基于CNN多源數據融合的三維數據處理系統設計與應用

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）16-0173-06

Abstract： Inthe faceof thenewrequirements of thecountry for data aggregation and integration，sharingand opening up， anddevelopmentandutilization，aswellastheproblemsofdata islandsandlowdatafusioneffciencyfacedbyvariousregions indata managementandapplication，theseafectthepaceof digital transformationtoacertainextent.Tothisend，this paper combinesthecharacteristicsofmulti-source data and proposesamulti-sourcedata fusion3Ddata processng systembasedon ConvolutionalNeural Network（CNN）forthe limitationsof traditional3Ddata fusion.Through CNNmulti-sourcedata fusion technology，the system realizes the fusion of multiple data sources such as satelites and Unmanned Aerial Vehicles （UAVs）， improvestheeffciencyof3Ddataprocessng，andformsareal-scene3Ddataaset.Itcansupportthefunctiosofdisastersite environmentreconstruction，curatepositioningandtracking，andprovidesupportforsolvingdataproblems，promotingdigital transformation and improving emergency management level.

Keywords： multi-source data fusion; 3D data processing system; CNN; digitalization

0 引言

數據已成為國家基礎性戰略資源[1]，對于推動經濟社會發展和提升國家治理能力具有重要意義[2。國家對數據匯聚融合、共享開放和開發利用提出了新的要求[3]，然而隨著智慧型應用不斷涌現，數據呈爆發式增長，“數據孤島”嚴重、數據質量低、共享性差等問題也日益凸顯[4]。各地區在長期信息化應用中積累了海量數據和信息，面對匯聚的海量多源異構數據，這些數據以不同的形式、結構分散存儲，無法為業務系統直接使用[5-。如何將不同渠道、不同結構的數據匯聚起來，以統一格式面向多種應用，打破數據孤島，實現數據的無縫對接與共享，是目前各地區面臨的難點問題[7-8]。

傳統數據融合方法，如加權平均法、小波變換、主成分分析（PCA）等[，在處理多源異構數據時存在明顯短板[10]。加權平均法未充分考慮圖像區域的重要性，導致融合圖像細節大量丟失；基于變換域的方法需人工確定參數和規則，適應性差，處理海量數據時效率與精度不足。相比之下，深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN），在特征提取和自適應融合方面具有顯著優勢。經典的CNN模型如ResNet和U-Net在遙感圖像處理中成果斐然[]。

針對傳統三維數據融合方法的局限性，本文提出基于CNN的多源數據融合三維數據處理系統。該系統利用端到端的CNN架構，實現對衛星、無人機和地面掃描數據的高效融合，大幅提升三維數據處理的精度和效率。具體目標為：設計高效的多源數據融合框架，支持多源數據整合，在實際應用中，特別是在應急管理和災害監測領域提供有力支持。

1 系統設計

衛星數據具有覆蓋范圍廣但分辨率相對較低的特點，能夠提供宏觀的地形和地物信息；無人機數據則可以根據飛行高度和相機參數獲取不同精度的局部區域數據，靈活性高且分辨率可調節；地面掃描數據精度極高，能詳細捕捉物體的三維形狀和紋理，但采集范圍有限。針對這些特性，本系統架構基于多源數據對以上三維數據進行融合處理，提高三維數據的完整性和準確性，以滿足精細化業務需求，包括總體架構設計、數據架構和技術架構。

1.1 系統架構總體設計

本系統旨在構建一個基于多源數據融合的三維數據處理系統，以整合衛星、無人機和地面掃描等多源數據。系統整體架構設計遵循分層架構模式，包括數據采集與預處理、數據融合與處理、數據存儲與交互等模塊，各模塊相互協作，實現數據從采集到應用的完整流程，滿足不同領域對三維數據處理的需求。三維數據處理平臺總體架構為“四層兩翼”，包括設施層、數據層、支撐層與展示層，以及標準規范體系、安全運營保障體系，系統架構如圖1所示。

圖1系統架構示意圖

具體介紹如下：

1）展示層：包括Web瀏覽器、大屏可視化界面及客戶端等多個展示渠道，為用戶提供直觀、便捷的數據可視化體驗。

2）支撐層：是系統的核心處理部分，涵蓋三維數據處理、數據匯聚與整合、北斗網絡編碼引擎、應急地理要素與地表特征提取，以及時空數據服務的發布與共享。這些功能共同確保了數據的高效處理和靈活應用。

3）數據層：存儲系統所需的各種數據資源，包括三維成果匯聚、矢量數據、衛星影像、地理實體數據、傾斜攝影數據及其他三維模型等，為上層提供豐富的信息支持。

4）設施層：包括信息化基礎設施及衛星、無人機等。信息化基礎設施涵蓋網絡設備、安全設備、存儲設備、服務器設備和終端設備等，為系統的穩定運行提供必要的硬件支持。

5）標準規范體系：建立統一的數據標準、標準接口與協議等，對接國家及行業標準，確保數據格式、編碼、元數據等統一，促進數據共享與互操作，保障平臺建設與管理符合國家和行業要求。

6）安全運營保障體系：依據相關政策和標準要求建立安全運營保障體系，加強系統加固與網絡安全防護，建立應急響應機制，保障平臺穩定運行。

1.2系統數據架構設計

平臺數據架構以業務為牽引，采用邏輯集中方式設計，首先通過衛星、無人機等途徑采集時空數據資源，隨后原始數據進入數據引接環節實現數據的標準化處理，處理后的數據進入數據套合階段；數據標識為每個數據點賦予唯一標識，實景三維質檢與入庫負責檢驗數據質量和入庫操作；數據根據時間、地理位置、數據類型、數據源和數據精度等因素進行分類整合，形成目錄管理模塊，支持目錄創建、發布和管理等操作。處理完畢的數據存儲在實景數據庫、DEM庫、BIM庫和遙感影像庫等，以滿足不同應用場景的需求。整體構建時空數據全域覆蓋、分級匯聚、縱向聯通、統一管控、靈活服務的數據架構模式，覆蓋數據引接、數據套合、數據分類、目錄管理等數據業務流程，形成三維數據成果庫及服務能力，滿足全域感知、融合匯聚、開放共享、安全管控的三維時空數據支撐服務需求。本系統的數據架構圖如圖2所示。

圖2系統數據架構圖

1.3 系統技術架構

1.3.1混合分布式存儲架構

關系型數據存儲采用MySQL，確保事務性數據的強一致性和可靠性。緩存層采用Redis，以提升數據訪問速度和系統響應效率。非關系型數據存儲采用MongoDB，以支持靈活的數據模型和水平擴展能力。

1.3.2 微服務架構

基于SpringBoot構建微服務，實現服務的獨立部署和擴展，提高系統的模塊化程度和可維護性。通過SpringCloud實現服務治理，包括服務發現、配置管理、斷路器、智能路由等功能，確保系統的高可用性和彈性。

1）服務注冊中心：Eureka和Consul作為服務注冊中心，負責服務的注冊與發現，并提供健康檢查機制。

2）配置中心：Nacos作為配置中心，允許運行時動態調整配置，并通過客戶端同步機制確保配置的一致性。

3）APIGateway：APIGateway作為前端服務的單一入口點，負責請求的路由、鑒權、熔斷及協議轉換。

1.3.3 核心技術能力

架構設計支持多種部署模式，包括分布式、微服務及單體架構，同時支持移動平臺接入和前后端分離部署。通信處理能力覆蓋HTTP、消息隊列等多種協議，并能夠快速適應新的通信需求。

1.3.4機器學習與CNN技術應用

CNN技術在圖像識別、分類和特征提取方面展現出卓越性能，可用于實現高級圖像處理功能。CNN通過圖像壓縮和特征提取技術，減少數據傳輸量，同時保持圖像信息的完整性；數據預處理與特征提取：

CNN的自動特征提取能力減少了對傳統手動特征工程的依賴，使數據處理流程更加高效和自動化。在非關系型數據存儲中，CNN能夠處理和分析存儲在MongoDB中的圖像數據，為業務應用提供更豐富的數據分析結果。

1.3.5 日志收集與分析

使用Filebeat進行日志收集，并通過Logstash進行日志解析和分析，實現系統的可觀測性和故障診斷。

1.3.6 云原生技術

利用Kubernetes和Docker實現云原生部署，提高系統的可移植性，支持動態調整資源和集中監控。系統技術架構圖如圖3所示。

2基于CNN的多源數據融合技術

2.1傳統三維數據融合局限性

在多源三維數據融合領域，針對衛星、無人機等數據，傳統方法面臨諸多挑戰。簡單加權平均法未充分考慮圖像區域的重要性及復雜關系，致使融合圖像丟失大量細節；基于變換域的方法需人工確定參數和規則，對不同類型圖像適應性差，且面對海量數據時效率與精度不足。為此，本系統圍繞三維數據處理，提出基于卷積神經網絡（CNN）的技術，利用其特征提取優勢自動學習并融合多源數據，生成更自然、信息更豐富的融合圖像，以提高應急管理系統三維數據處理的效率和質量。

2.2基于CNN的多源數據融合優勢

卷積神經網絡（CNN）為多源數據融合提供新途徑。它由卷積、池化和全連接層組成，核心原理是通過卷積核滑動卷積操作自動學習圖像局部特征，經池化降維后在全連接層綜合得到分類或回歸結果，能夠自動提取不同來源圖像中的特征并進行融合，為多源數據融合提供高效的解決方案。在處理衛星與無人機圖像時，通過學習衛星圖像中的宏觀地理信息及無人機圖像中的局部細節，自適應優化融合策略，生成具有更高信息密度和精度的融合圖像，以提高應急管理系統三維數據處理的效率和質量。此外，CNN的優勢還體現在以下幾個方面。

1）自動特征提取能力：CNN能夠自動從衛星和無人機等多源數據中提取不同尺度的特征，如衛星圖像的宏觀地理信息和無人機圖像的細節特征，避免了人工設計特征提取規則的局限性。

2）多源數據適應性：通過在大規模數據集上進行訓練，CNN能夠學習并識別衛星圖像和無人機圖像在多種場景下的特征變化模式，從而提升多源數據融合的精確性和穩定性。

3）高效處理海量數據：基于數據驅動的學習方式，CNN在處理海量數據時，能夠充分適應數據的復雜性和多樣性，相比傳統方法，顯著提高數據處理的效率和精度。

4）生成自然、豐富的融合圖像：CNN能夠生成融合圖像，保留衛星圖像的全局信息，結合無人機圖像的局部細節，提供信息更豐富、視覺效果更自然的圖像，為應急管理和決策提供精準支持。

2.3基于CNN的多源數據融合技術處理流程

基于CNN的多源數據融合技術處理流程涵蓋數據預處理、模型構建與訓練以及融合結果評估三個核心部分，具體如圖4所示。

圖4處理流程圖

在數據采集與預處理階段，系統首先通過衛星、無人機和地面掃描設備獲取原始數據。由于不同數據源的采集方式和精度不同，系統需要對數據進行對齊和校準。例如，衛星數據通常覆蓋范圍較大但分辨率較低，無人機數據則分辨率較高但覆蓋范圍有限。系統通過多源數據對齊算法，將不同數據源的數據進行空間對齊，確保數據的一致性。此外，系統采用小波變換和濾波技術對數據進行去噪處理，去除數據中的噪聲和異常值，保障數據質量。對圖像和輔助數據進行歸一化處理，使其處于適宜數值范圍。對于有監督學習任務，嚴格按照標準進行數據標注，并通過人工審核確保標注的準確性與可靠性，以提升后續模型訓練的精度與穩定性。

在模型構建與訓練階段，根據衛星、無人機等多源數據的特性，選擇適配的CNN架構，并對多源數據集進行合理劃分。針對不同任務需求，選定合適的損失函數和優化算法，例如為加速模型收斂，系統采用Adam優化算法，該算法結合動量法和自適應學習率的優點，能夠在訓練過程中自動調整學習率。此外，系統將訓練數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，分別用于模型訓練、參數調優和性能評估。將衛星圖像、無人機圖像及其輔助數據輸入CNN，經過卷積、池化和全連接層處理；通過計算損失值與梯度，更新模型參數，以保障驗證集性能穩定性，從而有效融合多源數據，提高模型的準確性和魯棒性。

在融合結果評估階段，依據任務需求選擇適當的評估指標，全面評估融合效果。通過深入分析評估結果，識別融合效果不佳的部分，重新訓練或舍棄，以改進數據融合的質量與準確性，進而提升整體模型性能和應用效果，最后將融合結果可視化。

3 系統應用

三維數據處理系統在實際應用中展現出強大的功能與價值，尤其在應急管理和自然災害應對領域。具體系統應用界面如圖5所示。

圖5系統應用界面圖

其功能主要體現在以下幾個方面：

1）災場環境三維重建：系統能迅速整合遙感影像、地形數據及三維模型等多源數據，生成災區的三維數字孿生體，為救援人員提供直觀、精準的災場環境視圖，有效支持救援規劃與決策。

2）精準定位與動態跟蹤：通過整合衛星導航定位數據，系統實現災區內關鍵設施和地標的精確定位，并實時跟蹤救援隊伍和物資的動態位置，顯著提高救援效率與資源調配的合理性。

3）智能決策支持：依托三維模型與空間分析、大數據分析等功能，系統為應急指揮中心提供豐富的決策支持信息，助力指揮者做出科學、合理的救援決策，提升決策的精準度與效率。

4）資源優化配置：通過對災區進行三維建模與仿真分析，系統能夠預測受災程度與救援需求，指導救援資源的精準投放，確保資源高效利用，避免浪費與重復投入。

5）模擬演練培訓：基于系統處理結果，相關部門可開展模擬演練，提高救援人員應對突發事件的能力。同時，系統支持虛擬現實（VR）與增強現實（AR）技術，為救援人員提供沉浸式培訓體驗，進一步提升培訓效果。

6）數據共享與定制化服務：系統構建統一的數據交換與共享機制，促進數據資源的有效整合與利用。支持定制化開發與接口對接，滿足不同用戶的個性化需求，為相關部門提供全面、準確的數據支持與服務。

4結論

本文提出了一種基于CNN的多源數據融合三維數據處理系統，解決了傳統三維數據融合方法的局限性，顯著提升了數據處理的精度和效率。該系統能夠生成高質量的三維數字資產，支持災場環境重建、精準定位跟蹤等功能，為應急管理和智慧城市等領域的數字化轉型提供有力支持。未來，我們將進一步優化系統算法，探索更多應用場景，推動多源數據融合技術的廣泛應用。

參考文獻：

[1]陸軍，黃偉杰，楊浩天.網格化：中國大城市精細治理的模式創新與組織優化[J].天津社會科學，2025（1）：83-92+106.

[2]許長志.深入貫徹總體國家安全觀推動網絡安全保密工作實現高質量發展[J].中國信息安全，2024（5）：63-66.

[3]劉長財，徐劍，羅雪蓮.三維數字政府標準體系結構模型研究[J].標準科學，2025（1）：31-35.

[4]吳昊.以數據中臺打破“數據孤島”[J].大飛機，2024（7）：20-23.

[5]邱瑞，肖崇星，翁海騰，等.公共安全領域多源異構數據融合技術與應用[J].科學技術創新，2024（8）：95-98.

[6]李芊芷，朱相麗，李偉偉.科技情報中的多源數據融合方法研究綜述[J].情報雜志，2024，43（9）：157-165.

[7]化柏林，李廣建.面向情報流程的情報方法體系構建[J].情報學報，2016，35（2）：177-188.

[8]劉靜，張耀輝．“ 5G+ 智慧教育”背景下教學過程多源異構數據融合研究[J].湖南郵電職業技術學院學報，2024，23（3）：61-64.

[9]李洪，張大銘，嚴晞雋，等.面向海洋探測的多源信息融合技術研究及展望[J].宇航總體技術，2021，5（4）：1-6.

[10]黃樹東.面向多源異構數據的矩陣分解算法研究及應用[D].成都：電子科技大學，2019.

[11]浦丹.機動車的車牌定位與識別問題研究[D].合肥：中國科學技術大學，2019.

作者簡介：錢昭（1992一），女，漢族，江蘇泰州人，高級咨詢工程師，中級工程師，本科，研究方向：政府信息化咨詢；溫曉聰（2000一），男，漢族，廣東茂名人，工程師，本科，研究方向：網絡安全、信息化設計；楊棚（1996一），男，漢族，湖南邵陽人，高級咨詢師，項目經理，工程師，碩士，研究方向：智慧應急等行業信息化規劃、設計、建設。