低空应急救援作为一种空间限制小、机动速度快的救援运输方式,未来将逐步成为我国救灾手段的主流,而应急物资需求预测和低空安全航迹规划是低空应急救援活动的重要环节,直接影响救援行动的效果和安全。本文首先提出将白化权函数求核方法和改进的GKNN填补算法运用于灾情信息的预处理当中,依据完善后的信息,通过改进的GABP神经网络模型预测应急救援物资需求量,实验结果表明,改进的GABP较传统GABP的平均预测误差下降11.34%,经过信息预处理后,模型的预测准确度平均提升44.7%,稳定性提升56.2%;其次,提出基于坡度的风场内插方法,与传统的基于高程反距离内插方法相比,对缓坡风场的预测更加精准;同时考虑低空风和地形阻碍对航空器运行轨迹的影响,提出基于航路节点修正的安全航迹规划方法,并以四川省汶川县为例,建立低空救援仿真环境,完成航迹规划的对比分析验证,结果表明,本文方法得出的规划航迹不仅满足安全要求,而且在飞行时间和航行路程方面更有优势;最后,本文在课题组所开发的系统的现有模块的基础上,加入了灾情信息预处理功能、基于坡度的低空风预测功能以及低空航迹规划功能,采用Java-MATLAB混合编程技术,使得系统结合了Java的开放性与MATLAB的强大数值计算和绘图能力,具备了跨平台优势以及形象直观的图像界面。