配置和数据处理流程，我 们旨在显著缩短图像处理时间，同时确保处理结果的准确性和可靠 性。具体措施包括： 1. 算法优化：采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）， 对图像进行快速识别和分类。通过模型剪枝、量化和知识蒸馏

..59 5.1.2 光学与红外传感器......................................................................61 5.2 数据处理与分析..................................................................................63 5.2.1 数据融合技术 些方面相辅相成， 形成一个完整的空中交通管制管理体系。 在系统架构设计上，我们将采用分层架构，主要包括数据收集 层、数据处理层、决策支持层和用户交互层。数据收集层将通过多 元化的传感器获取地面和空中的实时数据，其中包括气象数据、航 班状态信息以及空域利用情况。数据处理层将采用云计算技术，对 收集的数据进行分析与处理，以支持决策层的实时决策。 在技术选型方面，将优先考虑采用国际先进的空中交通管理技 现有空中交通管制系统（ATC）的主要技术平台包括一系列综 合的硬件和软件解决方案，它们共同构成了现代空中交通管理的基 础。这些技术平台旨在确保航空器的安全、高效和顺畅的运行，主 要涵盖雷达监视、通讯、数据处理和决策支持等多个方面。 首先，雷达监视系统是空中交通管制的核心组件。它通过地面 雷达和卫星技术对空域内的飞行器进行实时监控。目前，越来越多 的空中交通管制中心采用先进的多功能雷达（例如 PSR

面向各部门的业务需求 网络资源算法资源 云资源 面向管理层的决策需求 数据要素 X 无人机服务运营体系 总体规划 视频监控、移动终端、传感器 等前端数据采集资源 GISTC 无人机管理平台 数据处理平台 业务应用平台 低空装备共享 技术资源共享 P7 O- 方案优势 1 . 创新技术 & 业务 & 商业模式，突破无人机应用瓶颈，推动产业融合，赋能社会治 理 2 . 创新技术 & 业务 服务优势 __ 高效数据处理能力：与中科院共同投资建设三维数据 中心，拥有 100+ 数据计算节点。可实现三维实景 模 型 10-20 平方公里 / 天，三维精密模型 5 平方 公里 / 天的 处理效率。 倾斜摄影三维数据、 正射数据采集及处理 激 光 Lidar 数据处理 多光谱 / 高光谱数据处理 模型修饰服务 模型单体化服务 方案内容 GISTC 数据处理 P12 方案内容 构建服务预约、综合调度、统一下发、集中管理为一体 的无人机指挥调度机制 方案内容 7. 服务运营体系 GISTC “ 数据要素 X” 无人机服务运营中心 “ 数据要素 X” 专业服务团队 数据处理 运营中心 P20 2 1 个服务运营体系 覆盖 N 个业务场景 联动 N 个治理区 域 融合无人机飞控、物联网、图像识 覆盖环保、水利、消防、气象、河长、交通、 实现区域协调联动治理，覆盖全区

：稳定操控新选择 ................................................................................... 17 4、PLM 与数据处理 ：全生命周期管理 ................................................................................... 17 六、低空保障与综合服务 的低空经济生态系统，以稳健的步伐推动科技进步和社会福祉。 3 2、产业链概述与重要性 低空经济产业链包括原材料、零部件的生产和供应，飞行器的研发、制造和 维护，飞行服务的提供，以及相关的数据处理与运营服务。这一产业链不仅需要 传统航空材料和尖端技术材料相结合，还涉及众多跨学科的技术与产业融合，比 如信息技术、智能控制技术、大数据分析等。低空经济的重要性在于其为经济增 长提供了 头和 其他监测设备来完成特定任务。例如，在农业领域，无人机搭载的多光谱 相机能 够进行农田的精准监测；在灾害监测与应对领域，无人机安装了热成像 仪和搜救 设备，用于实时的灾情评估和人员搜救。 数据处理设备和先进的通信技术也同样重要。在无人机的操作过程中，需要 实时的数据传输和处理，从而确保飞行的安全和任务的准确完成。为此，机载 数 据处理单元、远距离通信设备、以及具备高带宽的数据链路系统被广泛应用

（二） 执行设备............................................................................- 46 - （三） 数据采集&数据处理..........................................................- 46 - （四） 平台开发对接....................... 市自然资源部门根据省厅主管部门 要求，结合本市自然资源条件和监管需求，编制低空监管技 术支撑体系建设方案，统筹执行低空监管工作，负责组建市 级综合监管中心、购买或租赁无人机服务、申请无人机空域 监管服务运行、数据处理及汇交、安全保密等工作。 自然资源 xxx 项目建设方案 6 自然资源 xxx 项目建设方案 区域监管：建立市级无人机飞行管控平台，划定 重点监管区域（如耕地保护区、生态红线区、矿产开发集中 （一）基础设施现状分析 目前 xx 市自然资源和规划系统已初步构建低空监 管基础设施框架，市级层面配备行业级无人机 15 架（以多 旋翼机型为主，续航时间 40-60 分钟），配套地面站 5 套、 数据处理工作站 10 台，建成无人机起降点 3 处（分布于城 市核心区、城郊结合部）；区县层面累计配置中小型无人机 30 余架，主要用于日常巡查，但设备以消费级及入门级为 主，载荷能力仅支持单镜头可见光拍摄，续航时间普遍低于

..................... 11 3.4 气象技术 .................................................... 13 3.5 数据处理与分析 .............................................. 15 4. 系统架构与集成 ............................... 因此，行业内亟需编制一份白皮书，系统梳理相关技术框架、标准和应用场景，这将有助于 建立技术标准和行业规范，从而确保低空空域飞行器能够安全、高效地运行。 通过统一低空空域的通信、导航、监测及气象数据处理标准，不仅能够提升无人机、低 空飞行器与地面系统之间的互操作性，还能有效降低空域管理的复杂性，避免通信干扰和空 域冲突。同时，这些标准也可为相关技术的发展和创新指明方向。在空域管理的不同场景中， 的无人机低空飞行。 3.5 数据处理与分析 低空数据处理与分析在无人机应用、智能交通系统、环境监测和城市管理等领域发挥着 至关重要的作用。随着无人机技术的快速发展，获取的数据量急剧增加，如何有效处理和分 析这些数据成为了一个关键挑战。 低空通导监及气象技术涉及的数据处理与分析，主要涵盖实时数据采集与处理、数据融 合与清洗、数据存储与管理等数据处理技术，以及环境建模、趋势预测、异常检测与智能决

飞行服务运营流程管理 边缘计算及数据传输 飞行数据处理 飞行成果交付及应用 数据储存 数据加工 互联网 数据分析 无人机飞行 数据采集 边缘计算 数据传输 数据处理 成果交付 无人航空数字运营一体化体系 AI 、云计算、 BIM 、 GIS

气象数据采集模块 通过部署在低空（ 1000 米以下）的 5 个采集点，实时监测温度、湿度、气压、风速、风 向等气象参数，采用高精度传感器确保数据准确性，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 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 实现秒级数据接入，确保数据实时性与完整性。 数据处理流程 智能预报引擎 搭建包含 LSTM 时序预测层、 3D 卷积空间分析层的混合模型，支持 0-72 小时逐分钟预报，水 平分辨率达 500 米，垂直分层精度至 50 米。 深度神经网络架构