【行业】“AI+雷达点云”提升实景三维数据生产效能

近年来，自然资源部第一航测遥感院持续开展实景三维关键技术攻关，深入推进“AI+LiDAR点云（雷达点云）”技术在实景三维建设中应用，促进了实景三维项目数据生产效能显著提升。

据了解，实景三维数据生产主要依托现代测绘和地理信息技术手段，将真实场景进行高精度建模，生成具有空间真实感，能够支持精细精准测量、地理空间统计分析的三维模型，是建设数字中国的基础资源和核心要素。自然资源部第一航测遥感院作为国家重要的测绘地理信息生产基地和实景三维中国建设主力军，近年来接续承担地形级、城市级、部件级实景三维数据生产任务，助推自然资源部门建成多尺度、多类型的空间地理信息数据库并保持更新，持续开展实景三维关键技术攻关，强化实景三维新技术验证与落地应用。

2024年以来，自然资源部第一航测遥感院深入推进“AI+LiDAR点云”技术融合，将基于 AI的机载 LiDAR点云自动精细分类技术应用于实景三维数据规模化生产中，通过将 AI技术深度融入激光点云数据采集、智能处理、动态优化全链条生产处理过程，充分发挥 Li-DAR点云数据高精度、高密度、语义信息丰富和 AI技术自动分类、智能处理、动态优化等优势特点，极大增强了地形级实景三维项目 Li-DAR点云数据自动化、智能化生产能力，在显著提升2米格网数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）等数据生产效能同时，也为后续实景三维复杂场景建模生产提供了重要技术支撑。

在陕西、甘肃、新疆等省级区域实景三维建设项目中，自然资源部第一航测遥感院技术团队依托基于 AI的机载 LiDAR点云自动精细分类技术，突破了传统生产软件仅能区分地面、非地面点的局限，做到了自主精准识别移动物体（如汽车）、植被、建筑物、架空管线等多种地物，分类准确率相较传统生产软件显著提升。在实现 LiDAR点云数据全要素自动精细分类目标同时，极大降低了人工编辑工作量，提升了数据生产效率。技术团队还充分发挥 AI模型自适应学习优化特性，针对不同区域项目特点，通过增加机器学习样本数量，持续训练优化自动分类模型，进一步提升 Li-DAR点云数据自动分类的准确性，达到了数据量越大、密度越高、分类效果越优的良好成效，为复杂场景建模提供了可靠保障。

为进一步促进陕西测绘地理信息局实景三维项目数据生产效能提升，该院近期组织专题培训，面向陕西测绘地理信息局属实景三维陕西建设承担单位有关负责人和技术骨干，分享了基于 AI的机载 LiDAR点云自动精细分类技术的技术路线和工艺流程，就持续完善该技术在实景三维项目中的应用场景进行了深入研讨。

同时，自然资源部第一航测遥感院坚持将人工智能技术研究应用纳入整体发展战略，主动发挥技术装备与人才队伍优势，加大资源支持力度，积极培育具有良好效益的智能应用场景。基于 AI的机载 LiDAR点云自动精细分类技术的落地应用，也成为该院人工智能应用“技术攻关—场景验证—成果输出”创新链条建设的典型案例。

后续，自然资源部第一航测遥感院将立足测绘地理信息数据生产与供需视角，聚焦影响生产效率、成果质量、管理效能的瓶颈问题，不断推进多模态数据融合与智能分析等技术研究、场景设计与生产应用，进一步提高海量数据资源获取、处理、管理自动化与智能化水平，加快构建新型基础测绘生产服务体系，持续提升测绘地理信息服务保障能力。

来源：中国自然资源报