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水利水电工程管理与测量技术控制

范》为无人机组网遥感信息极坐标处理提供了便利。因此，探索无人机遥感数据
极坐标处理与经纬剖分格网组织管理标准二者结合的数学表达，可望形成以极坐
标经纬格网、时间分辨率度量为依托的无人机遥感空间信息一体化获取—组织—

管理—存储—处理—分析—应用的动态分析应用新体系。
3. 智能载荷平台自组织与冗余容错体系
无人航空器遥感载荷正遵循标准化和智能化发展。标准化本质上是模块化、
通用化，在制造环节降低成本并在应用环节中能够做到“高频、迅捷”。标准化、

智能化载荷技术主要包括快速安装和插拔、智能识别和检校、智能感知和作业、
数据智能预处理等，将极大提高应用效率。目前遥感载荷作业定位和曝光控制模
块有与平台飞控结合的，也有不依靠平台飞控系统而是载荷自成一体的。未来智
能化将是包容性的，并且可以按需切换和相互备份。遥感载荷和专业作业将更加

智能化地融合在一起，特别是在精准、高效无（少）公害农业领域。如通过农情
遥感获得病虫害处方图快速分析，确定病灶准确位置，再实施精确喷洒作业。这
样的农情遥感和喷洒作业“查打一体”系统将成为未来重要发展方向。载荷智能
化发展还将与平台智能化相向而行，并相互拓展到载荷平台一体化设计，构建系

统冗余容错体系，实现平台组合冗余，载荷组合冗余，以及两者交叉组合冗余，
推动无人航空器智能感知、智能认知、智能行动的一体化协同发展。
基于无人机载荷、平台组合冗余的容错体系是未来智能控制环境下对地观测
的必要系统模块。以飞艇、气球、大型无人机、多架轻小型无人机等多平台为依

托，搭载多光谱、高光谱、偏振、红外以及激光雷达等多载荷，实现无人机群组
网冗余智能观测，满足平台可替代，载荷可替代，组合工作流可替代，即满足冗
余重构，达到提高整体观测保险系数的目的，避免在某一平台出现故障时系统崩
溃或失效。

4. 无人机遥感大数据云处理平台
未来无人机遥感数据的获取和处理基本可以实现按需定制，数据产品在时相、
分辨率、类型和实时性上都可以极大地满足用户需求。与遥感卫星数据的集中获
取、处理和对外服务方式不同，无人航空器遥感数据来源多样，质量参差不齐、

时空基准不一致、数据标准不统一、传感器精度无法保证。建设网络化的无人机
遥感数据获取、汇聚和分享体系，通过“滴水成海、汇流成川”的方式实现数据
汇集，可以充分发挥其“聚变能”的重要作用。

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