大疆“平民化”航测遥感

价格平民化

降低购买门槛，打破用户因设备价格高昂而望而生畏的局限。提供高性价比的产品，实现用户以亲民的价格够买符合测绘生产 精度标准的设备。

技术平民化

提升智能化程度、降低操作难度，增加安全可靠性。以简单易用的工作流及智能化的操作方式，让测绘、泛测绘和非测绘专业

的用户也能立即上手，安全顺利完成测绘任务。

应用平民化

覆盖更多行业应用领域，测绘应用泛化、非测绘化。让测绘覆盖更多任务应用上，除自然资源、测绘、国土、勘测等测绘领域，

覆盖到建筑、林业、交通、水利等泛测绘领域，同时帮助安防应急、能源巡检其他领域应用航测遥感技术。

大疆测绘解决方案全景图-----激光雷达应用

M300 RTK

超强续航

空载续航高达55分钟， 搭配 P1或L1使用续航可超40分钟

高防护等级

IP45防护等级，最大可抗7级 风，-20°~50°工作温度

HMS系统

提供一站式无人机健康管理系统

多负载支持

最大载重达2.7公斤，提供上置 单云台、下置双云台， 开放 MSDK、OSDK和PSDK

六向避障

六向双目视觉+红外TOF传感器， 最大探测范围40米，避障有效速 度17m/s

多冗余设计

多传感器冗余、双控备份、双电 池设计、LTE图传备份链路

高清图传

提供航空级态势感知的FPV图传， 全新Ocusync 行业版图传远达 15km，支持LTE图传备份

智能电池

支持电池热替换，充满1组电池只 需1小时，共4组电池就可实现外 业无缝轮转作业。

精灵 4 RTK

精灵 4 RTK 是一款小型多旋翼高精度航测无人机，  面向低空摄影测量应用，具备厘米级导航定位系统 和高性能成像系统，便携易用，全面提升航测效率。

精灵 4 多光谱版

精灵 4 多光谱版是一款配备一体式多光谱成 像系统的航测无人机，可采集高精度多光谱数 据，助力农业监测与环境监察工作高效完成

负载模块 – 禅思P1

DJI P1 是一款高性能、多用途的航测负载，集成了全画幅4500  万图像传感器与三轴云台，支持多款镜头。搭配经纬M300 RTK

飞行平台和大疆智图后处理软件，为用户提供一体化、高精度、 高效率航测解决方案，树立航测领域新标杆。

负载模块 – 禅思L1

DJI L1 是一款高度集成、高性价比、易用的行业激光雷达负载。 一体化集成 Livox 、高精度惯导、1英寸测绘相机和三轴云台等 模块，搭配经纬M300 RTK和大疆智图，形成一体化解决方案，  轻松实现全天候、高效率实时三维数据获取以及复杂场景下的 高精度后处理重建。

负载模块 – 赛尔PSDK102S

赛尔PSDK102S是大疆行业应用合作伙伴深圳赛尔智控科技有限 公司生产的一款免像控倾斜摄影测量五相机，相机适配大疆经 纬M300 RTK无人机，主要应用于农房一体化等三维数据采集 领域。

农房一体化概述

主要难点

1.工期紧：预计2021年底完成

2.精度要求高：1级中误差±5cm

3.传统测绘痛点：入户调查难、调查信息杂、信 息完整度差、重复调查等

大疆无人机方案优势

1.免像控：大疆推荐的农房一体化实施方案免像控特性可大幅减少外业工作量

2.高效 作 业 ： 满足 1 类 精 度 要 求 情 况 下 ，  M300RTK倾斜方案单日作业面积超过5平方

3.测绘成果丰富：结合大疆智图，可生成实景三维模型，进而进行线划图生产。

P4R+大疆智图

云PPK辅助的河道确权项目

案例概述

测区是位于四川省美姑县的一条河流，全长33公里，河流两侧都是高山， 山区的移动信号很差，很多区域只有2G网络，无法使用网络RTK。要求 提交成果为1:1000正射影像，能看清河道两侧的建筑物，便于河道项目的 确权调查。

无人机航测方案

项目共投入1天P4R，10组电池，由于缺少网络RTK信号，采用P4R的云  PPK功能进行后差分解算。外业耗时共3天，航飞30个架次，采集照片 7029张。

在此项目中云PPK技术起到了关键作用，不用架设基站，解决了无网络情 况下高精度POS数据获取的问题。

精灵4RTK进行带状航线的作业效率很高，按照1:1000精度，600米的带 宽，平均每天可完成10公里航测作业。

P4R+大疆智图案例

数字文化遗产之重建悬空寺

案例概述

P4R+大疆智图：贴近摄影测量好能手

精灵4RTK自带三轴增稳云台，可按需测绘，非常适合针对立面等场 景的贴近摄影测量拍摄；

大疆智图建模效果精细，与精灵4RTK配合使用，可形成贴近摄影测 量精细化建模完整方案。

精灵4多光谱 - 应用案例

中山大学红树林实测案例

试验区

珠海淇澳岛红树林自然保护区

试验目的

科学研究：研究P4M分类的精度

研究方法

现场地面采集检查样本，用P4M采集测区数据，使 用eCognition面向对象方法分类。

精度评价

P4M分类结果总体精度：92.4%