基于現代技術的測繪應用研究

謝優平

（湖南省第二測繪院，湖南 長沙 410000）

隨著智能傳感設備和測量裝備的精確性、智能性、實時性和可靠性越來越高，以前要由人野外跋涉才能完成的數據采集工作，將逐步由智能設備或機器人來完成，傳統測繪的相關理論知識經濟結構和建設工作重點也必將有所調整[1]。同時，國家安全、處理突發事件等對現代全天候的測繪服務提出新的要求，同時，測繪跨界與互聯網+、云服務、人工智能等現代技術的結合，也是值得測繪人加以思考并探討的問題。

1 現代技術對測繪的影響

1.1 互聯網+、云服務

2015年7月4日，國務院發布的《關于積極推進"互聯網+"行動的指導意見》，大力促進了互聯網從消費領域向工業4.0生產領域拓展。互聯網+時代的現代測繪發展也逐步轉為基于新一代互聯網、物聯網等，三維仿真技術、云技術服務等的發展方向。同時，隨著地理信息的不斷發展，新的應用和新的服務不斷產生。阿里巴巴、騰訊和百度等大型互聯網公司正積極進軍地理信息產業,形成了遙感技術應用、導航定位和位置信息服務等產業經濟增長點。中國四維和華為云推出的四維地球遙感云服務平臺匯集了海量的海陸空多源遙感數據，可以為用戶提供高質量遙感影像數據的在線應用能力[2]。

1.2 人工智能

近年來，測繪科技的發展離不開人工智能的發展，以DP Grid、VirtuoZo、JX-4A等為代表的全數字攝影測量系統在影像自動定向與自動匹配、數字高程模型自動提取、正射影像自動生成與無縫鑲嵌等方面的智能化水平不斷提高，相關遙感數據處理系統的影像智能解譯水平不斷提高，測量機器人自動識別目標、自動照準、自動測角與測距、自動跟蹤目標、自動記錄等智能化水平不斷提高，人工參與度逐步降低，工作效率不斷提升。面向未來，以機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等為主要研究領域、以深度學習等為核心技術的人工智能對測繪科技發展帶來顛覆性的影響[3]。

人工智能在現代工程測繪中的發展趨勢是讓機器深度學習，這導致了地球重力場的更高階，更準確的模型得以建立，國家/全球大地水準面模型以厘米甚至毫米為尺度。海量的導航定位基準站數據通過實時智能處理，能為測繪從業者、企業、消費者等提供了實時的差分校正數據，從而實現毫米級實時衛星導航位置服務信息，廣泛用于車道級導航及智能駕駛。同時，人工智能發展將推動基于位置數據的采集、處理、加工技術等的發展轉向為衛星導航與人工智能融合共生新時代，從而徹底改變了以水準儀、電子全站儀（經緯儀）等設備、技術手段進行大地測量與工程測量的時代。

1.3 泛在測繪

劉經南院士指出，泛在測繪是指用戶在任何地點與時間為認知環境與人的關系而使用和創建地圖的活動，可使用戶隨時隨地創建和使用地圖來解決空間問題的能力或環境[4]。用戶即使測繪產品的生產者也是使用測繪產品的客體。是建立在實時信息獲取技術，高速信息傳遞技術，智能信息處理技術，實時信息表達技術等快速發展的基礎上的。隨著泛在測繪的發展，測繪的內涵和內容發生了擴張性和協同性的變化。測繪進入了環境認知、個體需求、綜合地理態勢、實時、協同、大眾化監測的新時代。泛在測繪是適應以人為本發展模式、人類綠色發展模式、智能發展模式的一種新興的未來測繪、定位導航、地圖制作模式[5]。

1.4 廣義攝影測量

廣義攝影測量學，或稱為中國遙感技術影像信息學，21世紀來由攝影測量學快速發展為全新的廣義攝影測量學，進入天地一體化智能攝影測量時代。使用天空多傳感器集成的集成觀測技術,訪問多個觀點,多通道,多時相,多尺度,遙感數據,結合數字攝影測量和計算機視覺等多學科前沿技術,在控制信息來源更加智能地借助于自動化研究和確定物體的形狀,位置的變化,大小,多學科交叉科學技術的性質和時機。自21世紀以來，數字攝影測量的理論和技術取得了長足的進步,應用研究領域也由影像制圖和地形圖測繪發展到影像理解與分類、遙感數據信息通過提取與目標企業識別、變化監測、室內外三維模型建模、無人管理系統實現智能駕駛、深空探測、精密工業工程測量、突發災害應急響應等眾多教育領域[6]。

2 典型應用研究

2.1 基于北斗導航的位置服務及變形監測

在2020年珠穆朗瑪峰高度測量中，自然資源部第一大地測繪隊首次將北斗衛星導航系統應用于珠穆朗瑪峰峰頂高度的結算，獲得了觀測時間較長、衛星觀測較多的觀測數據。北斗與GPS數據融合后，峰值雪面精度±0.9 cm大地高的結果，與2005年的結果相比，精度提高了2.1cm。北斗同GPS大地高成果進行一致性可以較好，精度均為±2.0cm，驗證了北斗信息系統在珠峰地區發展能夠通過獲得同GPS精度具有相當的大地高結果[7]。

千尋位置服務以北斗衛星地基增強系統為依托，為地理信息領域的客戶提供云端一體化的產品、服務及解決方案，滿足高精度地理信息數據采集、處理及應用的需求。在自主研發北斗高精度定位技術和時空智能平臺的基礎上，結合衛星導航、智能物聯網、融合通信等技術，利用云計算和人工智能進行大數據處理，面向自然資源（地質災害），交通設施（邊坡、橋梁、鐵路），智慧礦山（露天礦、尾礦庫），水利水電，建筑安全等場景，構建了實時監測、智能分析、在線監控、預警預報、人技聯防和全流程閉環處置的一體化解決方案，為城市安全治理提供創新思路和技術手段。

2.2 基于無人機、激光雷達的道路巡線

在現代線路巡檢工作中，利用無人機攜帶三維激光雷達和掃描架空傳輸線，建立高精度的三維模型，可以加強對樹木障礙物分布、斷面保護、突發事件風險控制、各種模擬條件的傳輸線分析和三維可視化管理，有效提高傳輸線通道的運行和維護水平。其原理是將高分辨率的遙感正射影像、數字地面模型（DEM）、傾斜攝影三維模型及其它數據源與無人機激光掃描獲得的三維點云數據結合起來，構建一個多源數據、多尺度的三維數字電網模型，使得日常巡檢工作變成了在可任意測量數據分析的精準立體結構模型上進行。在三維模型中可以獲得高精度的數據信息，結合圖像文件進行三維動態分析和仿真，實現輸電線路巡檢范圍、屬性狀態和位置結構的全覆蓋，使巡檢結果數字化、可追溯、可分析[8]。

2.3 三維激光點云聯合無人機影像的古建筑重建

基于地基（機載）激光掃描儀和無人機傾斜攝影得到的的古建筑內外激光點云數據和圖像數據經聯合結算，可以得到大量的點云數據，一般再經過影像集雙邊以及濾波、數據預處理、增量SFM稀疏表示、三維點云生成、光束法平差后創建高精度、精細化的建筑信息模型（BIM）。在BIM中，整個古建筑社區的信息都可以數字化、信息化。還可以包括古建筑的地理位置、文化構件的制作過程等文化、藝術、科學信息，以及詳細屬性信息，如長度、寬度、高度、參考點、插入點、表面材料、油漆和涂層等詳細信息。這樣古建筑才能最接近實際的保護,為之后的古建筑保護、修繕、重建工作人員提供信息技術、數據可以支持[9]。

2.4 基于激光雷達技術的大比例尺測圖

大比例尺測圖對控制及碎部點的精度要求較高，在常規的方法中，往往是先施測首級控制網，再布設圖根控制，再利用全站儀或RTK進行碎部點測量，此方法成圖精度高，內、外業工作量大，受氣候條件影響較大，周期較長，產品形式單一。近年來，很多測繪單位進行了基于激光雷達技術的大比例尺測圖嘗試，經多年驗證，在滿足一定條件下，其成果完全能達到1:500地形圖進度要求。

與傳統測圖方法比較，基于激光的數據采集具有以下一些特點及依賴條件。

（1）采用激光掃描采集表面特征時，可以在任意位置進行截取，從而根據特征的邊界直觀的進行數據采集，減少干擾，提高數據采集的質量。

（2）通過立體采集軟件，對建筑物表面進行平滑，提高采集進度。

（3）機載激光掃描可全天候進行，滿足突發事件對測繪地理信息的需求。

（4）激光掃描是，可通過樹葉空隙，得到目標地物的特征，提高數據采集的效率。

（5）絕對定位精度較好，可以獲取地形地貌準確的位置。

依賴要素：對作業員要求較高，需經過培訓后方可進行數據采集。

3 結語

綜上所述，社會經濟的發展對測繪產品的需求也向著高精度、高時效、個性化等方向轉變，在這種情況下，只有合理的利用現代技術，才能完成智能化轉型，才能為政府、公眾提供位置精度更高、信息更豐富、時效性更強的測繪產品。