建筑测绘遥感技术在人工智能时代的应用

陶炳戊

摘 要：先进的人工智能技术似乎已经与我们的生活密切相关，人们在日常生活中不仅可以频繁看到与人工智能相关的技术报道，更能够直接应用到与人工智能技术相关的产品，比如AI技术等。人工技术迅猛发展，正在向世人宣告我们已经进入到人工智能时代，必须积极迎合人工技术的发展趋势，加强产业创新，才能够实现各个行业的可持续发展，否则必将被历史所淘汰。

关键词：建筑测绘;遥感技术;人工智能

引言

工程测绘作为一项复杂性工作机制，其受到地理因素、环境因素等方面的限制，从而增加了测绘工作的开展难度。伴随着技术体系的不断更新，高智能技术逐步落实到工程测绘中，通过信息技术、传感技术、反馈技术等方面的应用，令整个测绘工程呈现出一定的有序性与逻辑性。依托于无人机设备进行工程测量，可对整个工程进行空间化描述，通过GPS、GIS定位，将所得出的数据信息，同步反馈到系统数据库中，可令数据映射形式呈现出一定的立体化，保证各项技术机制的落实，可对地理环境进行维度确认，同时也可避免因为大数据在同一时间节点传输，所造成的数据冗余问题，为工程测绘人员提供更为直观的信息。本文则是针对无人机遥感测绘技术在工程测绘领域中的实际应用进行探讨，仅供参考。

1机器视觉概念及其在测绘遥感技术的应用

人工智能技术中的视觉技术主要是指可以通过摄影设备和计算机处理系统。代替人眼对目标进行数字化的识别和跟踪，而且计算机系统内也会有相应的逻辑处理能力，进而可以对所获得的数字信息进行测量和识别。广义上，计算机相关机械设备所具备的视觉能力主要包括图像处理技术、目标识别技术、信息重建技术、图像分析技术、数据理解技术等诸多领域;狭义上而言，计算机相关机械设备所具备的视觉能力，主要是通过对于图片、视频等数据信息进行收集和处理。在计算机系统内建立起相应的三维场景，通过实现三维重建的方式，提高信息处理能力。

2工程测量的意义

随着人们生活水平的不断提高，建筑行业所涉及各方面的内容在很大程度上有了越来越多的全新要求，在实际工程项目中建筑行业需要充分考虑建筑的测量，通过多个方向的具体定位来保证建筑本身的质量。在建筑行业的持续发展中，需要对工程质量进行严格的管控，目前建筑行业的竞争压力与日俱增，做好工程测量能够一方面减少建筑项目内不必要的额外损失，另一方面也能够帮助建筑项目达到预期效果，满足目前相关用户的使用要求，建筑质量的把关最为关键的一个步骤就在于建筑测量，工程测量技术除了在建筑项目开始前需要进行，在县枫木的验收以及具体建筑环节的优化中，测量工程能够给出足够的参考数据，并对建筑施工具有充分的指导作用，使得建筑工程项目发挥出自身的特色。

3无人机遥感技术发展现状

依托于无人机设备对地区环境进行采集，可有效实现维度化数据监测，提高地区空间环境监测的精准性。但从设备运行机制而言，无人机设备在实际应用过程中存在一定的问题。首先，无人机设备抵抗外界环境因素的影响效益较低。由于无人机设备需依靠动力能源维系其在监测过程中的长时间监测，其必须对整体体积以及质量进行削减，这就造成设备运行过程存在质量、重量、密度不足的问题，当外界环境呈现出恶劣现象时，必然造成设备飞行受到阻碍，影响实际测量精度。其次，无人机内部传感对接度不足。无人机属于远程无线操控机构，其依托于操控员的指令下达，完成对影像信息的采集，但实际指令操控受距离因素的影响，导致其在执行某一项指令时，整体精度随之下降，在一定程度影响测绘精度。最后，无人机内部通信系统容错功能较低。通信系统是将操控员的指令转变为系统执行指令，以满足实际操控过程的飞行信息、监控信息等。但从现有的GPS、GIS体系而言，其易受到外界电磁信号的干扰，影响系统对数字化信号的传输质量，这也就造成系统传输数据过程中产生乱码问题，给无人机设备飞行造成极大干扰。

4无人机遥感技术在工程测绘中的应用

4.1摄影测量和遥感技术在工程测量中的应用

摄影测量技术一般来说本身具有很高的测量精度，而且获得的影像信息也是质量很高的内容，同过结合计算机技术的分析计算功能，可以进行具体的信息测量，并获得最高精度的测试结果，获取空间内的整体三维信息。由于不会与实际物体有接触，摄影测量技术的实际应用在获取相关资料时不会因为部分工程测量操作而对实地现场产生影响，不需要外部的勘测工人，因此也节约了工程测量的成本，达到了较好的信息获取效果。摄影测量技术由于其本身具有较好的测量效益，在很多大比例尺的地方测绘和公路的工程测量中应用非常广泛，在数字化技术不断发展的当下，摄影测量技术能够和信息化数控技术全面的结合，实现信息的高质量升级，在测量工程中的应用也越来越广泛，特别对于城市勘测设计来说，它的意义重大。目前的全数字测量技术已经实现了大规模的数据优化，还能够在摄影信息中进行划线测量，以及图像处理，能够把结合模拟测量技术以及坐标仪等来进一步使得三维数据信息更加完善。

4.2测绘数据处理

原有的机械化信息采集模式下，数据信息处理呈现出一定的不规则属性，特别是受到飞行航线以及角度等方面的影响，影像信息的不同叠加度呈现出错位现象，特别是在图片对比与信息统一过程中，极易造成整体影像信息产生形变问题。无人机遥感技术的应用下，通过搭载无人机设备，采用高聚焦特性的相机设备，对镜头中的不同角度进行坐标值标记，分析出当前相机运行过程中的参数对接问题，然后通过焦段间的畸变参数问题，查证出不同坐标值下，影像设备内相片录取与界定的相关范畴，提高相片的分辨率。

4.3测绘遥感技术的重要任务之一便是对目标进行几何定位和物理属性的提取

通过对二维图像的收集，重新构建起立体的几何图形，并且对地理物质进行要素分类。利用深度学习的方式应用在几何定位上，虽然目前还未进入到摄影测量的研究领域，但是已经出现与计算机视觉领域利息相关的技术研究，而深度学习的方法所带来的定位精准度目前也无法实现与传统技术方法所获得的结果进行相比，仍然相差一个数量级别，利用三维重建技术中的密集匹配技术进行深度学习可以获得良好的应用成绩，而这也将展现出深度学习方法所具备的测绘遥感技术应用潜力。

4.4数据库完善

技术工程测量人员通过具体操作，根据需要向技术平台传送不同的信息，以加强数据库的储存。同时，借助BIM建筑信息模型，实现对数字化地球测绘技术的实时指挥与监管，并对过去的业务进行质量控制，以避免今后的使用出现问题。一旦监测对象出现异常情况，可结合相关软件向测量人员发出警报，从而避免数据信息出现偏差，对监测工作效率和数据信息处理效果的提升具有重要意义。

结束语

综上所述，无人机遥感技术的應用，可有效提高工程测绘精度，依托于智能平台，可进一步实现数据信息的高效率整合，为地区精度测绘工作的开展提供基础保障。为此，在实际应用过程中，必须结合地区内地理环境、空间布局等，查证出不同操控状态下，遥感技术的应用形式，以确保数据信息的精度化、质量化测量。

参考文献

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