主要解决数据质量优化问题
影像缺陷处理
模糊/过曝影像剔除（旋偏角＞15°或清晰度＜0.8的影像需过滤）
镜头畸变校正（广角镜头边缘畸变需基于检校参数修正）
色彩一致性调整（白平衡/曝光统一，确保纹理真实）
POS数据异常
GNSS信号丢失时需通过IMU数据插值补偿
坐标系统转换错误会导致空三失败（需统一WGS84/地方坐标系）
三维重建精度问题
空三加密误差
像控点布设不足时，平面误差可能超5cm（需每平方公里布设3-5个像控点）
免像控技术需依赖高精度RTK无人机（平面误差≤3cm）
模型几何变形
建筑物立面倾斜（需通过多视影像匹配优化）
水域空洞（需人工补飞或水面约束重建）
计算效率
海量数据负载
点云去噪算法（如RANSAC）可减少30%冗余数据
算法适应性
复杂纹理区域（如植被）需切换多基线匹配策略
弱纹理区域（如玻璃幕墙）需人工补测特征点