在无人机激光测绘中，如何精确识别并避开“恶性肿瘤”区域，是确保测绘数据准确性和安全性的关键问题，所谓“恶性肿瘤”区域，在此文中特指因地质、环境或人为因素导致的不可测绘或高风险区域，如森林中的腐朽树木、城市中的未爆弹药区等。
为解决这一问题，我们需采用多层次的技术手段：通过高分辨率的激光雷达（LiDAR）数据，结合机器学习算法，对潜在“恶性肿瘤”区域进行初步识别，利用无人机搭载的红外热成像和光谱分析技术，对识别出的区域进行进一步的风险评估，通过GPS和惯性导航系统（INS）的精准定位，确保无人机在飞行和测绘过程中能实时避开这些高风险区域。
为提高系统的鲁棒性，还需对算法进行不断优化和训练，以适应不同环境和条件下的“恶性肿瘤”识别需求，加强无人机在复杂环境下的自主决策能力，也是保障测绘任务顺利进行的重要一环。
通过综合运用多种技术手段和算法优化，无人机激光测绘在面对“恶性肿瘤”区域时，将能更加精准、安全地完成测绘任务，为地质勘探、城市规划等提供可靠的数据支持。
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无人机激光测绘，智能识别肿瘤区域边缘以精准避障。
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