在无人机激光测绘中，机器学习技术能够通过分析大量历史数据，自动调整算法参数，优化测绘过程中的数据采集与处理策略，当前面临的主要挑战之一是：如何有效融合不同来源、不同格式的激光点云数据，以提升数据的一致性和准确性？
针对这一问题，我们可以采用一种基于深度学习的特征融合方法，该方法首先利用卷积神经网络（CNN）对原始激光点云数据进行特征提取，然后通过自注意力机制（Self-Attention）对不同来源的数据进行特征对齐和融合，这样不仅可以减少数据噪声，还能提高数据间的关联性，从而显著提升测绘精度和效率。
通过持续的在线学习，无人机可以不断适应新环境、新条件下的测绘需求，实现更加智能、灵活的作业模式。
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利用机器学习算法优化无人机激光测绘，提升精度与作业效率。
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