基于深度学习的航测内业采编智能化关键技术

摘要：本文深入探讨基于深度学习的航测内业采编智能化关键技术，分析其应用价值、现存问题，并提出针对性策略，旨在推动航测内业采编智能化水平进一步提升，为相关领域发展提供参考。文中详细阐述了深度学习在提升采编效率与精度上的显著价值，针对数据质量欠佳、模型适应性差以及专业人才匮乏等突出问题，进行了深度剖析。同时，从优化数据采集流程、研发自适应模型架构以及构建人才培养体系等方面，提出一系列切实可行的策略，助力航测内业采编智能化突破发展瓶颈，迈向新的高度 。

关键词：深度学习；航测内业采编；智能化；关键技术

随着科技的飞速发展，深度学习在众多领域展现出强大优势。在航测内业采编中引入深度学习技术，开启了智能化发展新篇章，极大地改变了传统作业模式，具有重要的研究与应用意义。深度学习凭借其强大的特征提取与模式识别能力，能对海量航测数据进行高效分析与处理，精准识别各类地物要素。这不仅大幅提升了采编效率，让原本耗时费力的工作得以快速完成，还显著提高了采编精度，降低了人为误差。通过智能化手段，航测内业采编工作得以突破传统局限，为地理信息产业的发展注入新活力，对城市规划、资源监测等众多相关领域起到关键支撑作用 。

一、基于深度学习的航测内业采编智能化的价值

（一）提高采编效率

在传统航测内业采编模式下，工作人员需逐张浏览航测图像，手动描绘地物轮廓、标注属性信息，面对大规模的航测数据，这一过程犹如一场耗时耗力的马拉松。以一个中等规模城市的航测项目为例，涉及上万张航测图像，若采用人工采编，仅图像浏览就需耗费大量时间，更别提精确采编各类地物信息。而基于深度学习的智能化系统则如同为采编工作装上了高速引擎。它运用先进的目标检测与识别算法，在面对大面积城市区域的航测图像时，能迅速定位道路网络，精准识别建筑物轮廓。例如，某测绘团队在进行城市更新项目的航测采编时，引入智能化系统，原本需要一个月时间完成的初步采编工作，借助该系统仅用一周便完成，效率提升数倍。智能化系统不仅能快速识别常见地物，还能对复杂场景中的特殊地物进行自动分类与标记，大大缩短采编周期，为后续数据处理与分析赢得宝贵时间，有力推动项目整体进度。

（二）提升采编精度

人工进行航测内业采编时，受个人经验、疲劳程度以及对复杂地物环境认知差异等主观因素影响，极易出现误差。在山区等地形复杂区域，植被茂密，地形起伏多变，人工识别地形起伏与水系脉络犹如在迷雾中摸索，稍有不慎就会出现误判。深度学习算法则凭借强大的学习能力，通过对海量航测数据的深度挖掘与学习，构建起精准的地物特征模型。以我国西南山区的航测项目为例，该区域地形复杂，植被覆盖率高，传统人工采编精度仅能达到 70% 左右，而采用深度学习算法后，可准确穿透植被，识别出隐藏在其下的地形起伏，精确描绘细小的水系脉络，采编精度提升至 90% 以上。这一显著提升为后续的地理信息分析、地质灾害评估、生态环境监测等工作提供了坚实可靠的数据基础，确保各项研究与决策建立在精准的数据之上，避免因数据误差导致的错误判断与决策失误。

（三）拓展应用领域

以往，航测数据的应用主要集中在基础地图绘制、土地利用调查等常规领域。随着深度学习技术融入航测内业采编，航测数据的应用边界被极大拓宽。在应急救援场景中，如地震、洪水等灾害发生后，时间就是生命。基于深度学习的智能化采编技术能迅速从航测图像中提取受灾区域道路损毁情况，精确判断哪些路段可通行，哪些已完全中断，为救援队伍规划最佳救援路线提供关键信息。同时，快速识别建筑物倒塌范围，评估受灾程度，助力救援物资精准投放。在城市规划方面，通过对航测图像的深度分析，能精确统计城市绿地面积、分布情况，分析城市空间布局合理性，为城市更新、公园建设、交通规划等提供科学依据。此外，在农业监测领域，可利用航测数据识别农作物生长状况、病虫害分布，指导精准农业发展。这些拓展应用让航测数据在多领域发挥重要作用，创造巨大经济与社会效益。

二、基于深度学习的航测内业采编智能化面临的问题

（一）数据质量问题

航测数据的获取宛如一场充满未知与挑战的艰难征途，其中天气状况与设备状态等因素宛如隐藏在暗处的礁石，时刻威胁着数据质量的稳定。在阴雨天气的笼罩下，航测图像犹如置身于迷雾之中，雨滴的散射与光线的折射如同捣乱的精灵，肆意在图像中添乱，致使图像布满噪声，原本清晰的画面变得模糊不清，仿佛被蒙上了一层厚厚的面纱。设备方面，传感器老化如同年迈的老人，反应逐渐迟钝，校准偏差则似迷失方向的指南针，让获取的图像不可避免地出现几何畸变，形状扭曲变形，色彩也如同失去控制的调色盘，出现严重失真。深度学习模型恰似一位追求极致美味的厨师，对数据质量有着严苛的要求。一旦用于训练的数据存在瑕疵，就如同被端上了变质的食材，模型只能从中学习到错误的特征，进而导致后续一系列的错误判断。以某沿海城市的大型航测项目为例，在拍摄的关键时刻遭遇了大雾天气，这突如其来的变故让获取的航测图像质量大打折扣。当这些图像被用于深度学习模型训练后，模型对建筑物轮廓的识别出现了令人咋舌的严重偏差，原本规则整齐的矩形建筑被错误地识别为不规则多边形，采编结果与实际情况大相径庭，犹如南辕北辙。这不仅极大地影响了后续地理信息分析的准确性与可靠性，使得整个项目的进展陷入僵局，还不得不重新投入大量的人力、物力与时间进行数据采集与处理，造成了资源的巨大浪费与时间的严重延误。

（二）模型适应性难题

地球的表面地貌宛如一幅绚丽多彩、变化万千的巨型画卷，从一望无际的广袤平原到连绵起伏的丘陵山区，从繁华喧嚣的城市到荒芜寂静的沙漠，不同地区的地理环境犹如性格迥异的个体，存在着巨大的差异。已训练好的深度学习模型恰似一个习惯了特定环境的生物，一旦被应用到新的区域，便可能因无法适应新环境而出现 “水土不服” 的状况。在平原地区，地形平坦开阔，宛如一面巨大的镜子，地物分布相对规则有序，就像精心摆放的棋子。在此环境下训练出的模型，对平坦地形与规则地物的识别能力犹如训练有素的士兵，表现得极为出色。然而，当将其迁移应用到丘陵山区时，情况却发生了翻天覆地的变化。复杂的地形起伏如同波涛汹涌的海浪，一波接着一波，多变的地物形态更是让人眼花缭乱，蜿蜒的山谷似巨龙穿梭其中，错落的梯田如层层台阶罗列。这些超出模型原有学习范围的复杂情况，使得模型对地形特征的识别效果一落千丈，仿佛失去了方向的船只在茫茫大海中迷失。为了让模型能够适应新环境，往往需要投入大量的精力重新调整众多参数，甚至不得不重新采集数据进行漫长而复杂的训练。例如，某知名测绘公司在从平原地区项目转向山区项目时，原本在平原地区高效运行的模型，在山区却表现得差强人意。重新训练模型这一过程，耗费了大量的人力、物力与宝贵的时间，大幅增加了项目成本，如同沉重的枷锁，严重制约了技术在不同区域的快速推广与广泛应用。

（三）专业人才短缺

基于深度学习的航测内业采编智能化作为一个跨学科的前沿领域，犹如一座融合了多学科知识的神秘殿堂，将测绘学、计算机科学、数学等多学科知识紧密地交织在一起，这无疑对专业人才提出了近乎苛刻的高要求。然而，目前这类复合型专业人才的稀缺程度，犹如沙漠中的甘霖，少之又少。在实际工作场景中，航测人员长期沉浸于传统测绘工作，对深度学习算法这一新兴技术的理解犹如雾里看花，虽对航测业务流程了如指掌，如同熟悉自己的手掌纹路，但在将算法与实际采编工作相结合方面，却显得力不从心，难以利用算法的强大力量来优化采编流程，提升工作效率，仿佛手握一把锋利的宝剑却不知如何挥舞。而计算机专业人员，虽在算法开发领域如鱼得水，精通各种复杂的算法，宛如技艺精湛的工匠，但对航测业务中独特的地物特征、数据获取方式与严格的行业标准，却缺乏深入的了解，如同置身于陌生的国度。这导致他们开发出的模型在实际航测场景中格格不入，无法满足采编工作的实际需求。例如，某企业满怀期待地招聘计算机专业人员开发航测采编模型，由于该人员对航测中对水系精度的特殊要求一无所知，开发出的模型对水系识别精度严重不足，根本无法应用于实际项目，这不仅浪费了大量的人力、物力与时间资源，更凸显了专业人才短缺对技术推广应用的严重制约，使得这一前沿技术的发展步伐在人才匮乏的泥沼中艰难前行。三、基于深度学习的航测内业采编智能化发展策略

（一）优化数据预处理流程

建立严格的数据质量控制体系是确保航测数据可用的首要任务。在数据采集环节，配备先进的设备监测系统，实时监控设备运行状态，确保设备稳定运行，从源头减少数据质量问题。数据采集完成后，运用一系列先进的图像去噪、增强算法对航测图像进行预处理。基于小波变换的去噪算法如同一位精细的图像医生，能够精准去除图像中的噪声干扰，保留图像关键信息，提高图像清晰度。直方图均衡化方法则通过对图像灰度值的重新分配，增强图像对比度，使地物特征更加突出。例如，在某大型城市的航测项目中，采用严格的数据质量控制体系与先进的预处理算法，对采集到的上万张航测图像进行处理。经过处理后，原本模糊不清的图像变得清晰，建筑物、道路等特征一目了然，为后续深度学习模型训练提供了高质量数据，使模型训练效果显著提升，采编精度与效率均得到保障。

（二）构建自适应模型框架

研发具有自适应能力的深度学习模型是解决模型适应性难题的关键。迁移学习技术为这一目标提供了有效途径。通过在多个不同地貌区域采集少量数据，训练出一个基础模型，这个基础模型如同一个具备通用知识的 “种子”。当将其应用到新区域时，利用新区域的少量标注数据对模型进行微调，让模型快速适应新环境。例如，在对我国北方平原、南方丘陵以及西部山区等不同地貌区域采集少量典型数据训练基础模型后，将该模型应用到新的山区项目时，仅需采集该山区少量具有代表性的航测图像进行标注，对模型参数进行微调，模型就能迅速适应山区复杂地形，准确识别各类地物。这种方式极大减少了模型训练成本与时间，提高了模型在不同区域的应用灵活性，为航测内业采编智能化技术在全国乃至全球不同地理环境区域的推广奠定基础。

（三）加强专业人才培养

高校和科研机构作为人才培养的摇篮，应积极开设跨学科专业课程。在课程设置上，融合测绘学的航测原理、数据采集方法，计算机科学的深度学习算法、编程技术，以及数学的数据分析、模型优化知识，培养具备综合素养的复合型人才。企业内部也应定期组织员工培训，邀请行业内资深专家分享深度学习在航测内业采编中的最新应用案例，让员工了解行业前沿动态。同时，安排技术人员到先进单位学习交流，实地观摩先进技术应用流程。例如，某知名测绘企业与高校合作，开设定制化培训课程，选派员工参加高校短期进修班，并组织员工到行业领先企业参观学习。通过一系列举措，培养出一批能熟练运用智能化采编技术的专业人才，这些人才在企业项目中发挥关键作用，提升了企业在市场中的核心竞争力。

（四）促进产学研合作

测绘企业、高校与科研机构应紧密携手，形成产学研协同创新的强大合力。企业作为市场主体，最了解实际项目需求，能够提供丰富的实际项目数据与应用场景。高校和科研机构则拥有雄厚的科研实力，在算法研究、模型开发等方面具备优势。例如，某高校与一家大型测绘企业合作，针对某特定区域复杂地形的航测采编难题展开联合攻关。企业提供该区域详细的航测数据与项目需求，高校科研团队运用先进的深度学习理论，研发专用深度学习模型。经过多次试验与优化，最终开发出的模型经企业实际应用验证，大幅提升了该区域的采编效率与精度，将原本需要数月的采编工作缩短至数周，实现了产学研协同发展，有力推动航测内业采编智能化技术不断创新，为行业发展注入新动力。

四、结束语

基于深度学习的航测内业采编智能化具有显著价值，但也面临诸多挑战。通过优化数据处理、构建自适应模型、培养专业人才以及加强产学研合作等策略，有望克服现存问题，推动该技术持续发展，为航测领域带来更高效、精准的作业模式，助力相关行业迈向新高度。

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作者简介：黄晓静，职务：技术员，职称：工程师，研究方向：航测内业。