无人机航测技术在复杂地形建筑工程土方量计算中的应用

1 无人机航测技术原理与工作流程

无人机航测技术是一种融合了多种先进技术的综合性测绘手段。其工作原理基于无人机平台，通过搭载高分辨率的航拍摄影设备，在低空飞行过程中对测区进行多角度、全方位的影像数据采集。同时，利用电子遥控、传感器、通讯及 GPS 差分定位等技术，实现对无人机飞行姿态、位置信息的实时监控与精准控制，并同步获取影像的位置和姿态数据（POS 数据）。

工作流程方面，首先要根据项目需求和测区实际情况进行详细规划，确定飞行航线、高度、重叠度等关键参数。在飞行过程中，无人机按照预设航线平稳飞行，持续采集测区影像数据。外业飞行结束后，将获取的影像数据及 POS 数据传输至内业处理平台，利用专业的航测数据处理软件，通过影像匹配、空三加密、点云生成等一系列处理流程，构建测区的数字地表模型（DSM）或数字高程模型（DEM），为后续土方量计算提供基础数据。

2 无人机航测技术在复杂地形建筑工程土方量计算中的应用

2.1 数据采集

在复杂地形建筑工程中，利用无人机进行数据采集时，需充分考虑地形特点精心规划飞行方案。对于山区等地形起伏较大的区域，要根据地势变化合理调整飞行高度，确保获取的影像能清晰反映地形细节，同时避免因飞行过低导致无人机碰撞障碍物。在植被茂密或建筑物密集区域，适当增加旁向和航向重叠度，以提高影像的完整性和可匹配性，减少地物遮挡造成的数据缺失。

在某山区建筑工程中，通过实地踏勘，结合地形数据，将飞行高度设定在 100~150 米之间，旁向重叠度设为 70% ，航向重叠度设为 80% 。飞行过程中，利用无人机搭载的高精度定位系统和姿态传感器，实时调整飞行姿态，确保影像采集的稳定性和准确性。最终获取了覆盖整个测区的高质量影像数据，为后续土方量计算奠定了坚实基础。

2.2 数据处理与建模

获取无人机影像数据后，运用专业软件进行处理。首先进行影像匹配与联合平差，通过导入影像数据及 POS 坐标数据，结合地面控制点实景照片完成刺点，再导入控制点数据进行联合平差处理，生成稀疏点云数据。针对稀疏点云进行加密处理，生成密集点云数据。由于复杂地形中地物类型多样，密集点云数据中常包含树木、建筑物等非地面点数据，需进行点云分类，区分地面点与非地面点。

对分类后的点云数据，尤其是非地面点数据进行高程改正。对于建筑物，可利用全站仪量测高度，并结合 RTK 采集临近区域点位坐标进行联合平差，求取出建筑物地面高度改正值。对于植被，通过抽样调查量测平均高度，以此对植被覆盖区域的高程进行修正。经过高程改正后，利用地面点和改正后的非地面点构建数字高程模型（DEM），该模型能真实反映地面起伏变化，为土方量精确计算提供可靠依据。

2.3 土方量计算方法

基于构建的 DEM 模型，可采用多种方法进行土方量计算。常用的方格网法，是将测区划分为大小均匀的方格，根据方格顶点在 DEM 模型中的高程，计算每个方格的填挖方量，最后累加得到整个测区的土方量。不规则三角网法（TIN）则是根据 DEM 模型中的离散点构建不规则三角网，通过计算三角网与设计标高平面之间的体积差来确定土方量。断面法是在测区按一定间距绘制垂直于设计方向的断面图，根据断面图上地面线与设计线之间的面积差及断面间距，计算相邻断面间的土方量，进而求得整个测区的土方量。

在实际应用中，需根据工程特点和精度要求选择合适的计算方法。对于地形相对平坦、精度要求较高的区域，方格网法较为适用；在地形复杂、地物分布不规则的区域，不规则三角网法能更好地贴合地形，提高计算精度；断面法常用于线性工程，如道路、铁路等的土方量计算。通过对比不同方法的计算结果，并结合实地验证，可进一步提高土方量计算的准确性和可靠性。

3 案例分析

3.1 项目概况

某位于山区的大型建筑工程项目，测区面积约 50 平方公里，地形复杂，地势起伏大，最大高程差接近 50 米，且植被茂密，建筑物分布零散。该项目土方开挖量巨大，准确计算土方量对于工程成本控制和施工进度规划至关重要。

3.2 无人机航测技术的应用过程

项目伊始，选用性能优良的多旋翼无人机，搭载五镜头高分辨倾斜相机及高精度 IMU/POS 装置。通过实地踏勘，结合《低空数字摄航空摄影测量外业规范》，规划飞行区域共 10 条航线，设置地面采样间距 3cm ，航线内线性渐变飞行高度为 150m ，旁相重叠度 70% ，航向重叠度 80% ，成功获取航片数据 800 余张。同时，在测区范围内采用均匀布点方式布设 22 个地面控制点，并按 10m 采样间距利用 RTK 设备进行野外点位数据采集，对高程起伏较大区域适当加密采集。

内业数据处理阶段，运用 Photo Scan 软件导入影像数据、POS 坐标数据及控制点数据，完成刺点和联合平差，生成稀疏点云。对稀疏点云加密后，进行点云分类。考虑到测区地形和地物特点，将单元格大小设为 50m ，与地形模型相距距离设为 1m ，地形模型与新点与地面点连线夹角设为 15^∘ 进行自动分类，再通过目视纠正对自动分类结果进行完善，实现对非地面点云的细化分类。针对建筑物和植被等非地面点进行高程修正，利用全站仪和 RTK 联合测量建筑物高度并平差，抽样量测植被平均高度，完成高程改正后构建 DEM 模型。基于该模型，采用不规则三角网法计算土方量，并与传统 RTK 测量结合方格网法计算结果进行对比分析。

3.3 应用效果与优势体现

经实际验证，无人机航测技术在该项目土方量计算中取得了显著成效。与传统 RTK 测量方法相比，无人机数据采集效率大幅提升，原本使用 6 台思拓力 S6 型 RTK 进行两期外业测量各需 2.5 天，而无人机仅需派出 2 人，做像控点 4 小时，飞行拍摄一个架次约 40 分钟。计算精度方面，从 RTK数据中随机抽取 50 个点与无人机点云数据对应位置进行高程对比，原始地形高程中误差为 ±3.2CM ，第二期高程中误差为 ±3.0CM ，满足测量规范要求，且挖填两项计算数据差值控制在 1% 以内。通过无人机航测技术获取的高精度 DEM 模型，能清晰呈现地形细节，有效解决了传统方法在复杂地形中数据缺失和不准确的问题，使土方量计算结果更接近实际情况，为工程施工提供了可靠的数据支持，有力保障了工程的顺利推进，在成本控制和进度管理方面发挥了重要作用。

4 结束语

本文深入研究无人机航测技术在复杂地形建筑工程土方量计算中的应用，明确其能有效解决传统方法的局限，通过优化数据采集与处理流程，显著提升计算精度与效率，案例也验证了该技术的实用性。未来，随着无人机与数据处理技术的升级，其在工程全周期管理中的作用将更突出。后续可进一步探索多技术融合应用，不断完善技术体系，为复杂地形建筑工程提供更优质的技术支撑。

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