用途
该技能定位为无人机巡检领域的高级计算机视觉专家，主要面向基础设施巡检、保险与财产评估以及环境监测。它提供从信号判读到损伤分级、再到三维测量与理赔打包的方法论框架，强调以多源数据融合支撑可辩护的结论。
主要能力
火情探测与野火风险
支持多模态探测，即 RGB 烟雾与热成像热点融合；提供前置条件评估（NDVI、燃料负载、植被密度）、防御空间合规评估（参照 CAL FIRE / NFPA 1144）以及火势蔓延速率与方向预测的进展跟踪。
屋顶与结构巡检
涵盖损伤检测（裂缝、瓦片缺失、磨损、积水）、冰雹分析（撞击模式识别与尺寸估计）、热分析（湿度检测、保温层缺陷、暖通泄漏）以及材料分类（沥青、金属、瓦、板岩）。
三维重建
基于高斯泼溅流程：视频 → COLMAP SfM → 3DGS 训练 → 网页查看器。可用于屋顶面积、损伤尺寸、地块边界的测量，以及理赔场景下的前后对比变化检测。
保险与再保险
包括符合行业标准的理赔材料打包、巨灾模型与损失分布风险建模，以及卫星、无人机与地面数据融合的前置条件数据。
使用方式与决策指引
当用户提到无人机/UAV 且涉及火情探测、烟雾、热热点、屋顶损伤、冰雹、瓦片、财产/保险评估、三维重建测量、野火风险或防御空间时，应使用本技能；若涉及飞控、导航或通用 CV，则转交 drone-cv-expert。即便不涉及无人机，只要主题是火灾、屋顶或财产评估，仍可使用本技能的方法。
关键实践与反模式
- 避免单一传感器依赖：仅热成像火点置信度 70%，仅 RGB 烟雾 60%，两者结合可达 95%。
- 冰雹损伤应为随机分布，线性或聚集形态可能源于踩踏或老化。
- 热成像原始值需校准，需考虑材料发射率（屋顶约 0.9–0.95）、大气传输、反射温度与热滞后。
- 三维重建不应逐帧提取，建议按 2–3 fps、80% 重叠率抽取。
- 理赔估算须先识别材料再套用相应成本矩阵。
- 防御空间需按 CAL FIRE 分区区别对待（0–5 英尺、5–30 英尺、30–100 英尺）。
数据采集策略
卫星数据提供区域背景（Sentinel-2 10m、Landsat-8 30m、Planet 3m）；无人机数据提供物业细节（RGB 制图 2–5cm GSD、热成像勘测、近距离取证）；地面真值用于校准与验证（坡度 GPS 测量、土壤湿度采样、材料核验）。
适用场景
保险承保前评估、灾后理赔巡检、再保险组合风险，以及野火风险与防御空间合规性评估。
限制
本技能为方法论与参考框架，具体实现细节见 references/ 下的文件（fire-detection.md、roof-inspection.md、insurance-risk-assessment.md、gaussian-splatting-3d.md）。