第2章：数据采集基础：无人机航线规划、传感器类型与数据存储格式

大家好，我是老张。干无人机巡检这行快十年了，踩过的坑比飞过的航线还多。今天咱们聊聊数据采集最基础、也最容易出问题的三个环节——航线规划、传感器选型、数据存哪儿。

你想想看，数据质量好不好，80%在采集阶段就定调了。后面处理得再漂亮，原始数据糊了，那也是白搭。所以这一章，我把自己这些年摸爬滚打的经验全掏出来，咱们一个一个说透。

2.1 航线规划：不是画条线就完事了

很多人觉得航线规划就是在地图上点几个点，让飞机飞过去拍一拍。嗯，没那么简单。我见过太多新手，航线画得漂漂亮亮，飞完回来一看——塔顶没拍到、重叠率不够、照片糊成一片。

航线规划的核心，说白了就是三个字：全覆盖、无死角、高质量。

2.1.1 关键参数怎么设？

我个人习惯，拿到一个巡检任务，先问自己三个问题：

• 目标多高？——决定飞行高度和航线间距
• 需要多细？——决定地面分辨率（GSD）
• 环境多复杂？——决定安全冗余和避障策略

举个例子，巡检一座50米高的输电塔。我一般这样设：

参数	推荐值	说明
飞行高度	塔顶上方15-20米	太低有碰撞风险，太高细节丢失
航向重叠率	80%	保证三维重建时特征点匹配
旁向重叠率	60%	防止边缘漏拍
飞行速度	3-5 m/s	太快会导致运动模糊

这里有个坑，我提醒一下：重叠率不是越高越好。我曾经有个项目，为了追求完美，把重叠率设到90%。结果数据量暴增，处理时间翻了三倍，而且大量冗余照片反而降低了建模精度。适可而止，80%就够了。

2.1.2 航线类型怎么选？

不同的场景，用不同的航线策略。我总结了三类：

• 带状航线——适合输电线路、管道、公路。沿着目标走，简单高效。
• 环绕航线——适合塔筒、烟囱、建筑物。围着目标转一圈，拍全各个面。
• 井字航线——适合大面积区域，比如光伏电站、风电场。横竖交叉飞，保证覆盖。

我记得有一次巡检一个大型光伏电站，用了井字航线。结果飞完发现，有一排组件因为阴影遮挡，照片全是黑的。后来我学乖了，航线规划时一定要考虑太阳角度和阴影方向。最好选在正午前后两小时作业，阴影最少。

2.2 传感器类型：选对工具，事半功倍

无人机巡检常用的传感器就三种：可见光、红外、激光雷达。每种都有它的脾气，你得摸透了。

2.2.1 可见光相机

这是最常用的，说白了就是给无人机装了个高清摄像头。拍出来的照片跟我们手机拍的差不多，但要求更高。

• 分辨率：至少2000万像素，我建议用4000万以上的。细节决定成败。
• 传感器尺寸：1英寸底起步，全画幅更好。底大一级压死人，暗光环境下差距明显。
• 快门类型：必须用全局快门。卷帘快门拍运动物体，画面会扭曲，这在巡检中是致命的。

我踩过一个坑：用卷帘快门拍高速旋转的风机叶片，结果叶片在照片里变成了S形。后来换了全局快门，问题才解决。所以，拍运动目标，全局快门是刚需。

2.2.2 红外热成像

红外相机拍的是温度，不是颜色。它能把物体表面的温度分布变成一张图，哪里热哪里冷，一目了然。

红外巡检主要看什么？

• 电气设备过热——接头松动、接触不良，温度会异常升高。
• 光伏组件热斑——某块电池片坏了，温度比周围高。
• 管道泄漏——气体泄漏时温度变化，红外能捕捉到。

这里有个关键参数：温度分辨率。好的红外相机能分辨0.05℃的温差。我建议至少选0.1℃的，再低就漏检了。

2.2.3 激光雷达（LiDAR）

激光雷达是三维扫描的神器。它发射激光束，打到物体上反射回来，通过时间差算出距离。说白了，就是给环境「打点」，生成密密麻麻的点云。

激光雷达的优势：

• 不受光照影响——白天黑夜都能用。
• 穿透植被——能穿过树叶缝隙，打到地面。
• 精度高——厘米级甚至毫米级。

但激光雷达也有缺点：贵、重、数据量大。一台好的激光雷达，价格能顶好几台无人机。而且点云数据动辄几十GB，处理起来很吃硬件。

我个人的建议：如果只是做表面缺陷检测，用可见光就够了。需要三维建模或地形测量，再上激光雷达。别杀鸡用牛刀。

2.3 数据存储格式：存不对，全白费

数据拍完了，存成什么格式？这个问题看似简单，但很多人栽跟头。

2.3.1 可见光照片：JPEG vs TIFF

格式	优点	缺点	适用场景
JPEG	文件小、兼容性好	有损压缩，细节丢失	快速巡检、预览、报告配图
TIFF	无损、保留全部细节	文件巨大	精细分析、三维重建、存档

我一般这样用：现场快速检查用JPEG，正式采集用TIFF。TIFF虽然大，但后期处理时，多出来的细节可能就是发现缺陷的关键。

2.3.2 激光雷达数据：LAS格式

LAS是点云数据的标准格式。它不光存坐标（X,Y,Z），还存强度、颜色、分类等信息。

一个典型的LAS文件结构：

LAS文件头（Header）
├── 点记录格式（Point Format）
├── 坐标范围（X,Y,Z Min/Max）
├── 投影信息（Projection）
└── 点数据（Point Data）
    ├── X, Y, Z 坐标
    ├── 强度（Intensity）
    ├── 分类（Classification）
    │   ├── 地面（2）
    │   ├── 植被（3）
    │   ├── 建筑物（6）
    │   └── 电力线（14）
    └── 颜色（RGB，可选）

这里有个坑：LAS格式有版本之分。1.2版本最常用，但1.4版本支持更多字段。我建议统一用1.4，兼容性更好，信息更全。

另外，点云数据量很大。一个中等规模的变电站，点云可能有5-10亿个点，文件大小几十GB。所以一定要用SSD硬盘存储，机械硬盘读写速度跟不上。我吃过这个亏，用机械硬盘处理点云，卡得怀疑人生。

2.4 知识体系总览

说了这么多，咱们用一张图把这一章的核心逻辑串起来：

这张图把咱们这一章的核心逻辑串起来了。你仔细看看，航线规划、传感器、存储格式，这三者其实是环环相扣的。航线规划决定了你用什么角度拍，传感器决定了你能拍到什么，存储格式决定了这些数据能不能被后续处理用好。

好了，这一章就聊到这儿。数据采集是基础中的基础，基础不牢，地动山摇。希望我这些经验能帮你少走弯路。

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