【深度学习新浪潮】空天地数据融合技术在城市三维重建中的应用

空天地数据融合技术在城市三维重建中的应用已取得显著进展，尤其在提升精度以满足具身智能机器人仿真训练需求方面，研究和产品均呈现多样化发展。以下是关键研究进展、产品方案及精度要求的详细分析：

一、研究进展与技术路径

1. 多源数据融合的技术突破

• 时空基准统一：通过北斗网格剖分技术建立统一时空标识体系，实现厘米级精度的全域数据清洗与融合。例如，武汉大学研发的地形级实景三维软件系统，结合卫星遥感、航空摄影与地面移动测量数据，生成全国1米分辨率地理实体分类成果，为地形级建模提供基础。
• 动态场景处理：针对动态障碍物（如车辆、行人），采用语义分割与动态插值技术。例如，威海市应急测绘平台通过无人机实时视频与实景三维模型的融合，结合热红外镜头实现夜间火情的精准定位，动态姿态数据的插值计算减少了投影顿挫感。
• 多模态感知融合：LVI-SAM和R3LIVE等开源算法支持LiDAR、相机和IMU的实时融合，生成带纹理的稠密点云地图，适用于无人机与自动驾驶车辆的动态环境感知。CS-NeRF框架通过众包数据（如自动驾驶车辆图像）结合SfM优化姿态，实现厘米级定位精度，显著提升大场景重建效率。