无人机航测技术算法概述！
一、核心技术
传感器技术：
GPS/GLONASS：无人机通过卫星定位系统实现高精度的飞行控制和数据采集。
高清相机：用于拍摄地面图像，通过后续图像处理生成三维模型。
激光雷达（LiDAR）：通过激光扫描获取高精度的点云数据，适合复杂地形的测绘。
惯性导航系统、气压计、磁力计、红外线传感器：这些传感器可以实时获取无人机所处的位置、速度、高度、姿态等信息，从而实现无人机的自主控制和数据采集。
RTK（实时动态定位）技术：
提高测绘精度，达到厘米级的定位效果。
摄影测量技术：
使用高分辨率相机拍摄地面图像，并通过图像处理软件（如Pix4D、Agisoft Metashape等）生成正射影像和三维模型。
GIS平台：
整合和分析测绘数据，进行空间分析和可视化。
二、核心算法
航线计算算法：
通过算法计算相对航高、基准面高、绝对航高等参数，确保无人机能够按照预定的航线进行飞行和测绘。
航线计算公式包括航向重叠度和旁向重叠度的计算方法，以确保相邻像片间的影像重叠程度满足测绘需求。
图像处理算法：
包括图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等步骤。
通过算法优化，提高图像质量，增强目标与背景的对比度，为后续的目标检测与识别提供可靠的数据基础。
目标检测与识别算法：
基于图像处理结果，利用模板匹配、机器学习或深度学习等方法，在复杂背景中自动识别出无人机目标。
这些算法能够准确区分无人机与其他飞行物或地面物体，提高探测的准确性和效率。
追踪算法：
在目标检测基础上，对无人机进行持续跟踪，并预测其未来位置。
常用的追踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等，它们能够有效处理目标运动过程中的遮挡、变形等问题，确保追踪的连续性和稳定性。
