在无人机技术的广泛应用中，数据挖掘作为其核心支撑技术之一，扮演着至关重要的角色，在深入探索这一领域时，一个常被忽视的“盲点”逐渐显现——即如何有效处理和分析无人机在复杂环境下的多源异构数据。
无人机在执行任务时，会收集来自不同传感器（如GPS、摄像头、红外线等）的多样化数据，这些数据不仅在格式上存在差异，而且在质量、时效性等方面也各不相同，传统的数据挖掘方法往往难以应对这种多源异构数据的复杂性，导致信息提取不全面、分析结果不准确等问题。
如何开发出能够自动识别、整合并高效分析多源异构数据的算法，成为当前无人机技术领域亟待解决的关键问题，这要求我们不仅要关注数据的“量”，更要注重数据的“质”，以实现更精准的决策支持与智能控制，随着机器学习、人工智能等技术的不断进步，相信这一“盲点”将被逐步攻克，为无人机技术的进一步发展开辟新的道路。
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数据挖掘在无人机应用中，常因环境复杂性和实时性要求而遭遇'盲点’，如信号遮挡、数据处理延迟等挑战。
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