数字化测绘中地理信息采集标准化问题及大数据融合技术探讨

引言

传统的建筑工程测绘方法多依赖人工操作，受限于设备和技术的限制，容易出现精度不高、数据更新不及时等问题。随着建筑工程的规模扩大和施工要求的提升，数字化测绘技术逐渐成为一种有效的解决方案。数字化测绘技术通过整合无人机、激光扫描仪、地理信息系统（Geographic InformationSystem，GIS）等多种先进设备与技术，实现了高效、全面的数据采集和处理，为工程的设计、管理和监测提供了强大的技术支持。该技术不仅能够提升测绘效率，还能够实时监测和分析工程进展情况，在建筑物沉降、结构变形和施工安全管理中发挥重要作用，为工程全生命周期的精确管理奠定了基础。

1 数字化测绘技术概述

数字化测绘技术体系以计算机为核心，融合了多种先进设备与技术，构建了一个高效、精准的多层级技术框架。在数据采集层，电子全站仪以其高精度测量能力，激光扫描仪通过快速获取三维空间信息，无人机航摄系统（UAV）实现大范围地形的高效覆盖，以及全球导航卫星系统（GNSS）提供精确的空间定位服务，共同构成了多源数据获取的强大基础。这些设备协同工作，能够适应各种复杂环境下的测量需求。进入数据处理层，AutoCAD 作为专业的绘图软件，为数据建模提供了强大的支持；ArcGIS 则凭借其卓越的空间分析能力，在地理信息处理领域占据重要地位；而 BIM 平台则将建筑信息模型的理念融入其中，实现了从二维到三维的跨越，使得数据处理更加直观和高效。这一层的技术应用不仅提升了数据处理的速度，还极大地增强了数据的准确性和可靠性。最终，在成果输出层，通过三维地质模型的构建，可以直观展示地下结构的复杂性；动态监测云图的应用，使得实时监控成为可能，为决策提供了科学依据；数字化地形图则为工程规划和实施提供了详尽的基础资料。这些可视化的成果不仅满足了不同用户的需求，也为后续的工作提供了坚实的数据支撑。

2 数字化测绘技术在建筑工程测量中的应用

2.1 收集工程数据信息

在建筑工程测量中的数据收集过程中，数字化测绘技术通过多种设备和技术手段实现精确、全面的信息获取，为工程的设计和施工提供可靠的数据支持。无人机遥感测绘、三维激光扫描、GIS 等数字化技术的结合使测绘团队能够快速覆盖整个工程区域。无人机遥感测绘利用高精度相机和传感器在空中捕捉地形、建筑和周边环境的数据，通过航拍影像和光谱信息生成高分辨率的数字正射影像和地形模型。与此同时，三维激光扫描技术能够在地面上详细记录建筑物和地形表面的几何信息，将采集的大量点云数据转化为精细的三维模型。这些扫描数据经过软件的处理和拼接后，与无人机测绘的数据相融合，形成一个完整的工程数据信息集。通过集成的 GIS 平台，这些多源数据被统一管理和可视化展示，使施工团队可以实时查看并分析地形变化、建筑物布局与施工现场的进展情况。

2.2 测量像控点

在完成首级 GPS 控制测量后，需进行像控点的测量。像控点是影像控制点的简称，在航空摄影测量和数字摄影测量中，用于控制影像的几何质量和地理准确性。测量像控点时，需根据项目的具体要求和地形特点，合理布设控制点，并采用高精度测量仪器进行观测。我们计算了高级控制点的三维坐标，并与已知坐标比较，得出偏差数据。分析显示，高度误差小于 5 厘米，平面误差小于3 厘米，均符合地质工程测量标准误差范围。

2.3 测量结构变形

在建筑工程中测量结构变形时，数字化测绘技术通过高精度的激光扫描和传感器技术，实现对建筑结构状态的实时监测和精确分析。激光扫描仪和三维成像设备被用来对建筑物的结构进行定期或连续扫描，采集大量高密度的点云数据，以构建详细的三维模型。通过将不同时间点的数据进行对比，系统可以识别并量化结构在特定时间段内的形变情况，如倾斜、沉降或裂缝的变化。这种高分辨率的数据处理能力使工程团队能够清晰地了解建筑物结构的细微变化，并及早发现可能存在的隐患。

2.4 利用技术手段辅助标准化执行

借助信息化技术手段，开发地理信息采集标准化辅助工具和软件系统。这些工具和系统可以在数据采集过程中实时提示和监督操作人员按照标准规范进行操作，自动检查数据的格式和质量，及时发现和纠正不符合标准的问题。例如，开发基于移动终端的数据采集软件，内置标准规范和检查规则，在野外数据采集时，软件能够实时对采集的数据进行检查和验证，确保数据符合标准要求。同时，利用大数据、人工智能等技术，对采集的数据进行分析和挖掘，为标准的制定和完善提供数据支持。

2.5 建筑物沉降监测

在建筑物沉降监测中，数字化测绘技术通过高精度的传感设备和数据分析系统，实现对建筑物沉降情况进行持续、动态的监测，确保工程结构的安全性和稳定性。通常将高精度的全站仪、激光扫描仪和位移传感器等设备布设在建筑物的关键沉降点，通过定期或连续采集数据来追踪建筑物基础的下沉趋势。这些设备结合 GPS 和 IMU 获取精确的位置信息，并将扫描数据和测量结果同步传输到监测系统。测量过程中，传感器实时记录基础和结构的高度变化，形成连续的数据序列，精确计算建筑物沉降速率和累计沉降量。数字化测绘系统将这些数据与之前的测量记录进行对比，通过算法分析沉降的范围、幅度和速度，并以图形化和三维模型的形式在 GIS 平台上展示。这种实时可视化的数据展示方式使工程团队可以迅速评估沉降的影响，判断建筑物是否处于安全状态，并根据数据趋势预测未来的沉降情况，提供科学的决策依据。

2.6 基于大数据融合技术提升数据质量与标准化操作流程

（1）利用大数据分析进行质量控制。借助大数据分析技术，对地理信息采集过程中的数据质量进行实时监控和分析。通过建立数据质量模型，对采集到的数据进行质量评估，及时发现并纠正数据中的错误和异常。例如，利用数据挖掘算法分析海量的地理坐标数据，识别出可能存在的坐标偏移错误；通过对属性数据的关联分析，检测属性值的一致性和合理性。（2）优化操作流程实现标准化与大数据融合协同。根据大数据融合技术的应用需求，优化地理信息采集的操作流程。在数据采集阶段，明确如何获取适合大数据融合的多源数据，如规定在进行无人机测绘时，同步采集相关的地面控制点数据和环境参数数据，以便后续与其他数据源进行融合；在数据处理阶段，制定基于大数据融合技术的标准化处理流程，包括数据清洗、预处理、融合算法选择等环节，确保操作的规范性和一致性。

结语

总结来看，传统的工程测量手段已不能完全适应建筑工程测量的需求和标准，而数字化测绘技术的应用则能有效解决传统测量方法数据不精确、效率低下的问题。在技术实际运用时，工作人员需根据测量对象的具体情况挑选适当的数字化测绘技术，并确保操作规范，以确保测量数据的准确性，为建筑物的施工建设及运维管理提供更精确的数据支持。

参考文献：

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