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中等的那栋十二层，最低的那栋九层。
三栋楼之间在五层和八层的位置各有两条施工用的临时天桥连接，天桥是钢结构的，上面铺着木板，但木板有些已经腐朽了，人踩上去会发出咯吱咯吱的声音。
“地下二层有一个水泵房，常年积水。”岳鸣用手指在屏幕上的一个位置点了点，“积水的原因是地下水位高，水泵坏了没人修。
水深大概半米，水很浑，底上有一层淤泥。
在热成像画面里，积水区的温度和周围混凝土的温度不一样——水的比热容大，夜间降温慢，会形成一个比周围环境温度高一点的热斑。”
常小北看着那个水泵房的位置。
地下二层，积水半米，淤泥底。
这个位置对他来说就像昨天周锐发现的煤仓一样——环境复杂，热信号混乱，容易隐蔽。
但和煤仓不同的是，积水区的温度特征在夜间会变成一个热斑而不是冷斑。
如果他在热成像上要让自己消失在积水区里，他需要让自己的温度和水温匹配——水温在夜间大概比空气温度高几度，他需要让自己的热信号和水面的热信号融为一体。
“水里的藏身有一个额外的问题。”岳鸣像是看穿了他的想法，“呼吸。
你在水里只露出头，呼出的热气在水面上方会形成一个温度和水面不同的气团。
在热成像画面里，水面是均匀的暖灰色，你的呼气气团在上面就是一个不规则的亮斑。
要解决这个问题，你得把呼气导到水面以下——让气泡在水下破裂，热量被水吸收。”
常小北点了点头。
他在脑子里已经想象出了那个画面——用一根软管从嘴里通到水面以下，呼出的气在水底变成气泡冒出来，气泡上升到水面之后破裂，但热量已经在水中被稀释了，水面的温度分布保持均匀。
“但还有一个问题。”岳鸣把平板收回来，继续滑动屏幕上的地图，“烂尾楼群的无线信号环境。
刘子豪的无人机在空旷区域可以依靠GPS和视觉定位系统自动飞行。
但在烂尾楼群里，高楼框架会遮挡GPS信号，钢结构会干扰无人机的磁罗盘，施工留下的金属材料会在某些位置形成多路径反射——无人机的定位精度在那些位置会从五米降到二十米甚至更差。
这意味着刘子豪可能不能完全依赖自动飞行，他必须手动飞一部分区域。
手动飞的时候，他的注意力更多地放在飞行操作上，分析热成像画面的精力就会被分散。”
常小北从岳鸣的话里嗅到了一个新的思路——制造对无人机不友好的环境。
楼群遮挡GPS，钢筋干扰罗盘，金属造成信号反射，这些都是天然的电子对抗条件。
如果他能在这些条件的基础上再叠加一些人工干扰——比如在特定位置放置金属板制造虚假的雷达回波，或者在关键通道上拉起细铁丝让低空飞行的无人机有撞击风险——刘子豪的搜索效率就会被进一步压缩。
“除了定位精度下降，无人机在楼群内部飞行还有一个更根本的问题。”常小北说，“楼群内部没有GPS信号的时候，无人机只能靠下视视觉定位。
下视视觉定位需要地面有纹理——水泥地面的纹理够用，但如果地面有积水，积水会像镜子一样反射天空，视觉定位就会失效。
那个积水的水泵房——如果无人机飞进去，它可能会因为视觉定位失效而漂移，甚至撞墙。”
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