数字化测绘技术在工程测量中的运用研究

摘要：本文聚焦数字化测绘技术在工程测量中的应用，深入剖析其在地形测量、地籍测量、建筑工程测量及水利工程测量等场景的实践价值，揭示在技术、人员素质与管理、外部环境等方面面临的挑战。针对技术层面的数据处理瓶颈、软件兼容性差，人员专业能力不足，以及政策法规不完善等问题，提出强化技术创新、推进人才培养、完善政策标准体系等应对策略。

关键词：数字化测绘技术；工程测量；应用场景

引言

随着科技的飞速发展，工程建设规模与复杂度不断攀升，传统工程测量方法在效率、精度及数据处理能力上的局限性日益凸显，难以满足现代工程建设的多样化需求。数字化测绘技术融合计算机、遥感、地理信息系统等先进技术，以其高精度、自动化、高效能的特点，为工程测量带来了革命性变革，成为推动工程测量领域数字化、智能化发展的核心力量。

一、工程测量中的应用场景

1.1 地形测量

在地形测量中，数字化测绘技术凭借先进的遥感、全球定位系统及激光扫描技术，实现了地形数据的高效采集与精准处理。传统地形测量需人工实地勘测，效率低且易受地形、天气等因素制约。而数字化测绘技术可通过无人机搭载高分辨率相机和激光雷达，快速获取大面积地形的三维点云数据和高清影像。在山区地形测量中，无人机能轻松飞越复杂地形，在短时间内完成数据采集，生成高精度的数字高程模型和数字正射影像图。

1.2 地籍测量

所谓地籍测量即把土地的确权和土地利用现状在土地实地测量出界址线、界址点以及土地利用状况的真实准确的点位坐标等一些原始信息数据。通过数字化测绘技术运用使测量出来的地籍信息更加真实准确，在面积或界址线可以显示出来。使用全站仪、GPS-RTK等相关测绘仪器及技术手段就可以在很短时间内很快地测量出界址点的位置精确的坐标，通过数字化成图软件自动生成标准的地籍图，对于城镇地籍测量和数据输入、传输，减少由于人工测量时出现的地形图纸绘制误差较大，土地登记需要的人工数据记录错误等问题而造成信息数据的不正确，保证地籍信息登记数据的准确性，在土地所有权遇到问题进行产权纠纷的时候也提供了很大程度的支持和数据证明。

1.3 建筑工程测量

在整个建筑工程项目建设和施工过程中，都包含测量作业，而数字化测绘作业作为其中一项重要内容，往往是对施工工程质量和安全的重要保障。为了使建筑工程施工符合设计图纸，需要在整个放样测量工作中使用全站仪、BIM，可以将设计图纸中的建筑物精确测设到实地上，从而保证工程项目施工符合设计要求。在建筑工程高层建筑物施工过程中，可以运用BIM与全站仪结合起来完成工程项目的轴线测设、高程传递，以此来控制施工偏差，提升施工水平。

1.4 水利工程测量

水利工程测量主要包括河道地形测量、水库大坝的监测等内容，以数字化测绘技术的应用为依托，提供水利工程建设和管理过程中的重要数据信息。河道地形测量基于无人船搭载多波束测深仪、侧扫声呐等设备快速提供河道水下地形数据，再结合岸上地形测量数据，形成河道三维模型，可为河道整治、防洪提供重要信息；利用自动化监测系统对大坝的位移、渗流、应力应变等数据进行实时采集并通过传感器实时传递到监测中心，对相关信息进行分析处理。存在的问题及挑战：工程测量成果评价中质量认定和标准问题。由于工程项目类型众多，国家层面颁布的质量评定规范非常有限，并且对检测技术和指标制定的较为粗放，因此，水利工程测量成果质量评定和标准的选择性极强。

二、应用中的问题与挑战

2.1 技术层面问题

数字化测绘数据处理与软件兼容性等问题突出。随着数据采集设备的更新换代，测绘数据的采集数量呈几何级数增长，测绘数据处理的软件设备需求量也随之增大。但目前的数据处理算法和软件对海量数据信息，特别是多个来源和类型的异构性数据，在运算效率以及精度上还有一定缺陷。在激光扫描采集的海量数据点中进行数据降噪、分类以及建模的工作需要大量的时间消耗，大大降低了工作效率。

2.2 人员素质与管理问题

测绘技术人员的综合素质和管理水平会影响到测绘工程数字化技术水平的发挥，在建筑工程领域，目前的测量技术人员对测绘工程中的数字化测绘技术应用的掌握程度还很不够，缺乏软件操作技巧、数据分析水平不够高，无法很好发挥自身技术水平的优势。在项目管理制度上，由于数字化测绘技术是在多个环节、多个技术类型之间工作完成的，就必然对管理制度提出了较高要求。

2.3 外部环境挑战

外部环境因素方面，法律法规不健全、数据安全风险较大。当前尚未形成健全的数字化测绘数据采集、应用、存储、共享等方面的法律法规，对数字化测绘数据采集、应用以及共享没有约束与监管，法制、条规条文界定不清；数字化测绘数据涉及大量的地理空间信息数据，数据泄露对国家和经济安全等具有一定的危害，数据安全防护技术以及数据安全防护手段相对落后，在复杂多变的数据安全管理形势下面临一定的数据安全风险；数据不统一，一些地区和部门之间用不同的标准和规范进行技术处理、加工和整理，造成数据质量低、不标准化等问题，制约了数据的通用性与互操作性。

三、应对策略与建议

3.1 技术创新与改进

加强数字化测绘技术研发，推动数据处理算法和软件的创新升级。加大对人工智能、大数据等技术的研究与应用，开发高效的数据处理算法，提高数据处理速度和精度。利用深度学习算法实现点云数据的自动分类和建模，提高工作效率。加强测绘软件的兼容性开发，制定统一的数据格式标准，促进不同软件之间的数据共享和协同工作。鼓励企业和科研机构开展技术合作，共同攻克技术难题，推动数字化测绘技术的发展。

3.2 人才培养与团队建设

大力提升工程测量人员的工程测量技术、工程管理和项目管理能力。教育机构应该完善高校教学计划、开设工程测量专业的数字化测绘课程培训，训练学生实践操作能力及开拓能力，进一步增强高校学生的综合素质。企业单位应该注重企业内部人员的继续教育，有计划地举办技术交流会、技术交流班，鼓励员工学习专业技能资格认证考试，优化员工专业素养的提高。应完善工程的管理模式、构建团队协作模式，强化工会各职能部门相互协作性，工程管理效率与质量得到有效提升。

3.3 完善政策法规与标准体系

相关部门应加速数字化测绘政策法规的完善，明确数据采集、使用、存储、共享等权责，加强数据安全的管理力度。制定数据安全防护体系，出台数据安全管理制度和技术规范，加强测绘数据的加密、备份和访问控制等措施，保护好数据的安全。制定行业标准、规范，组织数字化测绘技术的国家标准、行业标准的制定，统一技术应用规程，提高数据质量的共通性，提高测绘技术水平，发展好数字化测绘技术。

结语

数字化测绘技术在工程测量的多个领域展现出显著优势，为工程建设和管理提供了有力支持。然而，在应用过程中也面临着技术、人员和外部环境等方面的问题与挑战。通过加强技术创新、人才培养和政策法规建设，能够有效解决现存问题，充分发挥数字化测绘技术的潜力，推动工程测量行业向数字化、智能化方向迈进，为我国工程建设事业的高质量发展提供坚实保障。

参考文献

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