探究测绘新技术在测绘工程中应用的常见问题及对策

摘要：随着科技的进步，测绘新技术在测绘工程中得到越来越广泛的应用。然而，这些新技术在实际应用过程中也面临着诸多问题。本文将分析测绘新技术在测绘工程中应用的常见问题，并提出相应的对策。

关键词：测绘新技术，应用问题，对策，测绘工程

测绘工程作为基础性工程，其精度和效率对多个行业的发展具有重要影响。近年来，随着科技的不断进步，测绘新技术如无人机遥感技术、激光雷达技术和全球导航卫星系统（GNSS）在测绘工程中得到了广泛应用。然而，这些新技术在应用过程中也面临着许多挑战。

一、测绘新技术在应用中的常见问题

1.数据处理复杂

测绘新技术，如无人机遥感和激光雷达，能够获取大量高分辨率数据。然而，这些数据的处理和分析过程复杂，要求高性能的计算设备和专业的软件支持。数据处理效率和精度成为测绘工程中亟待解决的问题。

2.设备成本高

测绘新技术设备，如无人机和激光雷达系统，成本较高。设备的购置、维护和操作需要大量资金投入，对中小型测绘公司和项目预算有限的工程造成一定压力。

3.环境影响

测绘新技术在应用过程中，受天气和环境条件影响较大。例如，无人机在强风、降雨和高温条件下飞行稳定性差，激光雷达在植被密集或多雾的环境中数据质量下降。

二、测绘新技术在测绘工程中的解决对策

1.优化数据处理流程

采用先进的数据处理算法和高性能计算平台，是提高测绘新技术数据处理效率和精度的关键。现代测绘工程中，数据量大、复杂度高，传统的数据处理方法已无法满足需求[1]。引入人工智能和机器学习技术，可以自动化数据处理过程，减少人工干预，从而提高处理速度和准确性。具体措施包括以下几个方面：首先，利用先进的数据处理算法，如快速傅里叶变换（FFT）、离散小波变换（DWT）和压缩感知（CS）等，提高数据处理的效率和精度。这些算法可以有效地处理大规模数据，快速提取有用信息，减少冗余数据的影响。例如，在点云数据处理中，利用快速傅里叶变换可以高效地进行数据压缩和噪声过滤，提高点云数据的质量。其次，高性能计算平台的应用是必不可少的。通过使用GPU加速计算、分布式计算和云计算等技术，可以大幅提升数据处理的速度和并行处理能力。GPU加速计算可以在处理复杂图像和点云数据时，提供比传统CPU快数十倍的处理速度。分布式计算和云计算可以整合多台计算机的资源，进行大规模数据的并行处理和存储，解决单台计算机性能不足的问题。人工智能和机器学习技术的引入，是数据处理自动化的重要手段。通过训练深度学习模型，系统可以自动识别和分类遥感影像中的地物特征，进行高效的土地利用分类和变化检测。机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等，可以在大量数据中学习规律和模式，自动进行数据清洗、异常检测和特征提取，显著提高数据处理的自动化程度和精度。

自动化数据处理的另一个重要方面是减少人工干预。在传统数据处理过程中，大量的人工操作不仅效率低下，还容易引入人为错误。通过引入智能化的数据处理工具和软件，可以实现数据处理的自动化和智能化，减少对专业人员的依赖。例如，基于人工智能的自动化影像处理软件，可以自动进行影像配准、镶嵌、分类和变化检测，大幅提高工作效率和处理精度。

2.降低设备成本

通过技术创新和规模化生产，降低测绘新技术设备的生产成本，是实现新技术广泛应用的重要途径。技术创新方面，企业应加大研发投入，开发更为高效和成本低廉的测绘设备和传感器[2]。采用先进的制造工艺和材料，提升设备的性能和耐用性，减少生产成本。例如，开发轻便耐用的无人机机体和高精度、低成本的激光雷达传感器，通过优化设计和制造流程，减少材料浪费和生产工时，从而降低设备的总体生产成本。

规模化生产也是降低成本的有效手段。通过大规模生产，企业可以享受规模经济效应，降低单位产品的制造成本。批量采购零部件和标准化生产流程，可以显著减少生产环节的成本开支。同时，规模化生产还可以提升产品的一致性和可靠性，进一步降低维护和运营成本。通过建立现代化的生产线和自动化生产设备，企业能够提高生产效率，缩短产品的生产周期，从而在市场上形成价格竞争优势。合作共享模式也是一种有效的途径。多个测绘公司或项目团队可以联合购置高成本设备，形成设备共享平台，共同分担购置和维护成本。这种合作模式不仅降低了单个项目的资金压力，还可以促进资源的高效利用，避免设备闲置和浪费。例如，建立区域性的测绘设备共享中心，集中管理和维护高成本设备，为区域内的测绘项目提供支持和服务，提升设备的利用率和经济效益。

3.改进环境适应性

研发适应不同环境条件的测绘设备和技术，是提高测绘效率和数据质量的关键。例如，在无人机测绘方面，开发防风雨的无人机能够显著提升其在恶劣天气条件下的作业能力[3]。这类无人机应具备强风稳定性和防水性能，通过优化机体设计、材料选择和动力系统，确保其在强风和降雨环境中依然能够稳定飞行，获取高质量的测绘数据。此外，还可以配备先进的飞行控制系统和实时监测系统，自动调整飞行参数，保持飞行稳定性。对于激光雷达系统，适应复杂地形的需求是关键。开发具有地形自适应功能的激光雷达系统，可以在山地、森林、城市等复杂地形中保持高精度的数据采集。具体措施包括：优化激光雷达的扫描机制，使其能够根据地形变化自动调整扫描角度和频率，确保全面覆盖和数据精确。同时，增强激光雷达的抗干扰能力和环境适应性，例如，通过引入多频段激光发射技术，减少大气、植被等因素对数据质量的影响，提高数据的清晰度和准确性。为了进一步提高设备在恶劣环境下的稳定性和数据质量，还可以结合传感器融合技术。通过将光学相机、红外传感器、惯性导航系统等多种传感器集成到测绘设备中，实现多源数据的融合处理和互补，提高测绘数据的可靠性和精度。例如，在雾霾天气或植被密集的区域，光学相机的效果可能受到影响，但红外传感器和激光雷达可以提供可靠的数据支持，确保测绘任务的顺利完成。

结束语：

测绘新技术在测绘工程中的应用，提高了测绘工作的效率和精度，但也面临着诸多问题。通过优化数据处理流程、降低设备成本、改进环境适应性，促进测绘新技术的广泛应用和发展。

参考文献

[1]韩明辉.测绘新技术在现代测绘工程中的应用研究[J].测绘科学，2022，45（2）：123-129.

[2]姚志强.多源遥感数据在测绘中的应用与挑战[J].遥感技术，2021，28（4）：98-104.

[3]史建峰.新兴测绘技术及其在工程中的应用[J].工程测绘，2022，25（3）：78-85.

作者简介：

单位名称： 银川市勘察测绘院

省市： 宁夏回族自治区银川市

邮编： 750000

姓名： 耿瑶筝

出生年月： 1991.09.06

性别： 女

民族：汉

籍贯：山西

学历： 大学本科

职称：（现目前的职称）助理工程师

研究方向：工程测量