数字化测绘技术在水利工程测量中的应用研究

引言

随着水利工程规模的不断扩大与建设环境的复杂化，传统测绘方式已难以满足工程高精度、高效率的信息获取需求。数字化测绘技术融合了遥感、GNSS、激光扫描等多种先进手段，实现了测绘工作的信息化与智能化转型。在工程测量中应用该技术，有助于提升空间数据处理能力、优化测绘成果质量，并强化工程全周期管理水平。推动该技术在水利工程中的深入应用，具有重要的实践价值与发展意义。

1.数字化测绘的定义与特征

数字化测绘是以计算机技术、空间信息技术为核心，通过集成 GNSS定位、遥感影像采集、激光扫描、摄影测量等手段，实现地理空间数据的快速获取、精密处理与多维表达的一种测绘方式。其主要特征包括数据获取的自动化、处理流程的智能化、成果表达的可视化以及信息管理的系统化。数字化测绘突破了传统测绘中对人工操作和静态图件的依赖，构建了以空间数据库为基础的数据管理体系，实现了测量数据从采集到建模、分析再到服务发布的全流程数字闭环。其在数据精度控制、海量信息融合、动态场景模拟等方面具备显著优势，为工程测量提供了高效、高精度、可扩展的技术支持[1]。

2.数字化测绘技术在水利工程测量中的核心应用

2.1 水利工程勘测设计阶段的数字化测绘应用

在水利工程的勘测设计阶段，数字化测绘技术通过高精度遥感影像解译、GNSS 实测控制点布设与地形激光扫描，实现对工程区域地貌、水文、地质环境的多维度感知与量化表达。使用 1:500 至 1:2000 比例尺的数字正射影像（DOM）与数字高程模型（DEM）相结合，可有效提取地形断面、河道形态、坡度分布及植被覆盖等关键参数，为选址、布置、工程方案对比提供精准的空间基础数据支持。三维激光扫描设备可在短时间内获取百万级点云数据，生成精度达 ±2cm 的地形模型，满足复杂地形区域的建模需求。对于地下结构物布设，基于地面穿透雷达（GPR）与倾斜摄影融合技术，可实现对地下浅层结构与地面交互特征的综合建模，增强前期设计阶段的工程可行性评估。

2.2 施工阶段的测绘保障与动态监测

在水利工程施工阶段，数字化测绘技术通过 GNSS 实时动态定位系统（RTK）与全站仪配合，确保关键结构物的精准放样，其定位精度优于±10mm ，满足高等级水工结构的施工要求。利用无人机航测系统结合倾斜摄影，可在施工期间进行周期性数据采集，形成时序性的正射影像与三维点云模型，实现施工进度的可视化管理与施工质量比对。三维激光扫描设备用于结构变形监测时，其重复测量精度控制在 ±3mm 以内，适用于对闸墩、输水管线、压力涵洞等构件的动态变形捕捉。此外，基于 BIM 平台构建的测绘数据模型与施工现场实时信息同步联动，支持对施工误差、设计偏差的可视化比对与预警分析，提升施工精度控制能力。自动化监测系统亦可布设在高边坡、深基坑及围堰等高风险区域，实时采集位移、应力等监测数据并上传至中央控制系统，用于结构安全状态的实时判别与风险预警。

2.3 运维阶段的测绘数据支持与监测系统建设

在水利工程运维阶段，数字化测绘技术构建的空间信息系统为水工结构长期运行安全管理提供精细化支撑。采用多波束测深系统对水库库底、通航渠床及沉积区域进行周期性测量，其深度测量精度可达 ±10cm ，可用于淤积量变化分析与调度决策支持。堤防与坝体结构的沉降与位移监测采用地基 GNSS 站与 InSAR 雷达干涉技术相结合的方式，实现毫米级的长周期形变观测。激光雷达结合移动测量平台用于巡检路径自动采集与结构面状态识别，有效支持对管涵、溢洪道等隐蔽构筑物的定量检测。基于三维地理信息系统（3D-GIS）构建的数字孪生平台整合测绘成果、实时监测数据与历史运维信息，实现对水利设施全生命周期的数字化监管。各类传感器采集的监测数据以统一格式接入水利信息管理平台，结合时序分析模型，对结构稳定性、运行安全等级及维修需求做出定量预判，显著提升运维管理的科学性与响应效率[2]。

3.数字化测绘数据处理与管理技术

3.1 数据采集自动化与质量控制

数字化测绘的数据采集自动化依托高精度传感器集群与智能控制系统，实现多维数据流的高效获取与实时处理。GNSS 接收机结合 IMU 惯性单元可实现厘米级三维定位，适用于复杂地形下的连续轨迹记录。多波束激光雷达系统在单次飞行中可获取每秒超过 100 万点的空间点云数据，结合自动航线规划与姿态控制系统，可在无人工干预条件下完成大范围、高密度地形扫描。数据质量控制方面，采用误差椭球分析、冗余观测法与残差统计检验技术，对数据精度进行动态修正与冗余剔除。在数据采集端即引入滤波算法与空间一致性判别规则，可有效消除多路径效应、遮挡干扰与高反差误差，实现面向后处理的数据结构规整与质量保障。

3.2 数据建模与可视化表达

数据建模与可视化表达以多源异构数据融合为基础，构建高精度、多尺度、动态化的空间实体模型。三维建模过程中，点云重建技术采用逐级细化网格算法与曲面拟合方法，可生成误差不超过±1cm 的精细化几何模型。通过空间配准与时间同步机制，不同传感器所采集的数据在统一时空框架内实现有机融合，确保模型内部拓扑关系准确无误。在可视化表达阶段，基于 WebGL 与 Cesium 等三维引擎，可将复杂地理数据进行虚拟还原与动态交互展示，并支持与属性数据库联动，实现实体对象状态实时查询。多维视图切换功能包括俯视图、剖面图、断面图及阴影分析视图，辅助用户进行精准空间识别与结构分析，提升工程管理的可操作性与响应效率。

3.3 数据存储与成果管理系统

数据存储与成果管理采用分布式架构与云端资源池，构建高可靠性、高可扩展性的测绘数据管理系统。原始观测数据、处理成果及分析报告分别存储于结构化与非结构化数据库中，常用数据格式包括 LAS、GeoTIFF、GML 及 Shapefile 等。系统通过元数据管理机制记录数据采集时间、设备参数、精度等级等关键信息，实现数据可追溯性与生命周期管理。成果管理平台支持版本控制、权限分级与多用户协同操作，确保数据调用过程中的一致性与安全性。基于云计算环境，用户可通过 RESTful API 接口远程访问、调用与分析测绘成果，支持与第三方平台的数据互通与服务集成，推动数据资源在业务系统之间的高效流转与共享应用[3]。

4.结语

总而言之，数字化测绘技术以其高精度、高效率和多维感知能力，全面提升了水利工程测量在勘测、施工与运维各阶段的技术水平。其在数据获取、空间建模与智能监测方面的深度应用，显著优化了工程设计质量与管理效率。随着测绘系统与智能分析平台的融合不断深化，数字化手段将持续推动水利工程向信息化、精细化、动态化方向发展，成为工程全生命周期管理不可或缺的关键支撑力量。

参考文献

[1] 贾磊. 数字化测绘技术在水利工程测量中的应用探究[J]. 治淮,2025,(07):37-38+43.

[2]王利军.数字化测绘技术在水利工程测量中的应用[J].中国信息界,2025,(05):47-49.

[3]肖芳腾.数字化测绘技术在水利工程测量中的应用研究[J].工程技术研究,2025,10(05):225-227.