傾斜攝影測量技術在軟基換填收方中的應用研究

摘要 隨著科技的快速發展，傾斜攝影測量技術在工程領域的應用越來越廣泛，該文旨在研究無人機攝影測量技術在公路工程軟基換填收方中的應用。通過對該技術的基本原理、應用流程以及實際應用案例分析，探討其在提高工作效率、減少人力成本、提升數據成果可視化等方面的優勢。研究結果表明：傾斜攝影測量技術在公路工程軟基換填收方中的應用具有顯著的經濟和技術優勢，具有廣闊的應用前景。

關鍵詞 攝影測量；公路工程；軟基換填

中圖分類號 TU312; TU313.3 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）19-0081-04

0 引言

公路工程中的軟基換填是一個復雜且耗時的過程，傳統的測量方法需要大量的人力和時間投入，并且在精度和效率方面存在一定的局限性。近年來，無人機攝影測量技術因其快速、高效、精確的特點，逐漸在工程測量領域嶄露頭角[1-4]。該文將詳細探討無人機攝影測量技術在公路工程軟基換填收方中的應用，通過實際案例分析，展示其在提高工作效率、減少人力成本、提升數據成果可視化等方面的優勢。

1 傾斜攝影測量技術基本原理

與傳統的攝影測量相比，傾斜攝影測量提供了更多角度的影像數據，使得地物的外觀、位置、高度等屬性信息更加豐富，能夠更全面地反映地物的真實情況。在處理傾斜影像時，涉及的關鍵技術包括多視影像聯合平差算法、多視影像密集匹配算法、影像糾正算法等。多視影像聯合平差的核心思想是基于由粗到精的金字塔分層匹配策略，結合多視影像的外方位元素，在每一級影像上進行影像同名點的自動匹配和自由網光束平差[5]。帶共線條件的多片最小二乘多視影像密集匹配算法（Multiphoto Geometrically Constrained Matching，MPGC）是經典的密集匹配算法，通過對多張影像進行匹配，基于共線條件方程計算物點的坐標。在攝影測量中，共線條件方程是一個重要的基本公式[6]，可用于求解像點坐標、方位元素和地面點坐標等，公式如下公式（1）所示。

x=?f a1（X?XS）+b1（Y?YS）+c1（Z?ZS） a3（X?XS）+b3（Y?YS）+c3（Z?ZS） （1）

y=?f a2（X?XS）+b2（Y?YS）+c2（Z?ZS） a3（X?XS）+b3（Y?YS）+c3（Z?ZS）

（XS，YS，ZS）——地面點地面空間坐標系中的坐標位置；（X，Y，Z）——投影中心在地面空間坐標系中的坐標位置；f——焦距（mm）；（a1、a2、a3，b1、b2、b3，c1、c2、c3）——外方位元素矩陣參數。

2 實施技術路線

利用傾斜攝影測量技術，采集現場高精度影像數據，然后進行三維重建形成實景三維模型，根據現場實際情況對模型進行修飾及剔除施工器械等雜物后，提取橫斷面線，將橫斷面線與設計橫斷面套合，通過橫斷面法即可得到軟基換填方量[7]，具體技術流程如下圖1所示。

3 應用案例

3.1 項目概況

宜州高速公路是《廣西高速公路網規劃（2018—2030）》中“1環12橫13縱25聯”規劃的一部分，是列入廣西壯族自治區政府制定的《縣縣通高速公路建設工作方案》中新開工重點推進項目中的一條。宜州高速某分部沿線靠近國道、燃氣管道及通信光纜等，地方關系及情況錯綜復雜。主線范圍內設計有K65+500互通、K74+160樞紐互通，主要路基橋涵工程量有：路基土石方填方496.7萬立方米，挖方492萬立方米；橋梁共15座，其中大橋9座，分離式立交橋1座，匝道橋4座，跨線橋1座，蓋板涵45道，蓋板通道16道。宜州西高速公路按四車道高速公路標準建設：設計速度120 km/h；路基寬度整體式為26.5 m，分離式路基為13.25 m；汽車荷載等級為公路-I級；設計洪水頻率特大橋為1/100，大、中、小橋、涵洞及路基為1/100。

3.2 外業數據采集

首先確定需要測量的軟基換填范圍為樁號K47+260～K47+400，在測區范圍內用標記紙現場鋪設像控點，如下圖2所示，由于測區范圍較小，在測區四周共布設4個像控點。布置好像控點后，用項目已知點校準后的GPS測量儀測出每個像控點的坐標值，將GPS設備的測量天線準確放置在L形控制點標記的內角位置，進行坐標數據采集。每個控制點的坐標采集時應為固定解和保持設備對中，以確保數據穩定和精度，采集到的數據結果如下表1所示，該次像控點布設及采集耗時約0.2 h。

該次無人機外業數據采集所用無人機型號為大疆精靈4RTK，飛行時航線參數設置分別為：飛行高度保持在120 m定高飛行，航向重疊率為75%，旁向重疊率為70%，相機角度為45°斜向下，等距間隔拍照，飛行速度為8 m/s。航跡規劃界面如下圖3所示，此次數據采集耗時約0.3 h。

3.3 內業數據處理

采集完地形數據后，將原始影像數據導入到專業的攝影測量軟件Smart3D中，先進行空中三角測量，打開各航拍圖像，找到每個控制點在影像中的位置。根據標記的幾何形狀，確定控制點的位置，然后在軟件中使用刺點工具，逐一點擊各影像中的控制點位置，記錄控制點在每張影像中的像素坐標，每個控制點的刺點影像不少于4張。刺點完成后，將預先測量的控制點精確坐標輸入軟件中，與刺點操作記錄的像素坐標進行關聯。最后利用輸入的控制點坐標對圖像進行幾何校正，調整影像的位置、方向和比例，確保影像的地理參考精度，如圖4所示。

對生成的三角網格進行優化，減少多邊形數量，以降低模型的復雜度，提高渲染效率。同時對網格表面進行平滑處理，消除模型表面的細小瑕疵和不規則，提升模型的視覺效果。然后從原始影像中提取紋理信息，映射到三維模型的三角網面上，生成帶有真實紋理的三維模型，然后對模型中的漂浮物、施工器械等進行清除和壓平。得到可用于下一步算量的模型成果。然后提交生產項目生成三維模型如圖5所示。

3.4 方量計算

通過實景三維模型提取點云數據，將LAS格式的點云數據經點云處理軟件轉換成txt格式，然后經Excel編輯成.dat格式數據，導入南方CASS軟件中，建立三角網，根據設計道路中心線提取生成橫斷面線如下圖6。

按中心點高程定位將生成的橫斷面線套合至設計橫斷面，對橫斷面線進行編組，設計原斷面線為第一期數據，實測橫斷面線為第二期數據。調用軟件土方計算功能，設定計算的起止樁號為K47+260～K47+400，即可計算得到軟基換填方量，具體結果如下表2所示。

3.5 結果精度驗證

為驗證該方法的精度[8]，在現場用RTK采集了開挖后的橫斷面線坐標數據，該次數據采集耗時約1.5 h。然后與設計橫斷面數據結合，以設計原地面線為第一期數據，RTK實測橫斷面線為第二期數據，計算得到軟基換填方量如下表3所示。

由以上結果可知，RTK實測軟基換填方量為填方8 834.1 m3、挖方1 469.3 m3；而通過無人機攝影測量方法得到的軟基換填方量為填方8 739.4 m3、挖方1 460.6 m3，

兩種方式的填方量偏差為1.07%，挖方量偏差為0.59%。偏差在合理范圍內，說明無人機攝影測量方法用于軟基換填收方，精度滿足使用要求。

從效率上來看，無人機外業數據采集總耗時約0.5 h，而RTK采集橫斷面數據耗時約1.5 h，可知無人機攝影測量方式可有效提升外業數據采集效率，且對于地形環境越復雜的測區，無人機的優勢越明顯。

4 總結

無人機攝影測量技術在公路工程軟基換填收方中的應用，具有顯著的經濟和技術優勢。通過實際案例分析，證明了該技術在提高工作效率、減少人力成本、提升數據可視化等方面的優越性。然而，該技術在應用過程中也面臨一些挑戰，如施工前期的植被覆蓋對數據結果有較大影響，需要在實際操作中不斷總結經驗，完善技術手段，以更好地服務于公路工程建設。隨著無人機技術的不斷發展和完善，其在工程測量領域的應用前景將更加廣闊。

參考文獻

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[8]王成，施宇軍，權菲，等.無人機傾斜攝影測量土方量測算及精度評價[J].測繪通報，2022（8）：139-142+159.

收稿日期：2024-06-26

作者簡介：高山（1981—-），男，本科，高級工程師，主要從事高速公路建設管理、項目數字化及綠色低碳研究應用

等工作。

通訊作者：趙志強（1992—-），男，本科，助理工程師，主要從事公路工程無人機應用研究工作。