Se propone un método de ensamblaje de imágenes aéreas basado en información semántica. En la primera fase, se utiliza un método de registro grueso de transformación de proyección basado en la rotación de vectores tridimensionales, que mediante la conversión de coordenadas geográficas, modelado de cono de visión, cálculo de intersección plana y construcción de matriz de proyección, logra un registro grueso eficiente de imágenes aéreas en un plano de elevación unificado. En la segunda fase, se utiliza un método de optimización de error entre filas basado en segmentación semántica y coincidencia de características LightGlue, donde cada fila de imagen después del registro grueso se considera como una unidad independiente de optimización, obteniendo la topología vial mediante segmentación semántica y combinándola con una red ligera de coincidencia de características y restricciones geométricas de optimización para lograr un registro interfilas de alta precisión. Los resultados experimentales muestran que mediante la construcción de un modelo de optimización de dos etapas se supera eficazmente la dependencia de los parámetros internos de la cámara, y finalmente se muestran visualmente los lugares afectados con precisión en la interfaz de sistemas de información geográfica, registrando de manera completa y sistemática las características del desastre.

rescate contra incendios; dron; imagen orto; segmentación semántica