人工智能技术在工程测量中的研究与应用

摘要：人工智能技术作为新一轮科技革命的核心驱动力，正深刻改变着工程测量领域的技术格局。本文主要从人工智能技术在工程测量数据处理、在工程测量地形测绘、在工程测量精度控制三个方面的应用。它不仅提高了工程测量的效率与质量，还拓展了工程测量在复杂环境下的应用边界，为工程建设提供了更可靠的数据支持与技术保障。

关键词：人工智能技术；工程测量；数据处理；地形测绘

引言

随着人工智能技术的跨越式发展，其在模式识别、知识推理及自主决策等方面的优势，为工程测量领域带来了方法论革新。

人工智能与工程测量的深度融合，推动了数据处理范式的革新。在地形测绘领域，基于深度学习的语义分割算法实现了遥感影像地物的自动识别，较传统人工解译提升效率数倍；在变形监测领域，长短时记忆网络（LSTM）模型能够捕捉时序数据中的非线性特征，建立高精度预测模型。这些技术突破不仅优化了测量作业流程，并显著提升了成果精度。深入探究人工智能技术在工程测量中的应用，对推动工程测量技术进步、提升工程建设水平具有重要的现实意义。

一、人工智能技术在工程测量数据处理中的应用

（一）数据分类与筛选

机器学习分类算法，如支持向量机与决策树模型，在工程测量数据的智能分类中展现出独特优势。针对全站仪、GNSS接收机及电子水准仪等多源设备采集的异构数据，算法通过构建特征向量空间，实现数据的自动分类与筛选。特征工程阶段，通过提取时间戳、空间坐标、测量值分布等维度的特征参数，建立多模态数据分类模型。在基础设施监测领域，该技术实现了多源数据的精准解析。以超高层建筑施工为例，算法可自动区分主体结构监测数据、场地变形数据及周边环境感知数据，通过构建基于置信度的决策边界，系统能够识别并标记低质量数据，有效降低异常值对分析结果的干扰。极大提高了数据的可用性，为后续数据分析与处理奠定坚实基础。

（二）异常值检测与修复

工程测量数据受环境干扰、仪器噪声等因素影响，常出现离群值现象，严重影响数据可靠性。基于机器学习的异常检测算法通过构建数据正常模式的统计模型，实现异常值的精准识别。其中，Isolation Forest算法通过随机子空间分割快速定位孤立点，One-Class SVM则基于核函数映射建立单类数据分布边界。这些算法在地铁隧道变形监测数据处理中，可有效识别因围岩应力突变导致的异常沉降值。当检测到异常值时，生成器可根据正常数据的统计规律合成替代数据，经判别器验证后完成修复。在超高层建筑垂直度监测中，该技术能够智能补全因遮挡导致的激光扫描数据缺失，保持监测序列的连续性。从而保证测量数据的完整性与准确性，提升数据质量。

（三）数据预测与趋势分析

时间序列数据建模是工程测量数据处理的核心任务，深度学习技术在此领域展现出独特优势。长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络的改进模型，通过门控机制捕捉数据的长期依赖关系，实现测量序列的动态演化规律挖掘。在超高层建筑沉降监测中，该模型可构建包含荷载变化、气象参数等多变量的预测模型，实现毫米级精度的变形趋势预判。例如，在地铁隧道施工中，结合时空注意力机制的LSTM网络能够自动识别掘进参数与围岩变形的时空耦合特征，提前72小时预警异常变形趋势。这种智能化预测模式为施工参数动态调整提供了科学依据，有效规避工程风险。

二、人工智能技术在工程测量地形测绘中的应用

（一）无人机辅助地形测绘

搭载多光谱相机与LiDAR传感器的无人机系统，通过集成人工智能技术实现地形测绘的智能化升级。在飞行作业阶段，系统通过POS系统获取高精度定位定向数据，结合航线规划算法优化航摄参数，确保影像重叠度与点云密度满足规范要求。基于Mask R-CNN的语义分割算法可实现地物要素的智能提取，通过特征金字塔网络（FPN）增强多尺度目标识别能力，实现建筑物、道路、水系等要素的自动化分类。在数据处理环节，多源传感器数据通过特征融合网络实现深度关联。激光点云数据经PointNet++处理后，与影像匹配生成的密集点云进行空间配准，构建厘米级精度的数字表面模型（DSM）。在植被覆盖区，深度学习模型自动识别并分离树冠点与地面点，生成高精度数字高程模型（DEM）。该技术体系通过构建数据采集－智能解译－三维重建的闭环流程，突破传统测绘技术瓶颈。

（二）智能地图生成

人工智能技术通过多模态数据融合与语义建模，实现地形数据的智能化地图表达。基于Mask R-CNN的深度学习模型可对遥感影像进行像素级语义分割，完成地物要素的语义化标记。通过构建地物分类知识库，系统能够自动识别并标注道路、水体、植被等20余类地理实体，这种语义标注技术突破了传统地图要素的符号化表达，为空间数据赋予了结构化语义信息。在数据组织层面，智能地图生成系统采用面向对象的数据模型，整合地形、遥感、社会经济等多源数据，构建多维度空间数据库。通过时空立方体模型实现数据的动态管理，支持历史版本回溯与增量更新。地图渲染引擎采用强化学习算法优化可视化效果。通过构建视觉感知模型，系统能够动态调整符号化参数，如颜色对比度、线划粗细等，以适应不同比例尺下的信息表达需求。值得关注的是，自然语言处理技术的引入实现了地图要素的智能检索。用户通过语音或文本输入查询需求，系统可自动解析语义并关联空间数据库，生成定制化地图产品。

（三）地形变化监测

人工智能技术通过构建多时相数据对比分析模型，实现地形变化的智能化监测。在矿山开采区监测中，全卷积网络（FCN）通过端到端的特征学习，自动提取不同时期遥感影像的语义特征。该模型采用跳跃连接结构融合多尺度特征，能够精准识别采空区、塌陷坑等地形变化区域。通过计算变化区域的空间范围与体积参数，系统可量化评估开采活动对地表形态的影响。在数据处理层面，多源遥感数据通过特征融合网络实现深度关联。合成孔径雷达（SAR）影像与光学影像的协同分析，能够穿透植被覆盖识别隐蔽性地形变化。在黄土高原水土流失监测中，基于Transformer的时空变化检测模型可捕捉季节性地貌演变规律，较传统方法提升监测时效性3倍。

三、人工智能技术在工程测量精度控制中的应用

（一）测量仪器智能校准

人工智能技术通过多模态感知与智能决策，革新了测量仪器校准的技术范式。基于深度学习的视觉检测系统，采用YOLO目标检测算法定位全站仪照准部、水准仪水准管等关键部件，通过与标准模板的关键点匹配分析，实现仪器几何误差的自动化诊断。GNSS接收机的智能校准采用信号特征分析技术。通过构建多星座信号质量评估模型，机器学习算法自动识别周跳、多路径效应等异常信号特征，结合精密单点定位（PPP）技术反演接收机钟差与天线相位中心偏差。在长基线定位场景中，该技术可将定位精度提升至毫米级，满足精密工程测量需求。环境适应性校准是智能校准的重要方向。通过部署多传感器融合感知系统，实时采集温度、气压、湿度等环境参数，结合LSTM神经网络建立环境参数与测量误差的映射关系。在隧道施工环境中，系统自动补偿温度梯度对全站仪测距的影响，将测距误差控制在±1mm以内。

（二）测量方案智能优化

工程测量方案的智能优化通过构建多目标决策模型，实现测量资源的最优配置。基于工程特征参数化建模技术，系统可自动解析项目需求、环境约束与精度指标，构建包含控制点分布、仪器组合及观测路线的优化目标函数。遗传算法通过模拟自然选择机制，在解空间中搜索全局最优解；粒子群优化算法则通过群体智能协作，动态调整测量方案参数。在特大型桥梁工程中，该技术体系实现了测量方案的智能生成。通过分析桥址区地形地貌、墩台分布及通航要求，算法自动生成包含GNSS基准站、全站仪测站及水准路线的综合测量方案

（三）误差实时分析与修正

测量过程中的误差控制通过构建在线监测与动态补偿系统实现。多源传感器数据融合技术将全站仪、水准仪及GNSS接收机的观测数据进行时空对齐，基于误差传播理论建立实时误差分析模型。在超高层钢结构安装中，系统通过分析不同仪器的垂直度测量数据差异，自动识别仪器偏差、温度漂移及日照变形等误差源。智能诊断模块采用贝叶斯网络推理技术，根据误差特征向量快速定位误差成因。针对仪器校准偏差，系统触发自动校准流程；对于环境干扰误差，采用自适应滤波算法进行数据修正。

四、总结

人工智能技术已全面渗透到工程测量的各个环节，从数据处理的智能化分析到地形测绘的高效精准作业，再到精度控制的全方位优化，都展现出强大的技术优势。它不仅提升了工程测量的效率、精度与质量，还为工程测量开拓了新的应用领域与发展方向。

参考文献

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