近年来,无人机技术在我国得到了快速的发展并已经被广泛应用于城市管理、农业植保、资源勘探、抢险救援、影视制作等众多领域,这使得我国急需培养一大批“懂理论、能操控、会应用”的无人机应用技术专业人才。为此,工信部于2017年印发了《关于促进和规范民用无人机制造业发展的指导意见》,并明确指出:“支持有条件的普通高校和职业院校设立无人机相关专业,建立多层次、多类型的无人机人才培养和服务体系,鼓励企业引进国内外高层次技术人才,加强技能人才培训”。目前,我国已有近百所院校开设了无人机相关专业,且涌现出了诸如大疆慧飞、上海翰动浩翔、广州能飞等一些专门从事无人机技术培训的机构。然而,无人机行业的自身特点对无人机应用技术人才的培养提出了一系列挑战,主要包括:昂贵的无人机价格导致的教学设备短缺,频发的飞行事故对公共安全和人身带来的潜在威胁,以及复杂的实际作业场景与学校有限且理想化的训练场之间的矛盾。正因为此,借助虚拟现实、系统仿真、人工智能等技术构建的虚拟仿真训练系统在无人机人才培养中具有重要的作用和意义。本论文正是从无人机仿真训练的实际需求出发,结合新兴的虚拟现实、人工智能以及遥感测绘等技术,研究无人机仿真训练场景构建的相关问题和技术,论文主要工作及创新点包括:首先,在分析无人机应用技术专业人才培养目标和相关学习理论的基础上,确定了无人机仿真训练系统研发方案及相应的关键支撑技术。无人机应用领域广泛且实际作业场景复杂多样,无人机应用技术人才培养的一个核心目标便是让学生能够熟练地操控无人机在各种场景中安全、有效地飞行。为此,在仿真训练过程中,需要为学生提供类型多样的三维场景,以便支持学生训练各种飞行技巧并积累飞行经验。此外,从迁移学习、体验式学习、游戏化学习等视角出发,仿真系统应该提供更加真实的训练场景、更加自然的交互式操作模式以及游戏化的学习与训练任务。针对上述目标,论文提出基于真实场景图像与点云数据的无人机仿真训练场景建模方法。相对于传统的基于软件的手工建模方法,该方法能够快速、真实地构建各类场景的三维数字模型。其次,论文对三维训练场景构建过程中所涉及的相关关键技术进行了深入的研究并提出了一些新方法,主要包括:（1）研究了三维场景数据采集与预处理技术,并提出了一种基于最大一致性邻域的法向估算方法,该方法估算的法向有利于保持场景中物体的完整形状和边缘特征;（2）研究了三维场景分割技术,并针对三维场景原始点云数据提出了一种鲁棒性分割方法,该方法通过生成超体素、提取局部平面、优化与合并提取结果等步骤能够实现场景中主要物体的鲁棒且有意义分割;（3）研究了三维场景典型物体识别技术,并设计了一种适合三维场景数据的多尺度卷积神经网络模型,结合该模型提取的物体深度特征和预先估算的手工特征能够实现建筑物、树木、道路、电线等物体的自动识别。上述技术的研究和方法的提出为实现三维仿真训练场景的准确、自动构建提高了重要支撑。最后,面向无人机仿真训练实际需求,研究了无人机仿真训练三维场景构建途径和流程,并给出了两种虚拟仿真训练模式。以真实场景的图像与点云数据以及面向训练活动设计的虚拟辅助对象模型为输入,对利用论文提出的相关方法对数据处理之后,再结合已有的三维场景建模技术和软件,便可以构建虚实模型融合的无人机仿真训练三维场景。与此同时,基于三维场景快速绘制技术实现了无人机在三维场景中的飞行过程仿真,并给出了基于真实无人机遥控器的交互式操作实现途径。在此基础上,可通过“PC屏幕+遥控器”和“VR眼镜+遥控器”两种模式进行虚拟仿真训练。