城市大型工程测量中多源数据融合方法实践探索

引言：城市建设中大型工程不断增多，测量数据来源广泛，如 GPS、GIS 等。多源数据融合可整合优势，提高测量准确性与可靠性。但实际应用中存在数据格式、精度差异等问题，因此对多源数据融合方法进行实践探索具有重要现实意义。

1.多源数据类型与特点

1.1 遥感影像数据

在城市大型工程测量中，遥感影像数据是重要的数据来源之一，具有覆盖范围广、获取周期灵活、信息丰富的特点。根据传感器类型不同，常用的遥感影像数据包括卫星遥感影像、无人机遥感影像与航空遥感影像。卫星遥感影像能实现大范围城市区域的快速覆盖，适用于城市轨道交通、大型桥梁等跨区域工程的前期选址与整体规划测量，其空间分辨率可根据工程需求选择，能清晰呈现工程区域的地形地貌、地表覆盖类型等宏观信息。无人机遥感影像则具备高分辨率优势，可获取厘米级精度的影像数据，适合工程施工区域的详细测量，如记录建筑物拆迁范围、道路施工进度等细节信息，且无人机起降灵活，能在复杂城市环境中快速获取数据，不受地面交通或建筑遮挡限制。

1.2 地理信息系统数据

地理信息系统（GIS）数据在城市大型工程测量中承担着数据整合与空间分析的核心角色，具有结构化程度高、空间关联性强、支持动态更新的特点。这类数据主要包括基础地理数据与工程专题数据，基础地理数据涵盖城市道路网、建筑物轮廓、地下管线分布、高程模型等内容，是工程测量的基准数据，能为工程选址、路线设计提供基础空间框架，例如在城市综合管廊工程测量中，基础地理数据可清晰展示现有地下管线的位置与走向，避免工程施工对既有管线造成破坏。工程专题数据则是针对具体工程生成的数据，如工程设计图纸的数字化数据、施工进度数据、变形监测数据等，这类数据与基础地理数据关联后，可在 GIS 平台上实现可视化展示与空间分析，例如将桥梁施工的变形监测数据叠加到桥梁设计的GIS 模型中，能直观对比实际变形与设计允许值的差异，为工程质量控制提供依据。

2.多源数据融合面临的挑战

2.1 数据格式不兼容

数据格式不兼容是城市大型工程测量中多源数据融合面临的首要挑战，直接阻碍数据的有效整合与利用。不同类型的测量数据往往采用不同的存储格式，遥感影像数据常见格式有 TIFF、JPEG2000 等，其中 TIFF 格式支持无损压缩，适合存储高分辨率影像，但文件体积较大；JPEG2000 格式兼顾压缩率与画质，常用于卫星遥感影像存储。而 GIS数据格式更为多样，基础地理数据多采用 Shapefile、Geodatabase 格式，Shapefile 格式结构简单，易于传输，但不支持复杂拓扑关系；Geodatabase 格式支持拓扑关系与大数据量存储，却需要特定软件才能读取。工程专题数据可能采用CAD 的 DWG 格式、数据库的 CSV 格式等，这些格式之间缺乏统一的转换标准，例如将 DWG 格式的工程设计图数据导入GIS 平台时，常出现图形要素缺失、坐标偏移等问题；将遥感影像的TIFF格式数据与 GIS 的 Shapefile 格式数据叠加时，软件可能因无法识别对方格式而无法完成融合，需要额外进行格式转换，不仅增加了数据处理的工作量，还可能在转换过程中导致数据信息丢失，影响融合效果。

2.2 数据精度差异

数据精度差异是多源数据融合过程中难以回避的挑战，若处理不当会严重影响融合后数据的可靠性，进而干扰工程测量结果。不同测量手段获取的数据精度存在明显差异，卫星遥感影像数据的精度受传感器分辨率、拍摄高度等因素影响，低分辨率卫星影像的地面采样距离较大，适用于宏观测量，但无法满足工程施工阶段的高精度要求；高分辨率无人机遥感影像虽能达到厘米级精度，却受飞行高度、天气条件影响，不同批次获取的影像精度可能存在波动。GIS 数据的精度则与数据来源密切相关，基础地理数据中的道路、建筑物位置精度通常较高，是通过专业测绘手段获取的，但部分老旧数据可能因城市建设变化未及时更新，精度下降；工程专题数据中的设计数据精度符合工程标准，但施工过程中产生的临时监测数据可能因仪器误差、操作不当导致精度偏低。当这些精度差异较大的数据进行融合时，例如将低精度卫星影像与高精度 GIS 设计数据叠加，会出现数据匹配偏差，无法准确反映工程实际情况，若以此为依据进行工程决策，可能导致工程定位错误、施工偏差等问题，影响工程质量与安全。

3.常用多源数据融合方法

3.1 基于特征的融合方法

基于特征的融合方法是城市大型工程测量中常用的融合手段，通过提取不同数据源的关键特征并进行匹配，实现数据的有效整合。该方法首先对各数据源进行特征提取，从遥感影像数据中提取道路边缘、建筑物轮廓、地形坡度等几何特征与纹理特征，例如通过边缘检测算法识别无人机影像中工程施工区域的围墙边界；从 GIS 数据中提取道路中心线、建筑物坐标、管线节点等结构化特征，例如从Shapefile 格式的道路数据中提取道路中心线的坐标点序列。随后采用特征匹配算法，如基于距离的匹配、基于形状的匹配，将不同数据源的特征进行关联，例如将遥感影像中提取的道路边缘特征与 GIS数据中提取的道路中心线特征进行匹配，通过调整坐标偏差使两者对齐。最后对匹配后的特征进行融合，生成统一的特征数据集，例如将融合后的道路特征用于城市道路扩建工程的测量，既能利用遥感影像的实时性反映道路现状，又能借助 GIS 数据的精确性保障工程设计与施工的精度。

3.2 基于像素的融合方法

基于像素的融合方法直接对多源数据的像素级信息进行处理，通过像素值的组合与优化，生成兼具各数据源优势的融合数据，适用于对影像细节要求较高的城市大型工程测量场景。该方法以遥感影像数据为核心，将 GIS 数据的空间信息与属性信息映射到影像像素上，常见的实现方式包括加权融合、HSI 变换融合等。加权融合通过为不同数据源的像素值分配权重，计算加权平均值作为融合后像素值，例如将高分辨率无人机影像与 GIS 高程数据融合时，为影像像素值分配较高权重以保留细节，为高程数据对应的像素值分配适当权重以补充地形信息，使融合后的影像既能清晰展示工程施工细节，又能反映地形起伏。HSI 变换融合则先将遥感影像从RGB 颜色空间转换到 HSI 空间（色调、饱和度、亮度），再将 GIS 数据的有用信息嵌入到 HSI 空间的亮度分量中，最后转换回RGB 空间生成融合影像，这种方法能有效保留影像的色彩信息与空间分辨率，同时融入 GIS 数据的精准空间属性。

3.3 基于模型的融合方法

基于模型的融合方法通过构建统一的数学模型或物理模型，将多源数据纳入同一框架进行整合与分析，是解决复杂城市大型工程测量数据融合问题的有效手段。该方法首先根据工程测量需求选择合适的模型类型，常见的有几何纠正模型、多源数据同化模型等。几何纠正模型用于消除不同数据源的坐标偏差，例如在城市大型桥梁工程测量中，将卫星遥感影像、无人机影像与 GIS 设计模型融合时，通过构建坐标转换模型，将所有数据统一到工程施工坐标系下，确保各数据源在空间位置上精确对齐，避免因坐标差异导致的融合偏差。多源数据同化模型则通过算法将不同精度、不同类型的数据融合到模型中，利用各数据源的优势互补提升模型精度，例如在城市轨道交通工程的变形监测中，将 GNSS 变形监测数据、传感器实时监测数据与 GIS 地形模型融合，通过卡尔曼滤波等算法构建同化模型，动态修正模型参数，使模型能准确反映工程结构的变形状态，为工程安全评估提供科学依据。基于模型的融合方法具有较强的逻辑性与系统性，能有效处理数据格式不兼容、精度差异等问题，融合结果具有较高的可靠性与实用性，适合用于工程设计优化、风险预警等对数据精度与分析深度要求较高的场景。

4.多源数据融合方法实践应用

4.1 实践应用流程

城市大型工程测量中多源数据融合的实践应用流程需遵循标准化步骤，确保数据整合有序且融合结果可靠。首先是数据准备阶段，根据工程测量需求收集所需多源数据，如城市轨道交通工程需收集卫星遥感影像、无人机航拍影像、GIS 基础地理数据及工程设计 DWG 数据，收集后对各类数据进行初步筛选，剔除损坏、过期或精度不达标的数据，同时记录各数据的采集时间、坐标系、精度指标等元信息，为后续处理奠定基础。其次是数据预处理阶段，针对不同类型数据的特点开展处理，对遥感影像进行辐射校正、几何校正，消除大气干扰与坐标偏差；对 GIS 数据进行格式转换与拓扑检查，确保数据结构完整且坐标统一；对工程设计数据进行数字化矢量化处理，提取关键施工坐标与尺寸信息。接着是数据融合实施阶段，根据工程场景选择合适的融合方法，如施工区域细节测量采用基于像素的融合方法，将高分辨率无人机影像与GIS 设计数据融合；工程整体规划采用基于特征的融合方法，提取遥感影像与GIS 数据中的道路、建筑特征并匹配；复杂变形监测采用基于模型的融合方法，构建同化模型整合监测数据与地形模型。最后是融合结果应用阶段，将融合后的数据用于工程测量具体环节，如生成工程测量地形图、指导施工定位、监测工程变形，并对融合结果进行实时验证，若发现偏差及时调整融合参数，确保满足工程测量精度要求。

4.2 实践效果分析

多源数据融合方法在城市大型工程测量中的实践应用，展现出显著的效果优势，有效提升了工程测量的效率与精度。在效率提升方面，传统测量方法需分别处理各类数据，再人工整合结果，耗时较长且易出现衔接误差，而多源数据融合通过自动化流程实现数据快速整合，如城市综合管廊工程测量中，融合方法将遥感影像、GIS 管线数据与现场实测数据的处理时间缩短，原本需要数天完成的测量数据整合工作，现在可在短时间内完成，同时减少了人工干预环节，降低了人为操作失误率，为工程施工进度推进提供了时间保障。在精度提升方面，融合方法通过多源数据互补消除单一数据的局限性，如城市大型桥梁施工测量中，卫星遥感影像提供宏观区域信息，无人机影像提供桥梁细节信息，GIS 设计数据提供精确坐标基准，三者融合后生成的测量成果，既能准确反映桥梁整体位置与周边环境关系，又能精准捕捉桥梁构件的尺寸与变形情况，测量误差控制在工程允许范围内，相比传统单一数据测量结果，精度显著提升。

结束语：城市大型工程测量中多源数据融合方法实践探索具有重要价值。通过对不同数据类型、融合挑战、常用方法及实践应用的研究，能更好地解决多源数据融合问题。未来需进一步优化融合方法，提高测量精度与效率，为城市大型工程建设提供有力支持。

参考文献：

[1]卢冬冬,刘晓红,陈泽齐,朱月美.推动多源数据融合管理路径探索[J].中国产经,2024,(23):108-111.

[2]胡达天.基于空天地多源数据的三维精细模型建设研究[J].武汉职业技术学院学报,2024,23(05):115-120.

[3]朱陈晨, 杨曼,孙菲阳. 基于多源数据融合的交调指标体系研究[J].智能城市,2024,10(08):22-24.

[4]李延芳,杨顺坡.基于多源数据融合的水利工程测量信息动态更新系统[J].自动化 技术与应用,2024,43(01):88-90+138.