无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用

引言

随着社会经济的高速发展和工程建设需求的日益多元化，现代测绘工程对数据采集的精度与效率要求不断提高，传统测量方法在应对大范围、复杂环境测绘任务时逐渐显现出局限性，已难以满足复杂多样的应用需求。无人机遥感技术具有灵活性和高效性，为快速获取大范围高精度数据提供了创新性解决方案，显著提升了测绘工程的整体实施效能。当前，国内外在无人机遥感技术的研发与应用方面取得了显著进展，但在技术适配性、数据处理及实际操作中仍存在一定局限。

1 无人机遥感技术的定义与工作原理

无人机遥感技术是一种利用无人驾驶航空器（无人机）搭载遥感设备获取地表信息的技术。其工作原理基于遥感技术，通过传感器接收从地面反射或辐射的电磁波，并将这些信号转化为图像或数据信息。无人机在飞行过程中，传感器不断采集地面信息，通过图像传感器、激光雷达、热红外传感器、多光谱和高光谱相机等设备，获取不同波段的地面反射和辐射数据。无人机遥感的优势在于其灵活性和高效性，无人机能够在不同高度、不同视角下快速获取高分辨率的遥感数据，相较于传统的有人驾驶航空器和地面测量，具有更高的灵活性和效率。无人机的飞行轨迹由预先设定的飞行计划控制，通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）实现精准定位和导航，确保数据采集的精度和一致性。无人机遥感技术的核心在于通过高精度传感器和先进的数据处理技术，实现对地表信息的精确获取和分析，为各种应用提供可靠的地理信息支持。

2 无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用

2.1 项目筹备

在项目筹备阶段，矿山技术团队对市场上多种无人机平台及遥感设备进行了一定的调研与学习。鉴于矿山开采区域面积较大，且地形相对复杂，同时需要获取的信息维度较多，矿山技术团队最终选择了固定翼无人机作为此次的飞行器平台。固定翼无人机续航能力较好，一次充电即可实现几个小时的长时间飞行。此外，固定翼无人机飞行稳定性佳，不受复杂气象情况的影响，确保采集得到的各类数据准确翔实。同时，为了得到更加丰富且精准的矿山信息，无人机搭载了多光谱相机和激光雷达遥感设备。多光谱相机能捕捉多个波段的光谱信息，分析不同地物在各波段的反射特性，清晰区分植被、岩石、尾矿等不同物质，为监测植被覆盖变化，识别潜在的地质异常区域提供有力支持。激光雷达则利用激光束测量目标物体的距离，能快速生成高精度的三维地形模型，精确反映矿山地形的细微变化。

2.2 数据采集方法的选择与改进

在测绘工程中，无人机遥感技术的数据采集方法选择与改进至关重要。要针对不同的测绘需求和地形特点，选择合适的无人机类型及其搭载的传感器。固定翼无人机适用于大范围、高效率的数据采集，其飞行时间长，覆盖面积广，而多旋翼无人机则更适合小范围、精细化的测绘任务，具有悬停和灵活飞行的优势。结合高分辨率光学相机、热红外传感器和多光谱相机等不同类型的传感器，能够获取多种数据类型，实现全面、准确的数据采集。改进数据采集方法，应当优化飞行路线规划，通过合理的飞行高度和重叠率设计，确保数据覆盖的全面性和精度。利用自动化飞行控制系统，提高飞行的稳定性和数据采集的精确度，减少人为操作带来的误差。采用多传感器融合技术，在同一飞行任务中同时获取多源数据，提升数据的综合性和应用价值。无人机遥感技术在测绘工程中的应用情况，其中四轴飞行器作为无人机平台，搭载了高分辨率传感器（HRV），其采集的数据经过拼接后形成 15,000×15,600 像素的影像，像素大小为 0.0079mm ，能够提供非常细致的地面细节。摄影比例尺为 1:15000，表明影像具备较高的测绘精度。遥感影像的航向重叠度在 70%～79% 之间，这种较高的重叠度保证了数据的覆盖完整性和立体视觉效果，有利于生成高精度的三维地形模型，这些技术参数充分体现了无人机遥感在测绘工程中高效、精确和细致的应用优势。

2.3 在建筑工程测量中的应用

无人机遥感技术在工程设计阶段用于获取场地实际地形地貌信息，结合建筑规划生成设计方案以确保设计与实际条件的高度一致性。施工阶段，无人机遥感技术可用于测量建筑物的高度、立面的平整度和关键构件的安装位置，实时记录施工现场的三维空间数据。大型建筑项目中，无人机遥感技术基于激光点云数据生成详细的三维模型，可用于比对施工进度与设计蓝图之间的偏差，便于施工人员及时发现和修正施工过程中出现的误差。无人机影像数据还可对施工场地内的资源分布、设备布局和材料使用情况进行动态监测，提高施工管理效率并降低资源浪费风险。施工完成后，无人机遥感技术生成的三维建模数据可用于建筑结构的验收和质量评估，基于建筑结构几何形态和关键指标精细测量生成的验收报告直观且数据详实，可为后期运维提供技术支持。此外，无人机遥感技术还可用于建筑的全生命周期管理，定期监测建筑的变形、沉降和老化情况，为预防性维护提供参考依据。

2.4 三维模型构建方法的改进

构建高精度的三维模型是无人机遥感技术在测绘工程中的核心任务，为此需要对现有的三维模型构建方法进行改进。首先，采用基于多视点融合的三维重建技术，通过多视点影像数据的融合，消除单一视点带来的数据盲区和误差，提高模型的完整性和精度。其次，优化三维网格生成算法，通过细分和光滑处理，生成高精度的三角网格模型，提升模型的细节表现力。结合地理信息系统（GIS）数据，对模型进行地理校正和坐标转换，确保模型的空间一致性和精度。引入多尺度建模技术，根据不同区域的地形复杂度，采用不同的建模策略，实现高效、精确的三维重建。利用虚拟现实和增强现实技术，构建交互式三维模型，使用户能够直观地了解测绘区域的地形和结构，提高模型的实用性和应用价值，凭借改进三维模型构建方法，确保生成的三维模型具有高精度、高细节的特点，为测绘工程提供精确的空间参考。

2.5 云计算与大数据技术的应用

云计算与大数据技术在无人机遥感测绘中的应用集中于数据的存储、处理和分析。利用云计算平台的弹性扩展能力，遥感数据可在云端进行分布式存储和计算，处理效率提升 3 倍以上，数据传输速度达到 1Gbps，实现了大规模数据的实时处理和动态更新。通过大数据分析技术，能够从海量遥感数据中提取有价值的信息和模式，应用机器学习和深度学习算法，优化数据分析和预测模型的精度。

结语

未来，无人机遥感技术的发展将聚焦于智能化和多功能化方向，技术升级将在硬件和软件层面实现全面突破。硬件方面，无人机飞行控制系统将通过技术迭代实现更高的精确性，确保其在复杂环境中的稳定性和灵活性；软件方面，数据处理自动化和智能分析算法的开发将进一步提升其应用效率，三维建模技术的成熟将推动遥感数据在城市规划、资源管理等领域的深度应用，支持更精细化的决策与管理。

参考文献

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[3]张树静，李冬梅.无人机遥感技术在农田水利工程管理中的应用[J].农村科学实验，2024(23):93－95.