小时；跨部门协同（如应急管理、生态环境部门）时， 因数据接口不兼容，单次数据调用耗时长达 2-3 个工作日， 严重制约联合执法响应速度。 （三）技术突破：低空遥感体系成熟落地 以无人机为核心的低空遥感技术体系近年来实现 跨越式发展，为破解上述痛点提供了系统性解决方案： 1.硬件性能突破 多旋翼无人机续航时间突破 1 小时，载荷能力提 升至 5kg 以上，可搭载正射相机、红外热成像仪、激光雷 达等多类型传感器，支持全时段（白天 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 集约、绿色低碳发展”，要求 “加强自然资源监管技术创新， 提升智能化监测能力”。 自然资源 xxx 项目建设方案 12 自然资源 xxx 项目建设方案 《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国 式现代化的决定》（2024 年）：提出 “聚焦建设美丽中国， 加快经济社会发展全面绿色转型，健全生态环境治理体系”， 明确将 “自然资源智能监管” 纳入国家治理现代化范畴。 2.行业规范与技术标准

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 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 等技术，减少模型的计算复杂度和内存占用，从而提高处理速 度。 2. 硬件加速：利用 GPU 和 TPU 等高性能计算硬件，加速图像处 理过程。通过并行计算和分布式处理，大幅提升处理能力。例 如，使用 NVIDIA 的 CUDA 技术，可以在 GPU 上实现高效的 图像处理。 3. 数据处理流程优化：设计高效的数据预处理和后处理流程，减 少不必要的数据传输和存储开销。通过数据压缩和流式处理技

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............... 利用多种现代 监测技术手段和数据处理方法，构建的一个集成式监测系统。该网 络的主要目标是实现对低空环境中的各类污染物及其变化情况的实 时监测，确保环境质量符合国家标准和地方政策的要求。 首先，低空环保监测网络涵盖了从地面到一定高度范围内的环 境监测，其监测对象包括但不限于空气质量、水体污染、噪声水 平、土壤污染等。通过部署分布式监测设备，网络能够在低空范围 内形成全面的监测覆盖，有效捕捉环境质量变化的动态信息。监测 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

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 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，通过分布式账本确保飞行计划、物资调度等关键信息不可篡改、可 追溯。同时，基于区块链智能合约自动执行跨区域空域使用权流转，解决 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

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 URLLC （超可靠低时延通信）技术实现毫秒级数据回传，备用北斗 RDSS 短报文 通道确保极端天气下的通信可靠性，系统端到端时延控制在 200ms 以内。 基于 GeoMesa 时空数据库构建分布式存储系统，支持每秒 10 万级传感器数据的实时入 库与索引，提供时间序列插值、空间插值等数据融合服务，满足 PB 级气象数据的管理需 求。 1 2 3 低空微气象预报中心 03 多源数据采集 API 、 GeoJSON 、 NetCDF 等多种格 式输出，满足航空、能源等跨行业需求。 场景化产品矩阵 开发航线风切变预警、光伏发电功率 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

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

景可配置可见光+红外光电吊舱、测绘相机、激光雷达、移动基站、抛投装置等不同类型 任务系统，可实现灾害预警、灾情侦查处置、灾后勘测评估等救援各类作业； 传输网络通过运营商 4G/5G 无线网络或移动式聚合图传接入无人机设备。 无人机监控指挥中心部署应用平台服务器、流媒体服务器、存储系统，实现无人机 5 （直升飞机）的可视化监管应用。 同时本套工业无人机应急救援综合应用系统可根据客户应急救援指挥调度系统项目整 针对自然环境面积大、地形复杂，难以快速精确获取地表信息以及人员传统测绘手段 效率低，且实施风险较高的痛点，通过无人机实施应急测绘任务，可绘制受灾地区地形 图，便于现场判断受灾情况及周边次生灾害情况；同时，通过航片采集并实时生成灾区影 像，便于快速进行灾区重点标记、灾情要素统计，从而合理分配救援力量，确定救灾方 案；另一方面，可建立受灾区域三维模型，通过电子沙盘协助对受灾地区、房屋进行测 量。 图 2.8-1 正射影像成果图 无人机一般采用两种使用方式将采集到的视频监控及飞行信息传输到指挥中心。第一 种方式主要依靠地面站自身携带的无线网络模块以及移动运营商的 4G/5G 作为传输链路， 通过无人机监控指挥云平台传输；第二种方式依靠移动式聚合图传以及移动运营商的 4G/ 5G 作为传输链路将信息传输到指挥中心。 无人机监测系统架构图如下： 图 2.9 无人机监测系统架构图 2.3.2 系统组成 如图 2.9 架构所示，并根据图

的监测和治理已刻 不容缓。环境基础数据资料的获取是做好当前环境保护工作的前提， 环境基础数据资料的精确性、 可靠 性和时效性也迫切需要提高。 传统环境监测面临问题  人工去实地勘察、采样方 式，工作量大、工作效率 低，获取信息周期长  采用环保、规划、测绘等部 门已有的资料作为环境监测 基础资料，数据时效性差  利用卫星遥感数据进行环境 污染监测，数据重访周期 长，分辨率低 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

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 器的功能和作用，而且其观测资料更能代表区域性大气成 场景应用二：工程裸露沙土巡查 实时采集 PM10 、 PM2.5 、一氧化碳、臭氧、二氧化氮、二氧化硫等 6 项空气污染物的分布数据，并通过智能分析软件生成二维等值线分布图，清晰分辨出重污 染区域。同时可对可疑目标位置进行定点巡查，利用无人机光电吊仓通过结构化识别功能，快速锁定污染现场，并生成短视频，标记于环保一张图中，实现巡查、 分析、取证、执法、汇报等环节的统一管理。 场景应用三：建筑屋顶粉尘巡查 “ 无人机空中巡查 具备高负载和优秀的续航能力，采用模块化设计， 进一步提升了可靠性，使用更便捷，网络图传， 6S 高 压版电池组，支持多款云台，载重 3kg 。采用碳纤维 板为主体机身，高强度、质量轻，高度防雨；折叠式 机臂设计 , 实现快速收纳，缩小包装尺寸。采用高密度 智能电池，空载巡航时间最长 50min 。 特性 参数 空载重量 6kg 最大起飞重量 9kg 最大载重 3kg 空栽最长续航时间

模块之间 应通过明确定义的接口进行交互，确保在增加新功能模块或升级现 有模块时，其他模块不会受到影响。 其次，采用分布式架构是实现可扩展性的另一个重要策略。利 用云计算和边缘计算技术，可以将处理任务分布到多个物理设备 上，从而提升系统的处理能力和灵活性。这样的分布式系统可以根 据流量的变化动态调整资源分配，避免集中处理带来的性能瓶颈。 在技术实现上，引入微服务架构也能增强系统的可扩展性。通 速度、高度等关键参数。这些数据采集设备必须具备较低的延迟， 以允许系统在最短时间内更新飞行状态。 其次，数据处理模块应采用高性能计算平台。充分利用大数据 技术和云计算能力，快速处理瞬息万变的航空数据。系统可以采取 分布式计算策略，将数据处理分散到多个节点，以提高整体处理速 度和可靠性。 再者，实时信息的传递能力也是系统设计的重要组成部分。建 立快速稳定的通讯网络，确保空管部门、飞行器及其机组人员之间 的信息流 数据监测：实时监控航班状态，接收飞行器的数据反馈，检测 异常情况。 2. 数据分析：利用人工智能算法进行实时数据分析，预测潜在风 险，提供预警。 3. 决策支持：在航空交通复杂的情况下，自动生成最优的航行方 案，帮助管制员快速做出决策。 4. 反馈系统：实现飞行器与空中交通管理系统之间的信息反馈快 速循环，以确保航行计划及变更信息及时传达。 在实际操作中，系统需要通过定期的模拟测试和实际飞行场景