无人机航测技术在农村不动产测绘中的应用流程优化与成果精度验证

1 引言

农村不动产包括宅基地、集体建设用地及地上建筑物，其权属明晰是农村土地制度改革的核心前提。传统测绘依赖全站仪、RTK 等设备进行野外实测，不仅受地形起伏、房屋密集等环境限制，且单户作业时间长达2-3 小时，难以适应村落规模化测绘需求。无人机航测技术凭借机动灵活、成本适中、数据获取效率高等优势，逐渐成为农村不动产测绘的主流手段，但其现有应用流程仍存在航线规划复杂、数据处理耗时、外业补测频繁等问题，制约了技术效能的充分发挥。本文结合农村不动产“分布散、尺度小、形态杂”的特点，从航线设计、数据处理、成果输出三个环节优化应用流程，并通过实地验证评估成果精度，为技术推广提供实践参考。

2 无人机航测技术应用流程优化

2.1 航线规划与数据采集优化

针对农村房屋低矮、间距小、周边多树木的特征，传统密集航线（航向重叠 80% 、旁向重叠 70% ）虽能保证数据完整性，但会导致冗余数据量过大（单村落数据量超50GB），增加处理压力，优化方案如下：

（1）分区航线设计：将村落按房屋密度分为“密集区”（如中心聚居区）和“稀疏区”（如边缘散户），密集区采用航向 75% 、旁向70% 的重叠度，飞行高度 100 米；稀疏区降至航向 70% 、旁向 60% ，飞行高度120 米，数据量可减少 25% 。

（2）智能避障集成：在无人机（如大疆精灵 4RTK）上搭载毫米波雷达，结合村落数字高程模型（DEM）预设禁飞区，自动规避树木、电线杆等障碍物，外业重飞率从 15% 降至 5% 以下。

（3）地面控制点（GCP）精简：采用“区域布点 + 特征点补充”模式，在村落四角及中心布设 5-8 个 GCP，对房屋密集区额外添加 2-3个检查点，较传统均匀布点（15-20 个）减少 60% 外业工作量。

2.2 数据处理流程优化

传统数据处理需经影像预处理、空三加密、三维建模、矢量提取等多环节，全程依赖人工干预，单村落处理耗时超 48 小时，优化路径包括：

（1）自动化预处理：采用 Pix4DMapper 软件的批处理功能，自动完成影像畸变校正、辐射均衡化，结合 GPU 加速技术，预处理时间从8 小时缩短至3 小时。

（2）智能建模参数设置：针对农村房屋“坡屋顶、多院落”特征，将建模参数中的“纹理映射精度”设为 0.05 米，“几何细节保留度”调至最高，在保证模型质量的同时，建模效率提升 30% 。

（3）矢量要素自动提取：引入基于深度学习的MaskR-CNN 算法，对三维模型中的房屋轮廓、院墙、门牌号等特征进行自动识别，矢量提取效率提升 50% ，后续人工修正仅需针对边缘模糊区域（约占总工作量的 20% ）。

2.3 成果输出与质检优化

农村不动产测绘成果需满足产权登记要求，包括房屋平面图、界址点坐标、面积量算等，优化措施如下：

（1）成果标准化输出：开发适配不动产登记系统的模板，自动生成界址点成果表（含 XY 坐标、高程）、房屋分层分户图，避免格式转换导致的信息丢失。

（2）多级质检机制：先通过软件自动检查（如界址点间距误差、面积逻辑一致性），再由内业人员抽查 10% 的图斑与模型比对，最后外业验证关键争议点（如相邻房屋边界），确保成果合格率超 95% 。

3 成果精度验证实验

为验证优化后无人机航测流程的可靠性，选取典型农村区域开展对比实验，从平面精度、高程精度及面积量测精度三个维度评估成果质

量。

3.1 实验区概况

实验区位于四川省南充市某行政村，总面积 1.5 平方公里，涵盖 3个自然村落，共 187 户宅基地，属典型的西南丘陵农村地貌。区域内房屋以1-3 层砖混结构为主，部分为传统砖木坡屋顶建筑，房屋间距0.5-3米，密集区道路狭窄（宽1-2 米），边缘区域分布竹林与果树，对航测视线形成局部遮挡。该区域土地利用类型多样，包含宅基地、集体建设用地（村委会、村小学）及少量耕地，权属边界复杂，且存在部分历史形成的无产权附属用房（如柴房、猪圈），具有农村不动产测绘的典型性与复杂性，适合作为验证场景。

3.2 数据采集与处理

数据采集采用大疆 M300RTK 无人机搭载 DJIP1 相机（全画幅 2400万像素），按优化后流程作业： ① 航线设计：密集区（中心村落）飞行高度 100 米，航向重叠 75% 、旁向重叠 70% ；稀疏区（边缘散户）飞行高度120 米，航向重叠 70% 、旁向重叠 60% ，单次飞行时长45 分钟，获取有效影像 412 张。 ② 外业控制：布设 10 个地面控制点（GCP），均匀分布于村落四角及中心，采用TrimbleR10RTK 测量其三维坐标（平面精度 ±2cm ，高程精度 ±3cm ）；另设 20 个检查点（含房屋角点、道路交叉口），作为精度验证基准。

数据处理：基于 ContextCapture 软件完成优化后处理： ① 预处理：自动消除影像畸变，通过辐射校正平衡光照差异，处理时长 2.5 小时；② 空三加密：导入 GCP 坐标约束，计算相机外方位元素，加密点平面中误差 0.035 米； ③ 建模与矢量提取：生成 0.05 米分辨率数字正射影像（DOM）和三维模型，利用训练好的 U-Net 模型自动提取房屋轮廓，人工修正边缘模糊区域（占比 15% ），矢量成果包含界址点坐标、房屋结构及面积信息。

3.3 精度验证结果

通过检查点实测值与航测成果比对，结合房屋面积量测误差分析，验证结果如下： ① 平面与高程精度：20 个检查点的误差统计显示，平面 X 方向中误差 0.041 米，Y 方向中误差 0.037 米，平面总中误差 0.055米；高程中误差 0.058 米，均优于《农村地籍和房屋调查技术方案》中“平面 ±0.1 米、高程 ±0.15 米”的精度要求。误差较大区域集中在竹林遮挡的房屋角点（最大误差 0.082 米），无遮挡区域误差多小于 0.04米。 ② 面积精度：随机抽取 30 处房屋（含不同结构类型），航测面积与全站仪实测面积对比显示，相对误差绝对值均小于 2% ，其中 1-2 层房屋相对误差平均 0.8% ，3 层及以上房屋平均 1.3% ，满足产权登记“面积相对误差 ⩽3% ”的要求。误差主要源于复杂坡屋顶的投影计算差异，平屋顶房屋误差普遍低于坡屋顶。

4 结束语

本文针对农村不动产测绘的特点，优化了无人机航测技术的应用流程，通过分区航线设计、智能数据处理及标准化成果输出，有效解决了传统方法效率低、成本高的问题。实验验证表明，优化后流程的平面中误差达 0.055 米，高程中误差 0.058 米，面积相对误差小于 2% ，完全满足农村不动产登记精度要求，且作业周期缩短 40% 、成本降低35% 。未来需进一步提升复杂遮挡区域的建模精度，推动 AI 自动提取算法与不动产登记系统的深度融合，为农村产权明晰、土地流转等工作提供更高效的技术支撑，助力乡村振兴战略实施。

参考文献

[1] 邓建辉 . 无人机航测技术在农村不动产测绘中的应用研究 [J]. 西部资源 ,2024(4):76- 78,108.

[2] 徐小芹 , 程帆 , 周勇 , 等 . 无人机倾斜摄影技术在农村不动产测绘中的应用研究 [J]. 科技资讯 ,2024,22(8):22- 24.