无人机园林绿化巡检实施方案 聚焦树木倒伏风险排查、绿地养护监测、病虫害分布测绘三大核心任务,依托无人机航测+AI识别技术,实现园林绿化巡检的高效化、精细化、可视化,替代人工低效巡查,精准定位问题并形成可落地的整改依据。 一、核心工作内容 (一)树木倒伏风险排查 1. 航测采集树木主干倾斜度、根系裸露情况、树干腐朽/开裂、枝桠过密负重等核心数据; 2. AI算法自动识别倾斜度超阈值(如>15°)、根系松动、树干破损的高危树木,标注经纬度、树高、胸径; 3. 区分倒伏风险等级(高/中/低),重点标记行道树、公园核心区域、临建/临路树木。 (二)绿地养护情况监测 1. 监测绿地植被覆盖率、草坪斑秃/枯黄区域、杂草丛生范围、灌溉设施完好度; 2. 量化分析养护盲区(如边角区域、高大树木下方)、草坪修剪平整度、绿植长势均匀度; 3. 统计绿地损毁情况(如人为踩踏、车辆碾压、设施破坏),标注损毁面积和位置。 (三)病虫害分布测绘 1. 通过可见光+多光谱无人机采集叶片影像,识别叶片黄化、斑点、卷叶、虫蛀等病虫害特征; 2. 结合多光谱数据(如NDVI归一化植被指数),区分生理性枯黄与病虫害导致的植被衰弱; 3. 绘制病虫害分布热力图,标注病虫害类型(如蚜虫、红蜘蛛、叶斑病)、侵染范围、受害程度,明确核心疫区。 二、实施开展方法 (一)前期准备 1. 区域规划:根据园林绿化范围(公园/道路/景区)划分航测区块,设定航飞高度(树冠上方10-30m)、航带重叠率(前向80%/旁向70%),避开禁飞区和障碍物; 2. 设备调试:搭载可见光相机、多光谱相机、GPS定位模块的无人机,校准云台、电池,测试AI识别模型(提前导入本地树木、病虫害特征库); 3. 资料收集:获取巡检区域的绿化平面图、树木台账、既往养护/病虫害记录,作为航测比对依据。 (二)现场航测实施 1. 一键自主航飞:按照规划航线自动飞行,同步采集影像和定位数据,人工辅助操控避开突发障碍物(如电线、临时搭建物); 2. 重点区域补拍:对高危树木集中区、养护问题多发区、病虫害疑似区进行低高度(5-10m)精细化补拍,确保数据清晰; 3. 数据实时回传:通过4G/5G模块将航测数据实时回传至地面端,初步筛选模糊、无效影像,及时重拍。 (三)数据处理与分析 1. 影像拼接
00:00 / 02:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞28
00:00 / 01:24
连播
清屏
智能
倍速
点赞513
00:00 / 03:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞38
森林防火低空巡检 一、传统森林林草巡检痛点 林区面积广、山高林密、地形复杂,人工徒步巡护覆盖不全、盲区多; 森林防火压力大,火情初起难发现,夜间、深山肉眼无法巡查; 乱砍滥伐、非法侵占、病虫害、植被退化发现滞后; 人工巡检成本高、耗时长、巡护人员人身安全风险大; 多片区、多站点无人机各自为政,分散管理、数据不通、无法统一调度。 核心新模式逻辑 一网统飞全域低空管控平台 + 无人机自动机巢 + AI 智能识别 + 空天地一体化感知 打造一个平台统管全域、多机协同自动巡、AI 自动判隐患、工单闭环处置的林草森林智慧巡检新模式。 一网统飞平台核心能力 全域一网统管 统一接入多品牌多型号无人机、自动机巢、地面瞭望塔、视频监控、气象传感器,单平台集中调度、统一航线、统一数据、统一台账,解决各自为战、重复巡检问题。 全自动无人化巡检 预置森林 / 林草标准航线,无人机 + 机巢实现自动起降、自主巡航、自动返航、自主充电,7×24 小时常态化值守,无需人工到场操控。 AI 林草专用智能识别算法 内置森林巡检 AI 模型,高精度自动识别: 森林防火类:烟火、暗火、冒烟点、地表高温隐患 资源保护类:乱砍滥伐、非法开垦、林地违建、盗猎痕迹 生态监测类:森林病虫害、植被枯黄退化、林地覆盖率变化 风险隐患类:山区地质滑坡、林区道路阻断、输电线林区隐患 #无人机巡检 #一网统飞 #森林防火 #林草保护 #算法
00:00 / 01:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞17
00:00 / 02:03
连播
清屏
智能
倍速
点赞481
00:00 / 02:13
连播
清屏
智能
倍速
点赞106
00:00 / 01:32
连播
清屏
智能
倍速
点赞46
00:00 / 00:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞177
00:00 / 01:13
连播
清屏
智能
倍速
点赞50