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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利基于低空遥感的地籍测绘优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121527643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610043457.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于低空遥感的地籍测绘优化方法及系统是由沈俊;寇恒杏;吴煜;刘荣桂;吴旭;戴丽;张爱国设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低空遥感的地籍测绘优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于低空遥感的地籍测绘优化方法及系统，涉及测绘优化相关技术领域，方法包括：采集目标测区的卫星影像数据，识别建筑物密度分布、植被覆盖密度分布、地形高差变化率；在预置资源库中进行无人机类型、传感器类型选型，再执行基于飞行航高、航向重叠率及旁向重叠率的飞行路径规划；控制无人机飞行采集低空遥感数据集建立实景三维模型；调用地籍知识图谱进行推理、校验和冲突检测，生成目标地籍图。解决了现有技术中存在的地籍测绘作业难以在负载环境下进行精确数据采集，导致地籍要素识别准确性与可靠性及地籍测绘作业效率低的技术问题，达到了提升地籍测绘作业效率并增强复杂环境下地籍要素识别的准确性与可靠性的技术效果。

本发明授权基于低空遥感的地籍测绘优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于低空遥感的地籍测绘优化方法，其特征在于，包括： 采集目标测区的卫星影像数据，识别所述目标测区的建筑物密度分布、植被覆盖密度分布、地形高差变化率，生成识别特征集； 基于所述识别特征集，在预置资源库中进行无人机类型、传感器类型选型，再基于选型结果执行基于飞行航高、航向重叠率及旁向重叠率的飞行路径规划，建立无人机-传感器-路径映射，具体包括： 按照所述识别特征集对所述目标测区执行基于建筑物密度分布、植被覆盖密度分布、地形高差变化率的多层级一致聚类，建立各个子区； 基于所述预置资源库，对所述各个子区执行对应环境条件下的测绘精度优选，完成无人机类型、传感器类型选型，得到所述各个子区对应的各个选型结果； 基于所述各个子区的建筑物密度、植被覆盖密度进行三维建模复杂度识别，生成各个建模复杂度系数； 配置基于预设平坦复杂度阈值的基础航向重叠率阈值和基础旁向重叠率阈值； 基于所述预设平坦复杂度阈值，以所述各个建模复杂度系数计算各个子区增强权重，对所述基础航向重叠率阈值和所述基础旁向重叠率阈值进行权重加强处理，生成各个子区航向重叠率和各个子区旁向重叠率； 以各个选型结果内传感器的距离约束进行飞行航高配置，结合各个子区航向重叠率和各个子区旁向重叠率进行飞行路径规划，生成各个子区规划路径； 以所述各个选型结果和所述各个子区规划路径进行对应关系构建，生成所述无人机-传感器-路径映射； 以所述无人机-传感器-路径映射控制无人机飞行，采集低空遥感数据集建立所述目标测区的实景三维模型； 调用地籍知识图谱，对所述实景三维模型进行推理、校验和冲突检测，完成地籍要素的修正，生成目标地籍图； 其中，配置基础航向重叠率阈值和基础旁向重叠率阈值，包括： 所述基础航向重叠率阈值和所述基础旁向重叠率阈值为预设平坦区在三维建模精度满足预设精度阈值时的航向重叠率下限和旁向重叠率下限，其中，所述预设平坦区的三维建模复杂度小于预设平坦复杂度阈值； 其中，基于所述预设平坦复杂度阈值，以所述各个建模复杂度系数计算各个子区增强权重，包括： 通过计算所述各个建模复杂度系数相对于所述预设平坦复杂度阈值的增强比例，生成所述各个子区增强权重。

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