带状测绘工程控制网的优化设计与精度分析

张毅

摘 要： 利用带状地形图测绘技术对移动测量系统数据优化采集、点云自动分类提取、点云数据地形图绘制及质量检查等内容进行研究。利用带状地形图测绘技术方案和作业过程突破多源数据管理、多源数据快速地形图制作中的关键技术，得到了高可信度分类与测图要素自动提取更优化方式，加速推进带状地形图测绘方式的变革。

关键词： 带状图测绘;优化设计;精度

【中图分类号】P62 【文献标识码】A 【文章编号】1674-3733（2020）08-0038-01

引言：在长三角地区进行工程建设经常需要构建长基坑，而长三角地区的地质条件较为复杂，存在较多的软弱土层，因此对长基坑建设过程中的变形监测就显得十分重要，这决定着上部结构的建设质量。相对于其他建筑结构物，长基坑的变形监测并不能采取传统落后的控制网测定方式，这也直接造成变形监测数据处理方式的差异。相关技术人员为了确保获得的监测数据的精确度，就需要对控制网中的基准点进行不断复核。本文针对现场实际，以南京市某地区地铁深长基坑为例，采取固定基准，以此作为控制网监测平差基准，然后采取组合后验方差方法对其数据稳定性进行检查，以此判断基准点的稳定性，该方法能有效提供准确监测数据，对于相关单位的现场工作具有重大意义。

1 带状测绘工程控制网的优化设计

基坑变形监测系统控制网优化设计由于长基坑自身的环境限制因素较多，常规的控制网变形监测措施难以有效开展，而目前随着信息化技术的发展，机器人测量、激光三维测量等先进智能化技术也得到了较为广泛的应用。其中，机器人测量技术可以借助于智能化搜索棱镜位置功能，有效获取长基坑边角相关数据，且该技术采取的数据处理方式较为常规;激光三维测量技术的主要优势在于能获取大范围、大量的数据，但这也对数据分析处理造成了极大的难度。当前不少企业已经逐渐采取智能化、系统实时化手段，充分利用软硬件优势，对基坑变形进行动态监测预警。本项目基坑监测相关数据利用机器人测量技术进行采集。相对落后的测量控制网布置是通过已知位置关联未知点的位置，而考虑到长基坑具有狭长型的特点，且基坑内部稳定基点相距未知点距离较远，基坑内部照光条件较差，给监测工作的开展造成较大不便，监测数据精度也极容易受到影响，为此，本项目采取基准点-工作基点-监测点模式进行控制网布置，其中，基准网由基准点、工作基点两方面构成，监测网则由监测点、工作基点两方面构成。通过安装在工作基点上面的观测设备对监测点和基准点进行观测。以基准点作为长基坑监测的主要依据，技术人员就必须充分考虑其稳定性，为此，基准点的布置位置需要远离基坑变形复杂区域，一般控制距离在100m左右。除此之外，技术人员在该项目变形区域外侧布置4组基准点，每一组都需要在长基坑变形复杂区域100m处安装9个棱镜，并且3个基准传递点需要布置在工作基点断面上。技术人员所选用的测量仪器为LTM35机器人，首先在工作基点上安装测量机器人，其次根据设定的时间间隔对基准点、监测点进行变形测量。

2 带状测绘工程控制网

2.1 点云的自动分类提取

激光脚点数据在三维空间的分布形态呈现随机离散的“点云”数据。只有对点云数据进行高可信度分离后，才有可能将点云数据用于不同的目的。通常情况下，点云的分离可以简单的滤波来表达。基于城市大比例尺带状地形图测绘的需求，点云的高可信度分类与测图要素自动提取，包括建筑物角点、柱状物（各种立杆、树木等）、道路边线等。其中建筑物角点提取采用基于扫描线方向向量差值的方法滤波得到建筑物点集，柱状物提取采取基于分层投影点密度的方法，道路特征边线提取则采用聚类分析法得到，然后在此基础上通过设置提取所需参数（经验值），将建筑物和轮廓线、柱状物、道路边线提取出。自动分类提取出的地形图地物特征点最终通过矢量和模型的形式加载到点云文件中去，从而达到用户在进行地形图编辑时参考的目的。建筑物提供角点和轮廓线信息，杆状物则提供中心点位信息，道路边线只提供直线部分特征线。

2.2 内业数据处理

外业数据扫描完成后，会得到多组数据：GPS流动站数据、GPS基准站数据、系统位置和姿态数据、DMI记录数据、工控机记录数据、瞬时激光扫描角的激光距离测量值、CCD像机影像数据等，对这些多源数据的处理包括GPS数据差分处理，IMU、GPS、DMI组合导航联合解算，激光扫描数据解算，不同传感器观测值间时间同步，激光脚点三维坐标计算等。激光脚点WGS84坐标系下的三维空间直角坐标（x，y，z）要经过7个坐标系的转化才能得到，瞬时激光束坐标系→激光扫描参考坐标系→载体坐标系→惯性参考坐标系→地方水平参考坐标系→地方垂直参考坐标系→WGS84坐标系，最后得到每个激光脚点的WGS84坐标。通常，数据处理主要包括数据格式转化、差分GPS（DGPS）计算、DGPS/IMU/DMI联合解算、激光扫描仪原始数据解码等。1）数据格式转化。由于车载移动测量系统数据源的多样性，不同的数据源原始存储格式并不能完全被计算软件识别，需要通过对其格式进行必要的转化才能有效识别。2）差分GPS（DGPS）计算。主要利用IE组合导航解算软件进行DGPS计算，需要外业辅助，提供基准站记录数据、仪器高等数据。3）DGPS/DMI/IMU联合解算。在GPS信号不好甚至失锁的情况下，高采样率的IMU依然能持续稳定地提供低漂移的精度解算，同时DMI辅助则能有效抑制额外的误差漂移，组合导航系统能获取高精确的位置和姿态数据。4）激光扫描仪原始数据解码。

2.3 质量检查级精度

质量检查主要包括数据精度检测、外业巡视检查和数据检查3个方面内容。数据精度检测通常进行点位精度（绝对精度）、地物点间距精度（相对精度）、高程点精度三个方面的精度检测。（1）外业巡视检查则采用抽样检查的方法，重点检查变化量大的图幅;（2）数据检查则包含软件自动检查、人工辅助检查、回放图检查等方式进行;（3）通过以上生产工序，最终完成基于车载移动测量系统的大比例尺地形图测绘。

结语：移动测量技术在技术、质量方面完全能达到城市大比例尺带状地形图测绘的精度要求，相比常规的测量手段，车载移动测量系统最大的优势就是降低了外业人员的劳动强度，缩短了作业周期，生产效率大幅提高。作为一种全新的测绘手段，在城市大比例尺地形图测绘方面还有很多具体问题需要探索和研究，基于车载移动测量系统的研究尚处于起步阶段，很多功能还不是特别完善，也有许多功能需要增加和完善，当前阶段只能做到初步满足测量需求。

参考文献

[1] 徐壽志，程鹏飞，张玉，等.地面三维激光扫描仪的检校与测量精度评定[J].测绘通报，2016，（2）：79-83.

[2] 闫利，曹亮，陈长军，等.车载全景影像与激光点云数据配准方法研究[J].测绘通报，2015，（3）：32-36.