数字化地形测量中测绘新技术的运用研究

地形测量学自全站仪时代过渡至卫星定位纪元以来，其核心技术始终处于动态解构与重组进程中，20 世纪末期全球导航卫星系统的全面覆盖虽显著提升大地基准的构建效率，但复杂地形区遮挡效应与植被覆盖区穿透性不足等固有限制，导致数字高程模型在微观地貌刻画层面仍存在系统性误差，而21 世纪初激光扫描技术的工业化应用，首次实现亚米级地表点云的连续主动式采集，使得地形要素的几何特性表征由二维投影扩展至三维实景维度，然而单一技术路径在应对地质灾害应急监测、冻土区热融滑移等高动态场景时仍暴露响应迟滞问题，这种现实矛盾促使倾斜摄影、地基雷达干涉、低空无人机集群等互补性技术进入协同测量体系，形成多平台、多时相、多谱段的立体观测网络。

一、数字化地形测量中测绘新技术的应用价值

（一）多维度地形信息采集能力提升

传统测量手段受限于设备性能与作业模式，仅能获取离散点状高程数据或二维平面坐标，导致沟壑纵横区域、植被密集区等复杂地貌场景存在信息缺失风险，新型测绘技术通过集成激光扫描点云密度优化算法与多光谱影像深度融合处理模块，实现厘米级精度的三维地表覆盖连续建模，使断层裂隙微地貌形态、坡面侵蚀动态变化等精细特征被完整量化记录，大幅增强地形要素空间分布的解析维度与表征完整性，为地质灾害风险区划、水土流失治理等基层环境管理提供更可靠的数据基底，测绘执行团队得以摆脱传统单点采集的效率束缚，在同等工时内建立全域覆盖的高精度数字地形档案[1]。

（二）野外数据获取效率革命性突破

基于无人机平台的低空倾斜摄影系统与移动激光雷达装置，改变地形测量依赖全站仪逐站搬站观测的历史作业范式，通过预设飞行航线与自动影像匹配算法完成大范围地形数据获取工作，原本需要人工攀爬陡峭区域的传统数据采集方式，转化为远程操控设备完成地表信息数字化过程，在保障测量精度的前提下将单日作业面积扩大至传统方式的五至八倍，尤其在交通闭塞的深山密林区域实现测量人员的安全风险规避，项目周期与人力投入成本的实质性降低使基层测绘单位能够更高效响应国土调查、工程建设等领域的地形数据需求。

（三）地表动态过程监测精度强化

合成孔径雷达干涉测量与地基三维激光扫描技术的持续改进，使地形形态的毫米级形变量化监测成为常态化技术手段，相较于传统重复水准测量需要数月周期的效率瓶颈，新技术体系通过建立永久散射体时序分析模型与地表位移场重构算法，实现沉降漏斗扩展趋势、滑坡体位移速率等关键参数的自动化周频监测，动态捕捉数据的时间分辨率提升从根本上改变灾前预警机制的反应速度，赋予基层防灾管理单位在岩溶塌陷区、露天矿山边坡等风险区域提前实施工程干预的决策依据，避免因观测周期滞后导致的灾害防控被动局面。

（四）地理信息服务深度显著拓展

融合倾斜摄影实景三维模型与高密度激光点云数据生成的真三维地形场景，解决传统线划地形图符号化表达造成的地物空间关联信息损失问题，以三维空间坐标结合真实纹理贴图方式构建的数字地形基底，使地下管网敷设路径优化、输电线廊道障碍物排查等工程设计环节获得立体化分析环境，规划决策层无需借助复杂空间想象力转换图纸信息，直接在可视化系统中进行方案推演与可行性验证，地形测绘成果的价值延伸为城市更新改造、乡村基础设施规划等领域输送高质量空间分析基底，扭转测绘数据在工程生命周期中仅作为前期资料的边缘地位。

二、数字化地形测量中测绘新技术应用策略

（一）多平台传感器融合部署规范

基于不同地形场景划分设备组合方案优先级，在城镇建筑密集区采用无人机倾斜摄影为主、车载激光扫描为辅的技术路线，对高差超过 200 米的峡谷地带则启动无人机激光雷达与地基三维扫描的立体观测模式，预先设定各类设备的空间布设密度阈值与数据采集时频标准，明确无人机飞行高度与影像重叠率的动态调整规则，当遭遇强风或雨雾干扰时自动切换为雷达干涉测量模式，通过标准作业流程文档固化设备切换判断逻辑，确保测绘执行团队在复杂环境下能够依据预案快速调整技术配置，最大限度降低现场决策的时间成本。

（二）实时数据质量诊断技术实施

在设备采集端嵌入原始数据异常检测算法，连续监测激光点云强度分布异常与全球导航卫星系统定位的周跳现象，针对扫描仪姿态角抖动引发的点云畸变建立姿态补偿模型，对航空摄影中由光照突变造成的影像过曝区域实时启动备用曝光参数组，所有质量异常数据均通过空间网格编码自动标记可疑区范围，同步触发本地存储设备的冗余数据备份程序，该技术方案使后续数据处理环节能够精准定位修正区域，避免传统作业中后期核查导致的全数据链返工风险。

（三）多源时空基准智能配准方法

构建影像特征点自动匹配与点云空间拓扑联动的双引擎处理框架，利用特征向量相似度计算替代人工选取同名点的方法，对植被覆盖区域应用穿透点云与光学影像的层叠匹配算法，当处理倾斜摄影生成的建筑边缘重影时启用运动学几何优化器重建立面结构，关键环节配置自定义坐标系转换参数验证接口，动态矫正不同观测平台数据融合时的坐标残差，确保融合数据在水平方向优于0.1 米、高程方向优于 0.15 米的配准精度要求[2]。

（四）基层作业标准化支持体系

编制图文交互式仪器操作指导手册，将全站仪联测校正、像控点布设规则等复杂流程转化为可视化的操作序列图谱，针对多型号全球导航卫星系统接收机的参数配置差异开发一键参数迁移工具，对典型测绘项目如电力线路勘测或矿山储量监测预置专用的设备参数模板库，在关键操作节点内嵌智能决策模块，自动推送例如航飞高度建议值或像控点布设间距的参考范围，同步配备现场数据完整性检验工具，使基层技术人员无需依赖后方支持即可独立完成全流程质量把控。

总结

综上所述，当代测绘新技术通过多源传感器协同与智能算法融合，已重构数字化地形测量的技术内核，推动数据获取方式从静态离散采样转向动态连续感知，在处理复杂地形表征、高频次地表形变监测等传统难题方面展现出范式级突破，尤其倾斜摄影建模与激光点云处理的深度耦合，使三维地理场景构建精度逼近实体世界尺度，为智慧城市时空信息平台、国土空间全域治理提供厘米级实景基底支撑。未来研究需着重突破超宽带定位信号与激光点云的亚纳秒级同步机制，发展深度学习驱动的多模态遥感数据自适应补偿模型，并深化三维地理实体语义理解算法在地质环境演化模拟中的应用层次，将为自然灾害超前预警与国土空间智慧治理建构具备预测能力的地理认知新框架。

参考文献

[1]伍福万. 测绘新技术在地质测绘工程中的应用[J]. 低碳世界, 2025,15 (02): 37-39.

[2]曾坚. 论在数字化地形测量中测绘新技术的应用 [J]. 资源与人居环境, 2013, (04): 44-45.