1.一种耕地现场边云协同的三维重建方法，其特征在于，包括：S1、获取无人机拍摄耕地图像及将所述耕地图像传输到边缘计算设备；

S2、所述边缘计算设备进行图像元数据提取及对应的图像预处理；

S3、所述边缘计算设备对预处理后的图像数据集进行分割；所述步骤S3包括：S31、获取云数据中心内可用容器数目，获取图像元数据中拍摄航线及影像覆盖范围；

S32、计算图像覆盖范围的凸包；所述凸包为将整个航拍田块的最外层的点连接起来构成的凸多边形，凸多边形内包含点集中所有的点；根据所述可用容器数目将所述凸包均分为与所述容器数目相等的份数；每一份称为一个子区域，且每一子区域的三维重建任务与云数据中心上的容器一一对应；

S33、当某一子区域内图片数目小于预设阈值时，利用元数据中geohash属性，执行N‑最近邻搜索，匹配geohash前缀以搜索附近的图片补足图片数目；

S4、根据分割结果对云数据中心编排部署三维重建容器；所述边缘计算设备将所述分割结果对应子任务所需的图像，传输到对应的容器内；

S5、云数据中心内每个三维重建容器对于各自分配的图像，执行相同的三维重建步骤以生成三维子模型；

S6、在所述云数据中心上建立三维模型的地理参考坐标，并生成数字表面模型和数字地形模型及正射影像；

S7、在云数据中心上合并所有所述三维子模型，并对三维重建后的正射影像进行拼接处理及图像增强的处理；

S8、所述边缘计算设备提供三维模型检索及按需下载；所述三维模型包括多个三维子模型。

2.如权利要求1所述的一种耕地现场边云协同的三维重建方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、所述边缘计算设备提取图像相关的属性；包括：曝光信息、焦距、拍摄时间、无人机经纬度、无人机相对高度及其参照物；

S22、根据图像数据中每张图片拍摄时所述无人机相对高度信息剔除不相关或对三维重建没有帮助的图像；

S23、根据相邻拍摄图片位置差分删除图片过密区域中冗余的图片；

S24、根据图片内容覆盖度的差分删除冗余图片。

3.如权利要求1所述的一种耕地现场边云协同的三维重建方法，其特征在于，所述S5步骤包括：

根据检测算法SIFT提取图像特征点，进行特征点匹配，形成稀疏点云；

使用基于面片的三维立体重建算法，形成稠密点云；

再使用Delaunay三角化及Power Crust算法，对其表面重建并进行纹理映射，以生成三维子模型。

4.如权利要求1所述的一种耕地现场边云协同的三维重建方法，其特征在于，所述S8步骤包括：

所述边缘计算设备实时跟踪各容器重建进度；在重建完成后，提供检索查找对应位置的三维模型及图像，并按需下载三维模型及相关文件到本地。