基于深度学习的高精度地形测绘与道路施工质量自动评估航空影像处理框架

《Microchemical Journal》：Deep learning–driven aerial image processing framework for high-accuracy topographic mapping and automated road construction quality assessment

本文提出了一种创新的深度学习驱动航空影像处理框架，通过四阶段处理流程（正射校正与辐射归一化、自适应深度正则化SfM/MVS模块、双分支深度卷积网络）实现了亚米级精度数字表面模型（DSM）生成（RMSE<0.25?m）和道路缺陷智能检测。该框架在8200张地理标记航空影像上验证显示：DSM重建相对LiDAR基准的RMSE达0.21?m，道路分割IoU为89.7%，缺陷分类F1-score达92.3%，单图像处理耗时仅2.1?秒，为智慧城市基建管理提供了高精度、近实时的技术解决方案。

　　

^章节概览

^相关研究

高分辨率航空影像的快速发展，主要得益于无人机平台、遥感传感器和边缘计算的广泛应用，正推动环境监测和基础设施资产管理等领域的自动化地理空间分析研究加速进展。深度学习技术已成为从数据集中提取语义和几何信息的主导框架，实现特征识别、三维重建和模式检测等功能。

^研究问题

高精度地形测绘和系统性道路质量评估是交通规划、资产管理和灾后恢复的核心要素。基础设施管理机构依赖精确的高程模型进行工程决策，并通过可靠的缺陷检测来制定维护计划。当前航空评估工作流在生成数字表面模型时，往往未能同步分析道路状况，导致数据处理冗余且效率低下。

^解决方案

本研究通过数学建模明确各关键算法的学习目标、约束条件和优化过程，提出包含三维重建管道、联合分割/分类网络和推理吞吐量优化器的模块化框架。该设计既保持各组件的独立性，又确保集成系统的互操作性。

^{算法与框架}

本文通过集成航空影像处理框架突破现有技术局限，创新性地将高精度地形重建与自动化道路施工质量评估相结合。框架包含两大算法模块：面向航空域道路分割与缺陷分类的深度学习网络，以及采用自适应深度正则化技术的三维重建系统，显著提升复杂场景下的地形保真度。

^{结果与讨论}

表4展示了道路分割模型在不同场景下的性能表现。在郊区阴影和工业眩光等挑战性条件下仍保持较高分割精度，总体交并比稳定在90%左右。模型在高端GPU上实现混合精度计算，处理1024×1024像素区块时内存占用优化明显，为实际工程应用提供可靠技术支撑。

^对比分析

本研究的创新性不仅体现在任务精度提升，更通过多维度指标（分割交并比、宏观F1分数、高程均方根误差）和部署约束条件（单图处理≤2.5秒，显存占用≤11GB）建立标准化评估体系。与同类研究相比，该框架在保持专业性的同时显著提升工程实用价值。

^结论

本研究成功构建了集成化地理空间处理管道，有效解决多模态特征融合与高程保真度评估的关键难题。通过将算法性能与部署指标（延迟、内存、标准兼容性）有机结合，为交通资产管理、灾后道路评估等生命健康相关领域提供可落地的技术方案。