浅谈基于测量信息化的工程测量技术展望

引言

工程测量技术贯穿工程全生命周期，其精度与效率直接影响工程质量与成本。随着信息技术的迭代升级，以数字化、自动化、智能化为特征的测量信息化浪潮正重塑行业生态。传统依赖人工操作与单一设备的测量模式，已难以满足现代工程对高精度、实时性与多维度数据的需求。测量信息化通过整合全球导航卫星系统（GNSS）地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）等技术，实现了数据采集、处理与应用的全流程革新，为工程建设提供了更高效、精准的技术支撑。

一、测量信息化技术发展现状（一）多源数据采集技术的协同与革新

测量信息化推动了数据采集方式的多元化与协同化。无人机航测通过搭载激光雷达（LiDAR）与高分辨率相机，可快速获取大范围地形地貌的三维点云数据，显著提升复杂区域的测绘效率。车载移动测量系统集成GNSS、惯性导航系统（INS）与全景相机，实现道路、管线等线性工程的动态数据采集。地面三维激光扫描技术则通过高密度点云生成，为建筑结构、地质灾害监测提供精细化数据基础。在此基础上，“天空地” 一体化测绘体系整合卫星遥感、航空摄影、地面扫描等多源数据，通过时空大数据分析，实现区域地理信息的动态监测，构建覆盖地表、地下、空中的立体化数据获取体系。多源数据的协同应用打破了传统单点测量的局限，为工程全周期提供了多维度、多时态的基础数据支持。

（二）智能化数据处理技术的突破与深化

数据处理环节因信息化技术的引入实现质的飞跃。人工智能（AI）算法通过深度学习模型，可自动识别影像中的地物特征，完成道路、建筑物等要素的分类与提取，减少人工干预与误差。云计算平台支持海量数据的并行计算与存储，实现了遥感影像的快速解译与三维建模。基于 BIM 的协同工作平台整合设计、施工、运维阶段的多维度数据，通过参数化建模与冲突检测，提升了工程全周期的信息流转效率。

（三）移动测量系统的集成与场景拓展

移动测量系统的智能化集成成为当前技术发展的重要方向。便携式 RTK 设备结合 AI 影像识别技术，实现了野外测量的实时定位与地物编 业复杂度。车载激光雷达与 INS 的融合应用，解决了城市峡谷效应下的定位精度问题，为自 方案。 水下移动测量系统通过声呐与惯性导航的结合，实现了河道、水库等水域的高精 （同步定位与地图构建）技术通过自主定位与动态地图生成，成功应用于地下 封闭空间的测绘，拓展了测量技术的应用边界。移动测量系统的场景化拓展，使工程测量从传统的地表作业向地下、水下、空中等多维度延伸。

二、测量信息化面临的挑战

（一）数据安全与隐私保护的风险与应对

随着测量数据的海量增长与云端存储，数据安全问题日益凸显。 原始测绘数据可能包含敏感地理信息，若未采取加密措施，易被非法获取与篡改 1 数据接口不兼容可能导致数据泄露风险。境外机构通过合作项目规避 显了数据主权保护的紧迫性。当前，量子通信技术（如量子密钥分 的应用为 向，但其大规模商用仍面临技术成熟度与成本的挑战。如何在保障数据可用性的同时，构建覆 输、存储、应用全流程的安全防护体系，成为行业亟待解决的问题。

（二）系统集成与数据共享的壁垒与突破

现有测量技术体系中，不同厂商设备与软件的兼容性不足，形成了 “信息孤岛”。例如，BIM 模型与 GIS平台的数据格式差异导致信息交互困难，影响了跨专业协同效率。数据标准的不统一也制约了行业内的数据共享，各单位自建的数据库难以实现有效整合。空间信息多级网格（SIMG）概念的提出，通过带地学编码的粗细网格统一存贮时空数据，为跨平台数据融合提供了新思路。

（三）复合型人才的结构性短缺与培育

测量信息化对从业人员的能力提出了更高要求。传统测量员需掌握 GNSS、无人机、BIM 等多领域技术，同时需具备数据分析与编程能力。然而，当前行业人才结构呈现两极分化：老师傅缺乏信息化技术应用能力，年轻从业者则因野外作业强度大、职业发展空间有限而流失。高校培养体系与行业需求脱节，导致既懂测量原理又精通信息技术的复合型人才严重不足。为应对这一挑战，行业需加强校企合作，建立 “理论 + 实践” 的双轨培养机制，同时通过职业培训与技能认证，推动现有从业人员的能力升级。

三、测量信息化技术未来展望（一）智能化与自动化的深度融合与自主

未来测量技术将向高度智能化演进。AI 驱动的无人测量系统可自主规划航线、识别地物特征，并实时生成测绘成果，实现 “无人化” 作业。深度学习模型将进一步优化数据处理流程，如通过生成对抗网络（GAN）修复点云数据缺失区域，提升建模精度。自动化监测系统结合物联网（IoT）与 5G 技术，可实时感知工程结构的变形与环境参数变化，实现灾害预警与运维决策的智能化。

（二）多技术融合与协同创新的深化

多技术融合将成为测量信息化的核心趋势。“天空地” 一体化测绘体系整合卫星遥感、航空摄影、地面扫描等多源数据，通过时空大数据分析，实现区域地理信息的动态监测。BIM 与 GIS 的深度融合将构建全生命周期的数字孪生模型，为智慧城市提供精细化管理支撑。区块链技术的应用可确保测量数据的不可篡改与可追溯，提升数据公信力。此外，数字孪生与数字孪生城市的结合，将推动工程测量从单一数据采集向全要素、全流程的智慧化服务转型。

（三）云平台与边缘计算的协同应用与服务化

云平台将成为测量数据管理与服务的核心载体。基于云架构的测量云平台支持多用户在线协作、数据共享与模型分析，降低了中小型企业的技术门槛。边缘计算技术则在终端设备端实现数据的实时处理与初步分析，减少云端传输压力，提升应急响应速度。云边协同模式将优化资源配置，推动测量服务向按需定制、高效灵活的方向发展。例如，在灾害应急测绘中，边缘节点可快速生成初步测绘成果，为救援决策提供即时支持，而云端则进行深度数据分析与成果归档。

结束语

测量信息化是工程测量技术发展的必然趋势，其技术革新与应用拓展将深刻改变行业格局。面对数据安全、系统集成与人才短缺等挑战，需通过技术创新、标准统一与人才培养的协同推进，构建智能化、协同化的测量技术体系。未来，随着人工智能、5G、区块链等技术的深度融合，工程测量将向全自动化、全生命周期服务的方向迈进，为智慧城市、绿色基建等国家战略提供坚实的技术保障。

参考文献

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