测绘新技术在建筑工程测量中的应用

报告评估数据处理过程中每个步骤的质量和准确性。必须对数据进行地理参考，以便在测量应用中进一步使用。此任务可以在软件PhotoScan中以两种不同的方式完成：直接和间接地理参考。

通過使用在飞行期间记录的带时间戳的GPS数据，可以实现直接地理参考。内部摄像机时间和GPS时间的同步自动实现。图像的曝光位置将作为WGS84格式的地理坐标集成在Exif数据中。Photo-Scan集成了所有数据，并可对图像的外部方向进行调整。结果，点云被转移到给定的坐标系。

可以通过测量在飞行前在感兴趣区域中部署在地面上的参考目标来应用间接地理参考。这些目标必须在图像中清晰可见。如果目标不可用，也可以使用固定环境中的现有特征，例如井盖或道路标记。必须使用合适的测量方法对这些参考点进行测量，例如差分GPS或测速测量。在数据处理过程中，还需要手动识别软件提供的模型中的参考点。测量的目标坐标将参考模型。因此，将使用空间变换对完整模型进行地理参考。此过程至少需要3个参考点，但建议使用更多参考点。

2.3 误差分析和评估

对于在测量应用中的使用，必须对点云进行绝对精确度分析。使用尺寸为lOOmx150m的试验台环境测量其无人机和数据处理软件解决方案的误差。对于绝对误差分析，使用传统的测速测量方法（使用机器人全站仪）对停车场上近500个路面标记的角点进行了位置和高度的调查。这些控制点在WGS84椭球上以UTM（通用横轴墨卡托）坐标测量，其位置和高度的精度约为lcm。对于第一种方法，这些控制点中的6个用于转换无人机结果。然后，手动测量并比较变换点云的剩余控制点。使用PhotoScan软件测量结果的平均位置误差5.6cm和高度误差2.5cm。报告的进一步结果表明，误差在很大程度上取决于试验区的地形。

3 无人机测绘技术在土木工程测量中的应用

现有的性能结果主要涉及最佳试验场情况和条件。测量无入机系统的误差性能最终需要在现实的实地研究中进行评估。选择在实际条件下的各种测试场地来测量所开发的无人机系统的误差性能并突出其优点和当前限制。这些现场试验的次要目标是通过航空摄影测量（每平方米超过100个点的正射影像）生成非常密集的3D点云。使用常规测量技术测量地面实况数据，例如，从差分CPS接收器和测速仪产生高精度表面模型的过程。由于获得这样的模型是耗时的并且资源（人员和仪器）密集，因此现场用户考虑在挖掘和快速运输应用中估计大的地球体积以便在以后用于先进生产力和进度监测应用中。由于基于无人机的测量方法产生的地球体积估计可能与任何传统的测量方法不同，因此更加关注测量所生成的3D表面模型和地球体积中的误差。

在进行土方工程开挖时，这块土地有一种粘土材料，是一种危险性材料，需要对场地进行测量之后再开挖。我们以这块土地为例进行无人机的测量工作。估计的专业挖掘面积为17，OOOm2 （200mx85m），整个区域的指定深度为几厘米。建议使用GPS控制的挖掘机挖掘受污染的顶部土壤，应用精益原则（尽可能减少任何浪费，如返工，过多或挖掘过少）以及更准确的估算。总承包商要求研究团队对开发的无人机系统进行性能分析。基于实况的测量方法的测量和结果记录与自动无人机直接地理参考测绘方法进行了比较。两个结果都参考了最终用于控制挖掘设备的全球坐标系。以下说明程序和结果。

a）实地试验环境。

b）从航路点拍摄的照片生成点云。

c）详细的视野：地形和设备。

d）使用用于比较研究的选定地桩计划生成的正射影像的视图。

如前所述，通过使用GNSS接收器和SAPOS测量和标记观测区域中的8个地面控制目标，以及使用间接参考来准备无人机调查。开发的飞行计划工具和以下属性：摄像机，飞行高度70m，纵向重叠80%，横向重叠60%。

记录总共64个图像，提供每像素2cm的地面分辨率，估计的平均误差为2cm（水平）和6cm（垂直）。在一些选定的挖掘区域进行了更详细的误差分析：这些区域是一个较大的区域（ 8300ni2）和三个较小的土堆。全部用实况测量和无人机测量。两次测量之间的地形没有变化。两次调查中可能存在的植被干扰被删除。由于该区域已经从树木和大型灌木丛中清除，因此这项手动任务仅需几分钟即可完成。生成基于来自两种调查方法的数据的3D表面模型。结果进行了比较。

由实况测量和无人机记录和测量的点分别为202和122，275。无人机数据用于首先创建高程图（颜色从蓝色（=较低）到红色（=较高的高程））。实况测量和无人机型号之间的重叠区域为776lm2。为每个点云生成三角形表面网格模型。相互减去两个模型导致体积差为149m3或平均高度差为1.9cm（=149m3/776lm2），并作为整个重叠区域的平均值。

实况测量和无人机测量比较相关的更多结果，如表1图1所示。它包括每种调查技术花费多长时间的比较。由于使用实况测量和无人机的测量是从项目中的142个可访问位置获取的，因此图1中的圆圈显示了无人机系统的误差在哪些位置（黄色圆圈的中心）高和小（分别为大圆和小圆）。图1中的数字表示高程测量的差异。负值和正值分别表示无人机测得的点太低或太高。实况测量和无人机测量值之间的平均高度误差为4.2cm，标准偏差为σ=5.9cm。

无人机表面模型平均比实况测量表面模型高约1.9cm。这种观察的潜在原因是：①地面控制点的厚度（例如：参考目标的高度为lcm），②使用实况测量测量太低的一般趋势（例如：进行测量杆，杆略微穿透地面），③植被和表面条件的影响（例如：使用实况测量不能或几乎不能测量的静水区域），以及④测量点的数量（例如：由于测量分辨率更高，因此更高数量的测量点最终使基于无人机的测量技术更准确。后两个原因是在实地试验中特别观察和注意到的。

由于这些原因，更详细地测量了三个孤立的土桩（见图1）。结果显示在表2中。三个桩的测量土壤体积的差异在8%和16%之间。由于实况测量采用较少的点，因此假设无人机测量提供更准确的地球体积估计。然而，为了避免过量和低估体积，应该使用地面密集点云激光扫描方法来更准确地比较结果。虽然这种替代测量方法需要在未来的研究中应用，但它可能提供的实用价值很小，因为通过现场检查和个人现场访问频繁进行的土方工程估算工作需要快速的数据收集和分析。今天的大多数地球体积估计都是用实况测量的，因为它为现场从业者提供了足够准确的数据。它通常优于激光扫描，因为它更便宜，收集更少的数据管理点，并且更容易设置和更快地执行。

4 结语

综上所述，文章阐述了无人机定义、设计及特点，解释了如何通过连接到无人机的摄像机拍摄的照片图像进行地理参考。在试验台环境中评估无人机，并通过其他研究出版物的比较结果评估其性能。此外，在现场实际环境中进行了试验，以证明无人机和摄影测量在土木工程应用中的成功应用。该评估特别关注基于无人机的摄影测量方法的误差幅度，因为它与用于地面实况测量的传统测量技术相比较。定义并讨论了影响基于无人机的摄影测量测量的因素和误差。与先前的研究相比，这些测试的结果证明了改进。然而，当前无人机系统的一些技术限制可能需要解决，例如电池寿命限制其飞行持续时间。

参考文献

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