低空经济产业链
助力行业业务效率起飞
从2021年“低空经济”概念首次写进《国家综合立体交通网规划纲要》，到2023年中央经济工作会议首提“低空经济”并被确立为战略性新兴产业，再到2024年全国两会期间“低空经济”首次写入《政府工作报告》，随着国家将低空经济提升到战略层面，政策和产业驱动下的“低空经济+”应用场景正加速落地。那么，低空经济到底是什么？为何受到国家如此重视？
低空经济是以民用有人和无人驾驶航空器的低空飞行活动为牵引，辐射带动航空器研发、生产、销售以及低空飞行活动相关的基础设施建设运营、飞行保障、衍生综合服务等领域产业融合发展的综合经济形态。
低空经济不仅在消费领域有着巨大的发展潜力，其与行业的融合，也在政企业务管理方面带来效率改革的重大作用：通过无人机等为支撑的新型低空生产服务方式，以信息化、数字化、智能化赋能行业管理技术与应用场景，为政企构建大幅提升行业业务效率的先进数字化模态。
可见上表中，包括低空生产作业（农林植保、探矿采油、电力巡检、地理测绘、航空摄影等）、低空通航运输（支线客运、短途运输、城市空中交通、城际通航、无人机物流）、低空公共服务（应急救援、警用安防、海关飞行、政务飞行、路政巡查、信息通信、气象探测、海洋监测）等在内的低空运营服务，是低空经济产业生态中的重点板块。
其中，低空通航运输与低空公共服务，在物理空间维度上的直接大幅提速与降低成本模式，以无人机遥感为代表的低空生产作业模式，也为政企数字化与业务管理提效带来重要契机。
例如在路政巡查中，通过无人机影像大数据处理与智能识别，可快速精准定位路况位置，即时排除问题，恢复高效交通运输；在能源管道巡检中，依托无人机执飞、大数据处理与人工智能监测相结合，一周内就可以完成平时3-5人数月的百公里管道巡检，并且可以对人力难以深入检查的区域全覆盖；而在智慧农业中，无人机可以快速生成农田高清影像，完成地图重建，利用AI技术自动识别农田边界，获取地块面积，同时通过对无人机搭载的多光谱传感器可以获取作物生长的多光谱影像，监测分析作物生长情况，实现农田规划、信息记录和精准管理。
图源：网络
然而，无人机获取的影像数据量巨大，需通过精准化处理、智能分析与快速共享，才能形成高效业务应用与执行协作。如何让无人机在行业业务中，动力充足，聚势而飞？
无人机影像精准高效处理与共享管理
行业应用重要基础
通常，无人机影像获取到应用一般会经历如下过程：
首先，进行影像采集，无人机搭载高分辨率相机在预定航线上飞行，捕捉地面图像；数据进入软件平台，进行影像预处理，包括去噪、对比度增强等，以提高影像质量；执行影像校正，通过几何校正消除畸变，确保影像的准确性，并进行影像拼接，将多张影像融合成一幅完整的地图；然后可形成各类数据成果，如三维建模、DOM、OGC标准服务，或根据业务需求进一步进行特征提取，识别图像中的关键信息，如道路、建筑，或变化检测等，以支持各类应用场景。
在无人机影像数据处理中，确保图像对齐的精准度是至关重要的，因为它直接影响到后续DOM（数字正射影像）、地理空间定位和解译分析信息的准确性；而在实际应用中，为适应变化的目标环境或业务需求，也需要对无人机影像进行动态处理与转换，以灵活满足测绘、公路、交通、农业等行业不同场景需求。
这就对无人机数据处理提出了很高的要求，无人机数据量较大，高精度处理虽然可提高对齐准确性，同时也会增加计算时间和资源消耗，难以兼顾无人机影像处理中的精准度、灵活性、时效性要求。
另一方面，提升存储与共享效率也是无人机行业应用的基础。以无人机对百公里管道巡检为例，每次巡检的影像数据获取量在20G以上，要基于这些无人机影像对业务进行协作管理，组织需要多级多部门快速数据共享、查询检索、实时浏览。
构建一套高效精准处理共享数据的系统，成为提升无人机行业应用效率的重要环节。
数据处理精度与共享效率“双提速”
驱动无人机聚势而飞
针对海量无人机影像各环节的难点问题，数简通过“简算”核心技术，结合遥感实时自动化在线处理模型架构，将原始的单个大范围浏览请求按照查询范围动态拆分到像素级，从云存储中的海量数据实时精准智能查询调用原始影像数据，实现全流程实时在线数据预处理、动态转换、个性化呈现、模型参数计算，按需快速发布为OGC标准服务，既保证了海量数据共享效率与自动化程度，同时也提升了影像数据处理的精准度和灵活性。
在处理精度方面，数简利用影像基础平台的高性能动力，在高分卫星遥感影像动态校正处理、自动镶嵌基础上，采用合成可见光智能算法与“简算”核心技术深度融合，对影像DN值进行像素级动态处理，自动提取与增加控制点，进一步优化对更高精度无人机影像的处理精度，实现快速校正、精准拼接、自动镶嵌，不仅支持无人机影像高效生产DOM，同时支持对精准处理成果进行实时在线的智能分析计算，如NDVI、NDWI。
在存储共享上，数简通过自研影像基础平台，实现海量、多源空间影像（无人机影像、卫星影像、数值影像等）的原生云管理和发布，涵盖空间影像从存储到应用的全生命周期。将传统影像处理中的批处理过程转变为实时、动态的个性化服务能力，服务周期由数十小时缩短为数十毫秒，影像管理规模拓展至百PB级，大幅减少硬件和人力投入，实现空间影像的低成本、自动化、高效率的生产、管理、发布和应用的全周期提速。
数简影像平台：无人机影像产、处、管、用的全周期提效
高效数据管理：基于B/S架构的PB级无人机影像数据的集中高效存储管理、灵活检索查询、全分辨率在线浏览，并支持无人机与多源空间数据（如多源卫星遥感、矢量、传感器等）快速融合应用，有效提升无人机影像大数据全生命周期效率，支持多部门基于原始影像的在线协作，可为不同行业应用提供数据服务接口与应用服务接口，支持行业二次开发快速构建、集成基于无人机空间数据的综合应用，灵活性和可扩展性为系统提供便捷与稳定保障。
数简平台支持多源海量无人机影像集中管理，并可灵活检索历史影像，并进行多时相对比，高效监测业务所处环境的地物变化
自动实时数据处理与发布共享：平台目前已支持多个无人机型号影像数据，自动识别基本属性，以及控制点提取、匀光匀色等预处理工作；同时在可在数据发布过程中，提供实时在线的坐标/投影系动态转换、几何校正/精校正、动态拉伸、自动镶嵌拼接、多光谱波段动态自由组合、NDWI/NDVI计算，可直接快速发布为OGC服务进行便捷共享，并支持自动化正射影像产品DOM生产；并可自动将DOM进行切片，生成瓦片文件，直接使用web端即可浏览成果。
以百公里能源管道巡检中获取的20GB无人机影像为例，数简平台校正处理效率从传统模式下的一周跃升至分钟级，精校正1小时内，相比传统处理模式提升10倍；
20GB级无人机数据通过数简平台快速发布为“一张图”标准服务，发布前可设置参数，发布同时可按需实时动态处理
通过平台校正处理的无人机影像数据可在发布过程中与底图自动精准镶嵌，为后续基于影像的智能目标识别、空间位置提取，以及构建行业智慧管理“一张图”提供高效基础。
数简平台支持对无人机传回的数据实时校正处理、自动镶嵌、动态检测，对问题快速精准定位
影像智能分析：利用机器学习和人工智能技术，对影像进行智能识别、分类和分析，提供无人机影像的变化检测、目标识别等人工智能模型，并通过提高数据处理的速度和准确性，支持无人机动态实时检测，同时可为行业垂直的无人机识别智能模型提供高效的训练框架。
数简平台支持无人机影像的AI变化检测，可辅助人工对海量影像的变化情况进行快速智能识别
多源数据融合：提供无人机影像与卫星遥感、矢量等多源数据集中管理与查询功能，以及多种传感器数据集成能力，可便捷集成进系统，实现多源数据的融合处理，并支持复杂场景智能化监测模型构建与集成创新，提供更全面、更准确的业务管理与决策支持。
数简平台支持对无人机卫星遥感、高程、矢量等多源时空数据进行集中管理，快速集成融合构建应用，形成能源巡检的数字化管理闭环
用户定制化服务：提供定制化的数据处理流程和分析工具：流程编排与智能分析平台，可根据不同行业的需求，满足特定应用场景的需求，以及人工智能模型与算法训练需求。
数简通过数据动态处理特性与流程定制化深度结合，让行业开发者可以通过简单的操作，选择所需的数据类型、处理算法和输出格式，实现实时个性化的信息产品生成
数据资产积累 资源优化配置：海量影像数据集中管理功能，帮助企业在积累数据资产的同时，可以对数据进行快捷的查询调阅和复用，帮助企业更好地规划资源，优化运营成本。
本次我们聚焦低空经济背景与数据技术层面，分析低空经济中，如何通过技术创新和基础平台能力提升无人机数据处理与管理的综合效率；接下来，我们将深入路政、农业、能源等行业案例，具体分析影像平台对无人机在行业业务中的推动作用，以及对人工智能检测技术创新的支撑提效，进而帮助政企在低空经济时代实现信息化、数字化和智能化的跨越，欢迎关注“数简”，我们下期再见👋🏻
数简平台系列视频教程
第8期 PB级卫星影像多维灵活检索 新鲜出炉
海量数据的查询检索和精准展现是数据管理和共享分析的重要环节，对于卫星影像这种图形化的数据更是如此。数简平台提供高效的空间&属性复合检索能力，即使在对PB级影像数据检索时，也能做到秒级响应，通过高效、灵活、可扩展的检索能力，不仅可为遥感大数据的检索共享、数据资产管理提供高效便捷体验，也为业务应用二次开发、激发空天数据要素乘数效应提供便利。
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