探讨数字化测绘技术的发展现状与趋势

一、引言

传统测绘技术在长期应用中暴露出诸多局限性。例如，其数据采集主要依赖人工实地测量，效率低下且受地理环境制约严重，在山区、水域等复杂 开展工作困难重重。在数据处理方面，多依靠人工计算与简单工具辅助，面对大量数据时，处理速度慢且分析深度不足，难以满足复杂决策需求。成果表达也较为单一，多以二维平面图和简单高程图呈现，难以直观展现地理空间的真实状况，也难以与现代信息系统深度融合。

随着信息技术的迅猛发展，数字化测绘技术应运而生。其通过将地理信息转化为数字形式，实现了数据采集自动化、处理智能化以及成果形式多样化，极大地提升了测绘工作的效率与精度。在当今社会，数字化测绘技术已成为各行业发展的重要支撑。在城市规划中，能为城市布局、基础设施建设提供精准地理信息；在国土资源管理领域，助力土地利用监测、资源普查；在交通运输方面，为道路选线、交通流量分析提供关键数据。它对推动各行业发展及社会进步发挥着不可替代的重要作用，已深度融入经济社会的方方面面。

二、数字化测绘技术的发展现状

（一）数据采集技术现状

1. 卫星遥感技术

高分辨率卫星不断发展， 遥感数据 清晰呈现地面细微特征。多光谱、高光谱遥感技术的应用，让我们 析这些信息，能精确识别地物类型、监测土地利用变化，在农作物估产 阶段光谱特征的分析，预估农作物产量。在洪水灾害监测方面，通过水体和植被不同光谱特征，能精准提取洪水淹没范围。

2. 航空摄影测量技术

航空摄影设备持续改进，相机分辨率提升，拍摄范围扩大。低空无人机航测因其灵活性、低成本优势在大比例尺地形图测绘、城市三维建模等领域得到广泛应用。在大比例尺地形图测绘中，无人机可低空飞行获取高分辨率影像，经处理后生成精确地形图；城市三维建模时，能从多角度拍摄城市建筑，构建逼真的三维模型，为城市规划、管理提供直观数据支持。

3. 地面测量技术

全站仪、GPS、激光雷达等地面测量设备不断更新换代。全站仪测量精度更高、操作更便捷，在工程建设地形测量中，可精确测量角度、距离等参数。GPS 定位技术实现了全球范围内实时、高精度定位，在测绘工作中，能快速确定测量点坐标。激光雷达技术可快速获取地面三维点云数据，用于地形测绘、变形监测等，在变形监测中，通过对比不同时期点云数据，精确分析建筑物、地质体等的变形情况。

（二）数据处理技术现状

1. 数据预处理

面对采集到的原始数据，常存在噪声、误差等问题，需进行数据滤波、去噪、校正等预处理操作。利用中值滤波、高斯滤波等算法去除数据噪声，通过平差计算对测量数据进行校正。市场上也涌现出众多专业数据预处理软件工具，这些软件集成多种预处理算法，操作简便，大大提高了数据预处理效率与质量。

2. 数据融合与分析

多源数据融合技术可将不同来源、不同类型的地理数据进行整合，提高数据完整性与准确性。地理信息系统（GIS）强大的空间分析功能在规划、资源管理等领域广泛应用。在城市规划中，通过 GIS 空间分析功能，综合考虑地形、交通、人口分布等因素，确定城市功能分区；资源管理方面，分析资源分布与地形、气候等关系，制定合理开发利用方案。

（三）数据管理与存储技术现状

1. 数据库技术

空间数据库不断发展，地理数据库管理系统功能日益强大。ArcGIS、SuperMap 等软件不仅具备数据存储功能，还提供数据查询、编辑、分析等丰富功能。在城市地理信息管理中，利用这些软件构建数据库，可对城市地形、建筑、地下管线等信息进行统一管理，方便数据查询与更新，为城市规划、建设与管理提供数据支持。

2. 数据存储技术

随着地理数据量急剧增长，海量地理数据存储需求凸显。云存储技术凭借其存储容量大、扩展性强、成本低等优势，在地理信息领域得到广泛应用。将地理数据存储在云端，用户可通过网络随时随地访问与下载数据，同时，云存储服务提供商负责数据存储设备维护与管理，减轻了用户数据存储负担。

（四）应用领域现状

1. 城市规划与建设

数字化测绘技术在城市地形测绘中，能快速获取高精度地形数据，为城市道路、桥梁等基础设施规划设计提供基础资料。地下管线探测方面，利用物探技术结合数字化测绘手段，精确绘制地下管线分布，避免施工过程中对管线破坏。在城市规划辅助决策中，通过构建城市三维模型，直观展示不同规划方案效果，为决策者提供参考。

2. 国土资源管理

在土地利用现状调查中，运用卫星遥感、地面调查等数字化测绘技术，全面掌握土地利用类型、面积等信息。土地变更监测时，对比不同时期遥感影像与测绘数据，及时发现土地利用变化情况。在耕地保护监管方面，利用数字化测绘数据，监测耕地面积、质量变化，确保耕地红线。

3. 交通运输

公路、铁路选线设计中，结合地形、地质、交通流量等数字化测绘数据，综合考虑多种因素，确定最优选线路径，降低工程建设成本与施工难度。道路路况监测通过安装在道路上的传感器与数字化测绘技术结合，实时获取道路平整度、破损情况等信息，及时进行道路维护。交通流量分析利用数字化测绘数据与交通监测设备数据，分析交通流量分布规律，优化交通信号灯设置，缓解交通拥堵。

4. 水利工程

水利工程地形测绘为大坝、水库等水利设施规划设计提供精确地形数据。大坝变形监测利用 GPS、全站仪等设备，实时监测大坝位移、沉降等变形情况，保障大坝安全运行。水资源监测通过卫星遥感、地面监测站等数字化手段，监测水资源分布、水质变化等，为水资源合理开发利用提供依据。

三、数字化测绘技术发展面临的挑战

（一）技术层面挑战

1. 数据精度与可靠性

复杂环境对数据采集精度影响显著。例如在山区，地形起伏大，卫星遥感影像易产生阴影、遮挡，影响地物识别精度；地面测量受通视条件限制，在山谷、茂密林区等区域，全站仪、GPS 信号易受干扰，导致测量精度下降。多源数据融合时，由于不同数据源数据格式、精度、时间分辨率等存在差异，融合过程中如何控制精度，确保融合后数据准确可靠，是一大难题。

2. 数据处理效率

随着数据采集技术发展，地理数据量呈指数级增长，海量地理数据对数据处理速度与计算能力提出极高要求。传统数据处理硬件与软件难以满足实时处理海量数据需求，例如在处理大面积高分辨率卫星遥感影像时，数据处理时间过长，无法及时为决策提供支持。同时，复杂的数据处理算法对计算机硬件性能要求高，增加了数据处理成本。

3. 新技术融合难度

人工智能、大数据、物联网等新技术为数字化测绘技术发展带来机遇，但融合过程中面临诸多技术难题。例如，人工智能算法在测绘数据自动识别、分类应用中，需大量高质量数据进行训练，且不同场景下模型适应性有待提高；大数据技术在地理数据存储、管理与分析应用时，面临数据安全、数据质量控制等问题；物联网与数字化测绘技术融合，如何实现传感器数据实时采集、传输与处理，确保数据稳定性与可靠性，也是亟待解决的问题。

（二）人才层面挑战

1. 复合型人才短缺

数字化测绘技术融合了测绘、计算机、信息技术等多学科知识，需要从业者具备跨学科知识与技能。然而，当前人才培养体系中，学科划分较细，学生在学习过程中难以全面掌握多学科知识，导致具备测绘专业知识的人员，计算机编程、信息技术应用能力不足；计算机专业人员对测绘原理、地理信息知识了解有限，难以满足数字化测绘技术发展对复合型人才的需求。

2. 人才培养与行业需求脱节

高校人才培养课程设置更新速度慢，未能及时将数字化测绘领域新技术、新方法纳入教学内容。实践教学环节薄弱，学生参与实际项目机会少，缺乏将理论知识应用于实际工作的能力。行业企业需求不断变化，高校人才培养与行业实际需求之间存在差距，导致毕业生进入行业后，需经过长时间培训才能适应工作岗位要求。

（三）安全与法规层面挑战

1. 地理信息安全

地理信息数据涉及国家安全、经济发展等重要信息，具有高度敏感性。在数据存储、传输与应用过程中，面临数据泄露风险，如网络攻击、黑客入侵等可能导致地理信息数据被窃取、篡改。部分地理信息数据应用场景复杂，难以有效控制数据访问权限，增加了数据安全隐患。

2. 法规政策不完善

数字化测绘技术发展迅速，相关法规政策制定相对滞后。现有法规在地理信息数据采集、存储、使用、共享等方面规定不够细化，存在监管空白与漏洞。在地理信息数据共享过程中，数据所有权、使用权界定不清，容易引发法律纠纷。同时，对于新技术应用带来的新问题，如人工智能在测绘数据处理中应用的法律责任认定等，缺乏明确法规政策指导。

四、数字化测绘技术的发展趋势

（一）智能化发展趋势

1. 人工智能在测绘中的应用

人工智能在测绘数据自动识别、分类、解译方面将发挥更大作用。通过深度学习算法训练模型，可快速准确识别遥感影像中的地物类型，如建筑物、道路、植被等。在智能测绘装备研发方面，利用人工智能技术实现测量设备自动化控制与智能决策，如智能测量机器人可根据测量任务自主规划测量路径、调整测量参数，提高测量效率与精度。

2. 智能测绘系统的构建

未来将构建集数据采集、处理、分析、决策于一体的智能测绘系统。该系统能实时感知地理环境变化，自动采集数据，并运用人工智能算法进行数据处理与分析，为用户提供智能决策支持。在城市管理中，智能测绘系统可实时监测城市交通流量、建筑物变形、环境变化等信息，根据分析结果及时调整城市管理策略，实现城市智能化管理。

（二）集成化发展趋势

1. 多技术融合​

卫星遥感、航空摄影测量、地面测量技术将进一步集成，发挥各自优势，实现地理数据全方位、高精度获取。地理信息系统将与全球定位系统、遥感技术深度融合，形成更强大的地理信息综合处理与分析平台。例如在灾害监测中，通过卫星遥感获取大面积受灾区域信息，利用航空摄影测量获取重点区域详细信息，结合地面测量数据进行验证与补充，再通过 GIS 平台进行数据融合与分析，为灾害救援与评估提供全面准确数据支持。

2. 软硬件集成​

测绘硬件设备与软件系统将实现更紧密集成。硬件设备内置智能软件，可实现设备自我诊断、自我校准，提高设备稳定性与可靠性。软件系统能更好地适配不同硬件设备，根据硬件性能自动优化数据处理算法，提高系统整体运行效率。例如，测量仪器与数据处理软件集成，测量完成后数据可自动传输至软件进行处理，减少人工干预，提高工作效率。​

（三）网络化发展趋势

1. 地理信息云服务

地理信息云平台将不断完善与发展，提供更丰富的云存储、云计算、云服务。用户可通过网络便捷地获取地理信息数据、使用地理信息处理软件，无需在本地安装大量软件与存储设备。在地理信息数据共享方面，云平台可实现数据实时共享与更新，不同地区、不同部门用户可实时获取最新地理信息，促进地理信息在各领域的广泛应用。

2. 实时在线测绘

基于物联网、移动互联网的实时在线测绘技术将得到广泛应用。通过在测量设备、传感器上安装物联网模块，实现数据实时采集与传输。移动互联网使测绘 员可随时随地将现场采集数据上传至服务器，并获取所需地理信息。在工程建设现场，施工人员可利用移动设备实时获取施工现场地形、设计图纸等信息，同时将施工进度、质量等数据上传至管理平台，实现工程建设实时监控与管理。

（四）高精度与高分辨率发展趋势

1. 测量精度提升​

随着测量技术与设备不断改进，测量精度将进一步提升。在卫星定位技术方面，通过优化卫星星座布局、改进信号传输与接收技术，实现更高精度定位。地面测量设备在仪器制造工艺、测量算法等方面持续创新，提高角度、距离测量精度。更高精度测量将为精密工程建设、科学研究等提供更可靠数据支持。

2. 高分辨率数据获取​

卫星遥感、航空摄影测量技术将不断发展，获取更高分辨率地理信息数据。高分辨率数据能更清晰地呈现地物细节，在城市规划中，可精确识别建筑物轮廓、道路标线等；在生态保护中，可监测珍稀物种栖息地变化。同时，高分辨率数据处理技术也将不断发展，以充分挖掘高分辨率数据价值。

五、结语

数字化测绘技术发展日新月异，未来需持续关注技术发展动态。在技术创新方面，加大对人工智能、大数据、物联网等新技术与数字化测绘技术融合研究投入，突破技术瓶颈，提高数据精度、处理效率与可靠性。人才培养至关重要，需完善人才培养体系，加强跨学科教育，培养适应行业发展的复合型人才。安全保障不容忽视，要加强地理信息安全防护技术研究，完善法规政策，确保地理信息安全。通过多方面努力，推动数字化测绘技术持续健康发展。

参考文献：

[1] 丁旭强 . 数字化测绘技术在工程测量中的运用研究 [J]. 居业 , 2025, (03): 205-207.

[2] 杨杰 . 工程测量中 GIS 技术和数字化测绘技术的应用 [J]. 中国信息界 , 2024, (07): 35-37.

[3] 李莉娜 . 数字化制图在测绘中的应用研究 [J]. 科技风 , 2024, (16): 48-50.

[4] 姜栋 , 荣飞 . 现代测绘工程技术及其发展趋势探讨 [J]. 现代物业 ( 中旬刊 ), 2019, (04): 65.

[5] 田启昕 . 针对测绘技术现状及发展进行研究 [J]. 中国科技投资 , 2013, (17): 147.

作者简介：谭聿琦（1992.10）男，汉族，湖南茶陵，本科，工程师，从事测绘工作