常见的场景重建技术可以利用激光扫描器扫描得到点云数据来生成三维模型，或者通过结构光投射出的有规律光纹来捕捉光纹的形状，从而重建三维模型。但是需要专业的设备，成本较高，除此之外，环境的干扰对三维重建的结果影响较大。而无人机由于其灵活性、高效性和相对低成本，可以应用于常见的天气和地形。为了实时对某一区域进行三维重建，我们提出了基于无人机航拍数据的三维重建算法。无人机搭载的摄像头可以获得高清的图像，该数据可以用于神经渲染算法，在体渲染的基础上我们通过单视图深度估计作为辅助，提高了位姿估计的准确性。根据航拍数据的特点，本文修改了隐式函数使其更加符合无人机拍摄的角度。为了更加直观得到地形、建筑布局等信息，我们通过三维重建算法得到点云，然后设计了得到点云的正射投影的算法。为了对同一场景的不同时段进行仿真，我们加入了GAN算法，可以有效的实现不同时间段的场景转换。我们将以上功能融合在一起，提出了多模块融合的框架，有效的解决了操作繁杂、原始数据较难获得、交互性弱等问题。最后我们利用无人机航拍数据集、LLFF数据集，以Nerf、Ha-Nerf算法为基准设计实验，验证了三维重建算法的准确性。
