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自然災(zāi)害通常會損毀道路，為線路查勘工作帶來不?便；夜間突發(fā)故障，需要第一時間定位問題，快速搶修恢復(fù)供?電。無人機優(yōu)勢安全高效，智能化工具查勘現(xiàn)場，保障作業(yè)安?全

業(yè)務(wù)痛點配網(wǎng)線路復(fù)雜，城區(qū)車輛人員多，大型無人機不易?用；配網(wǎng)線路距離長，巡檢頻率高，需要便攜式無人機進(jìn)行快速作?業(yè)。無人機優(yōu)勢機身小巧，單手即可掌?握；輕巧便

業(yè)務(wù)痛點配網(wǎng)線路長，環(huán)境多樣，對巡檢效率要求?高；受制于周圍環(huán)境影響，部分區(qū)域無法到達(dá)或只能遠(yuǎn)距離觀測，不利于分析判?斷。無人機優(yōu)勢通過自主飛行航線，可自動化完

業(yè)務(wù)痛點效率要求高，高效地搭建好桿塔線路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫才可以開展后續(xù)的相關(guān)應(yīng)?用；質(zhì)量要求高，準(zhǔn)確且高質(zhì)量的模型數(shù)據(jù)是滿足相關(guān)業(yè)務(wù)精細(xì)化管理的前?提。無人機優(yōu)勢無人

業(yè)務(wù)痛點輸電通道距離長，單塔人工巡檢效率有限，山林之間人工徒步異常艱?苦；環(huán)境復(fù)雜，涉及高海拔地區(qū)、人員密集城區(qū)、山?區(qū)；結(jié)構(gòu)復(fù)雜，巡檢點位多，人工巡檢工作量極

業(yè)務(wù)痛點輸電桿塔高度較高，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，地面視角存在遮擋，無法看到設(shè)備全?貌；受制于周圍環(huán)境影響，部分區(qū)域無法到達(dá)或只能遠(yuǎn)距離觀測，不利于分析判?斷。無人機優(yōu)勢可見

業(yè)務(wù)痛點自然資源分類調(diào)查覆蓋區(qū)域廣，交通不便，人工核查成本高，數(shù)據(jù)難以進(jìn)行自動化分類，分析工作量?大；衛(wèi)星影像時效性低，分辨率低，難以保障分類的精準(zhǔn)?性。無人機

業(yè)務(wù)痛點工程跨度大、周期長，管理人員對施工進(jìn)度缺乏有效的監(jiān)測手?段；固定攝像頭難以覆蓋工地全貌，常規(guī)視頻信息數(shù)據(jù)量大，難以從中獲取有效的關(guān)鍵信息，而且存在監(jiān)控死

業(yè)務(wù)痛點施工環(huán)境數(shù)據(jù)采集效率低，導(dǎo)致工程周期延長，難以滿足及時交付的需?求；外業(yè)工作量大，人員、時間、設(shè)備投入成本?高；測繪成果單一，僅限于數(shù)字線劃圖，無法提供

業(yè)務(wù)痛點水利、橋梁、公路等基礎(chǔ)設(shè)施種類多，跨度大，現(xiàn)場測量難度高，工作量?大；使用傳統(tǒng)圖紙難以直觀反映周邊的地形與環(huán)境，基于二維地圖無法完成復(fù)雜的 GIS 分析

業(yè)務(wù)痛點傳統(tǒng)土地規(guī)劃通常使用谷歌地圖、紙質(zhì)地形圖、等高線圖等資料，數(shù)據(jù)時效性差、分辨率?低；缺乏可視化信息，對地形、地貌以及土地附著物等關(guān)鍵信息難以直觀掌?握。

無人機可高效構(gòu)建實景三維模型，直觀反映地貌和建筑信息，輔助設(shè)計人員進(jìn)行科學(xué)規(guī)?劃。業(yè)務(wù)痛點由于缺乏高精度位置信息，BIM 設(shè)計圖、道路矢量圖、衛(wèi)星影像圖無法進(jìn)行