摘 要
在国土资源开发利用过程中，对国土资源的利用提出了更高的要求。为了提高遥感影像资料收集的精度和工作效率，对遥感影像进行了研究。本项目拟利用多波段无人机遥感技术，并结合高精度的地物网，建立一种适应复杂地貌环境和地物类型变化的立体制图方法。在此基础上，提出了一种新的遥感影像融合方法，并将其应用到遥感影像中，以提高遥感影像的自动识别能力和解译准确性。在此基础上，选择具有代表性的地区开展现场试验，并与常规航空测量和地面测量相结合的方式进行比较和分析。实验证明，该方法可使野外工作效率降低60%左右，对地表目标的分类精度可达92%，对植被覆盖、水体和城乡交错地带的地表边缘检测具有较好的自适应能力。项目将多源遥感影像技术与遥感影像的智能化解析方法相结合，构建适用于国土资源动态监控的轻型无人机地图构建方法，为我国的国土空间规划及自然资源的有效利用提供技术支撑。关键词
无人机测绘；土地资源调查；多光谱遥感；深度学习分类；动态监测
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 国内外研究现状 1
1.4 研究方法与路径 2
2 无人机测绘技术在土地资源调查中的应用基础 2
2.1 土地资源调查的基本内容与技术需求 2
2.2 无人机测绘系统的技术构成与发展现状 3
2.3 无人机测绘在土地资源调查中的优势分析 3
2.4 典型应用场景下的无人机测绘实践案例 4
2.5 无人机测绘技术在土地资源调查中的局限性 4
3 无人机测绘数据采集过程的优化策略 5
3.1 多源传感器融合在土地测绘中的应用优化 5
3.2 飞行路径规划对测绘效率的影响与改进 5
3.3 不同地形条件下图像获取质量的控制方法 2
3.4 数据采集精度提升的关键技术手段 2
3.5 数据采集阶段的成本控制与资源配置优化 3
4 无人机测绘数据处理与成果输出的优化路径 3
4.1 图像预处理技术对测绘结果的影响分析 3
4.2 基于AI算法的土地利用分类精度优化 4
4.3 三维建模技术在土地资源调查中的应用改进 4
4.4 数据成果可视化表达方式的优化设计 5
4.5 数据标准化与成果共享机制的构建 5
结论 7
参考文献 8
致 谢 9
