测绘新技术在测绘工程中应用的常见问题及对策
2024-04-03胡华华朱宇航
胡华华 朱宇航
永康市正维地籍测绘有限公司 浙江 永康 321300
测绘技术是一项基础性的工程技术,广泛应用于各个领域,如工程建设、地质勘察、国土资源管理等[1]。随着科技的不断进步,现代测绘技术也在不断创新和升级,包括全球导航卫星系统、激光雷达技术、遥感技术等,这些新技术的应用大大提高了测绘工程的效率和精度[2]。然而,在实际应用过程中,仍然会出现一些常见问题,如数据共性差、自动化程度不够、仪器与软件兼容性差等,这些问题给实际应用带来了很大困扰。本文将从测绘新技术的常见问题入手,提出相应的对策和措施,以期促进测绘工程的进一步发展。
1 测绘新技术概述
1.1 测绘新技术概念
测绘新技术是指采用先进的技术手段和方法,对地表、地下、水面和大气等进行测量、调查、监测和分析,并处理、存储、传输和共享数据的一种技术体系。它包括了遥感、地理信息系统、全球定位系统、激光扫描、无人机航测等多种前沿技术,以及建立在这些技术基础上的智能化测图、海量数据挖掘等新领域。
1.2 测绘新技术的特点
1.2.1 精度高
相对于传统测绘技术,新技术具有更高的精度和分辨率,可以更准确地测量和反映实际情况。
1.2.2 效率快
新技术采用了数字化、智能化和自动化等手段,可以大幅提高数据处理和生产效率,减少人力和物力成本。
1.2.3 范围广
新技术不仅可以对地表进行测量,还可以对地下、水面、大气和室内空间等进行多维度的多层次测量,应用范围广泛。
1.2.4 数据共享
新技术采用数字化手段,可以将数据转换为数字形式进行存储、传输和共享,达到资源共享和信息互通的目标。
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1.3 测绘新技术的应用场景
1.3.1 基础设施建设
在城市规划、公路交通、电力水利、航空港口等基础设施项目中,新技术可以提供精密的地形测量数据和基础设施监测数据,支持工程项目的设计、施工和管理。
1.3.2 土地资源管理
以测绘新技术为基础的土地调查、用地评估、土地利用规划等工作,可以更加精准、科学地评估土地资源,并制定合理的土地管理政策[3]。
1.3.3 自然资源监测
利用遥感技术、激光雷达技术等新技术,可以实现对自然环境的多源数据获取和持续监测,为生态保护和资源管理提供重要支撑。
在海洋调查、海底地形测量、海岸线监测等方面,新技术可以提供高分辨率、高精度的数据支持,促进海洋科学研究和海洋经济发展。
2 测绘新技术在测绘工程中应用的常见问题
2.1 数据共性差问题
数据共性差问题是测绘工程中一个困扰了许多工程师的难题,同时也给测绘工作带来了诸多不便。随着测绘技术的发展,获取的数据越来越多、越来越复杂,在这些数据中就存在很大的共性差,也就是不同类型的数据有很大的重叠部分,造成了大量的冗余数据,增加了数据处理的难度和成本。首先,数据共性差问题会影响到测绘数据的准确性。由于不同类型的数据之间存在重叠部分,这就意味着它们之间可能存在着一定的关联性,这种关联性可能会对整个数据集的精度产生影响。如果数据处理时不注意对数据共性差进行处理,那么就可能会引入误差,从而导致整个测绘工程的结果不准确[4]。其次,数据共性差问题会影响测绘工程的效率。因为不同类型的数据之间存在很大的重叠部分,为了达到较高的数据精度,需要进行大量的数据匹配和去重工作,这样既费时又耗力,且容易出现错误,降低了测绘工程的效率。
2.2 自动化程度不够问题
随着测绘技术的不断发展,新一代的测绘工程技术在很大程度上依赖于现代信息技术的支持,利用机械化和自动化手段解决传统测绘方法中存在的问题。但是在实际应用过程中,发现一些传统的测图方法仍然需要手动操作,自动化程度比较低,在大量数据处理时效率较低。自动化程度不够问题直接影响到了测绘工作的效率、精度和成本,主要原因是当前传统的测绘方法仍然依赖于人工参与,这在一定程度上限制了测绘工作的规模,降低了工作效率[5]。同时,由于测绘工作的复杂性和多样性,对人员的专业素质和工作经验也提出了更高的要求,不同水平的测绘员可能在数据处理和成果分析方面存在差异,这也会影响到测绘结果的准确性和可靠性。
2.3 仪器与软件兼容性差问题
在现代测绘工作中,仪器和软件的应用越来越广泛,并极大地提高了测绘数据处理的效率和精度。然而,在测绘新技术的应用过程中,不同厂家的仪器和软件之间往往存在兼容性问题,导致数据不能有效传输或处理。这个问题直接影响到了测绘工程的整体效益和成果质量。首先,由于不同品牌的仪器和软件之间进行数据交换时存在兼容性问题,使得工程师需要把数据进行手动剪切、拷贝等繁琐操作,降低了工作效率和准确性。其次,如果测绘工程中使用的软硬件无法兼容,就会产生冗余和缺失的数据,降低测绘数据的完整性和精度[6-7]。
2.4 缺乏人才问题
测绘技术是一项高度专业化的工程技术,它需要具有高水平技能和专业知识的人才支持。但是,现在很多企业在开展新技术应用时,由于缺乏相关人才,使得测绘工程无法得到有效的推进和应用。缺乏人才问题对测绘工程的发展造成了重大影响。首先,由于测绘技术的专业性和复杂性,要求从事该领域的人员必须具备较高的教育背景和专业技能,因此,缺乏相关人才将导致测绘工作无法顺利进行。其次,在传统测绘方法向智能化测绘技术转型的过程中,需要专业人才提供技术支持和指导,缺少相关人才会影响新技术的推广和应用,限制测绘工程的发展。此外,如果公司不能招聘到合适的人才,就会影响到整个测绘行业的技术储备和创新能力,影响行业未来的发展。
3 测绘新技术在测绘工程中应用的对策
3.1 采用数据融合技术进行处理
数据差异是测绘工程中经常会遇到的问题,尤其是在不同来源或类型的数据之间。这些数据可能存在一些精度上的差异,因此需要采用一些方法来进行处理。其中,数据融合技术是一个有效的解决方案,在提高测绘数据精度和可靠性方面发挥着重要的作用。数据融合技术是将多种数据源和传感器获取的信息通过适当的方法组合起来,形成具有更高精度、更完整信息和更低误差的数据集,以达到更优的效果。这种方法可以充分利用各种数据资源,消除数据差异,降低误差,提高测绘数据的精度和可靠性。在实际应用中,数据融合技术广泛用于地理信息系统(GIS)、卫星遥感等领域,以提高数据处理的效率和准确性。在进行数据融合处理时,建议采取一系列措施来增强数据的质量和准确性。例如,对不同数据源的数据进行标准化处理,包括统一坐标系统、时间戳处理、属性值转换等;针对数据质量问题,对数据进行质控,识别和删除错误数据、缺失数据和异常值;同时,还需要进行数据匹配操作,以确保不同源数据之间的空间和属性一致性。这些措施可以有效地降低数据处理过程中的误差和不确定性,提高整体的数据精度和可靠性。
总之,数据融合技术是解决测绘工程中数据差异问题的有效手段。通过对多源数据进行组合和处理,可以提高数据的精度和可靠性,为测绘地理信息应用提供更加准确的数据支撑。同时,在进行数据融合处理时,需要注意对数据质量和准确性的保证,采取相应的措施来消除数据差异,提高整体数据的准确性和可信度。
3.2 采用智能化测图和云计算技术
现代测绘需要大量的数据处理和分析,而数据处理的速度直接影响着测绘效率。智能化测图和机器学习等人工智能技术可以帮助实现测量进程的自动化,从而提高数据处理的效率和精度。同时,结合互联网技术和云计算技术,还可以实现在线共享和分布式处理,为测绘工程提供更灵活、更高效的服务。智能化测图和机器学习等人工智能技术可以利用大数据处理能力,提高测绘数据的准确性和可靠性。通过对历史测绘数据的分析和建模,可以预测未来的变化趋势,并根据不断更新的数据优化测量结果和算法。此外,智能化测图技术还可以辅助实地测量过程中的定位、导航和遥感监测等操作,缩短测绘周期和降低操作成本。在与互联网技术和云计算技术的结合下,智能化测图技术还可以实现在线共享和分布式处理。利用云计算技术,可以把数据处理和分析任务分散到多台计算机上进行并行处理,从而大幅度提高测绘工程的处理速度。同时,通过互联网技术进行数据共享和交流,可以充分利用各方的数据资源和测绘成果,减少数据重复采集和处理的问题。
总之,智能化测图和机器学习等人工智能技术的应用,将极大地改变测绘工程的传统模式。通过利用这些技术,可以实现测量过程自动化、提高数据处理效率和精度,并且可以结合互联网技术和云计算技术进行在线共享和分布式处理,进一步提高测绘的服务水平和效率。
3.3 选择开放标准的设备和平台
在测绘新技术的应用过程中,仪器和软件都是非常重要的工具。不同厂家的设备和软件之间存在兼容性问题,会导致数据不能有效传输或处理。因此,选择具有开放标准的设备和平台成为了解决兼容性问题的关键措施之一。采用开放标准的设备和平台可以增强设备和软件的互通性和兼容性。开放标准指的是基于公共标准规范制定的技术标准、协议和接口,对设备和软件进行统一规划和约束,使得各种设备和软件之间可以自由交互和互操作。这样,用户就可以灵活地组合不同厂家的设备和软件,实现各种数据处理和管理任务,提高工作效率和精度。另外,通过开发自主技术和软件,建立统一的数据格式、标准接口、数据交换规范等,也可以实现各种设备和软件之间高效、稳定的数据交流和共享。例如,采用分布式计算技术和数据共享平台,可以把数据集成到一个统一的数据库中,实现各种设备和软件之间的数据交换和共享,降低操作成本和提高工作效率。此外,选择开放标准的设备和平台还能够使测绘行业更好地适应未来技术的发展趋势。随着技术的不断更新和革新,原有的设备和软件会出现兼容性问题,这就要求厂家必须及时跟进其它国际上通用的开放标准,才能顺利地适应各种技术变化和新需求,也可以使得相关人员更好地学习和拓展。
总之,选择具有开放标准的设备和平台是解决测绘工程中兼容性问题的一个关键方法。采用这种方式可以增强设备和软件的互通性和兼容性,提高工作效率和精度。同时,建立统一的数据格式、标准接口、数据交换规范等,还可以实现各种设备和软件之间高效、稳定的数据交流和共享,为测绘行业打造出更加智能化、更具活力的未来。
3.4 加强人才培养和引进
测绘技术是一项高度专业化的工程技术,需要具有高水平技能和专业知识的人才支持。现在很多企业在开展新技术应用时,由于缺乏相关人才,使得测绘工程无法得到有效的推进和应用,这已成为阻碍行业发展的重要因素之一。因此,加强人才培养和引进显得非常重要。首先,应该加强高校测绘新技术相关专业和课程的开设,促进测绘行业与高校之间的合作和联动。不断提升学生在测绘新技术领域的专业能力和知识水平,加快人才培养的步伐。此外,可以加强对从业人员的培训和教育,提高他们在新技术领域的专业水平和准确性。其次,应该采取灵活多样的招聘政策,吸引更多优秀的人才进入测绘行业,为其发展注入新鲜血液和活力。通过实施有针对性的政策措施,例如设置测绘新技术岗位、提供优厚的薪酬待遇、发挥行业优势等,积极推动人才的引进和流动,并让更多的优秀人才投身到测绘行业中。最后,应该建立完善人才评价和激励机制,注重人才的激励和保障。这样一来,可以激发人才的创新活力,提高工作效率和精度,实现行业可持续发展。总之,加强人才培养和引进是促进测绘新技术应用的关键之一。通过加强高校专业和课程的开设、采取灵活多样的招聘政策以及建立完善的人才评价和激励。
4 测绘新技术的未来发展
随着信息技术的不断发展和普及,测绘新技术也将不断创新和升级。未来,人工智能、大数据、物联网等技术的应用将会推动测绘新技术的发展。其中,人工智能将会更多应用在数据处理和分析方面,实现自动化、精准化、智能化的测绘生产;大数据技术将会带来海量数据存储、处理和挖掘的能力,快速提高数据质量和效率;物联网技术将会实现对测绘设备和测绘数据的远程监测与控制,进一步提升工作的灵活性和效率。此外,随着数字经济的崛起,数字测绘技术将逐渐成为测绘行业的新趋势。数字化手段可以实现整个测绘流程的数字化、自动化和智能化,实现数据共享、信息互通、资源优化的目标。数字化测绘技术还可以实现跨越式的发展,带来重要的社会和经济效益。
5 结语
随着科技的不断创新,测绘新技术将会在更广泛的领域应用。但是,在实际应用过程中,仍然会出现一些常见问题,给实际应用带来很大困扰。因此,需要采取针对性的对策和措施,以解决这些问题,并推动测绘工程的发展。同时,也需要加强人才培养和引进,为测绘行业注入新鲜血液和活力,促进其更快、更好地发展。