摘要 隨著科技的快速發(fā)展，傾斜攝影測量技術(shù)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，該文旨在研究無人機攝影測量技術(shù)在公路工程軟基換填收方中的應(yīng)用。通過對該技術(shù)的基本原理、應(yīng)用流程以及實際應(yīng)用案例分析，探討其在提高工作效率、減少人力成本、提升數(shù)據(jù)成果可視化等方面的優(yōu)勢。研究結(jié)果表明：傾斜攝影測量技術(shù)在公路工程軟基換填收方中的應(yīng)用具有顯著的經(jīng)濟和技術(shù)優(yōu)勢，具有廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞 攝影測量；公路工程；軟基換填

中圖分類號 TU312; TU313.3 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）19-0081-04

0 引言

公路工程中的軟基換填是一個復(fù)雜且耗時的過程，傳統(tǒng)的測量方法需要大量的人力和時間投入，并且在精度和效率方面存在一定的局限性。近年來，無人機攝影測量技術(shù)因其快速、高效、精確的特點，逐漸在工程測量領(lǐng)域嶄露頭角[1-4]。該文將詳細探討無人機攝影測量技術(shù)在公路工程軟基換填收方中的應(yīng)用，通過實際案例分析，展示其在提高工作效率、減少人力成本、提升數(shù)據(jù)成果可視化等方面的優(yōu)勢。

1 傾斜攝影測量技術(shù)基本原理

與傳統(tǒng)的攝影測量相比，傾斜攝影測量提供了更多角度的影像數(shù)據(jù)，使得地物的外觀、位置、高度等屬性信息更加豐富，能夠更全面地反映地物的真實情況。在處理傾斜影像時，涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括多視影像聯(lián)合平差算法、多視影像密集匹配算法、影像糾正算法等。多視影像聯(lián)合平差的核心思想是基于由粗到精的金字塔分層匹配策略，結(jié)合多視影像的外方位元素，在每一級影像上進行影像同名點的自動匹配和自由網(wǎng)光束平差[5]。帶共線條件的多片最小二乘多視影像密集匹配算法（Multiphoto Geometrically Constrained Matching，MPGC）是經(jīng)典的密集匹配算法，通過對多張影像進行匹配，基于共線條件方程計算物點的坐標。在攝影測量中，共線條件方程是一個重要的基本公式[6]，可用于求解像點坐標、方位元素和地面點坐標等，公式如下公式（1）所示。

x=?f a1（X?XS）+b1（Y?YS）+c1（Z?ZS） a3（X?XS）+b3（Y?YS）+c3（Z?ZS） （1）

y=?f a2（X?XS）+b2（Y?YS）+c2（Z?ZS） a3（X?XS）+b3（Y?YS）+c3（Z?ZS）

（XS，YS，ZS）——地面點地面空間坐標系中的坐標位置；（X，Y，Z）——投影中心在地面空間坐標系中的坐標位置；f——焦距（mm）；（a1、a2、a3，b1、b2、b3，c1、c2、c3）——外方位元素矩陣參數(shù)。

2 實施技術(shù)路線

利用傾斜攝影測量技術(shù)，采集現(xiàn)場高精度影像數(shù)據(jù)，然后進行三維重建形成實景三維模型，根據(jù)現(xiàn)場實際情況對模型進行修飾及剔除施工器械等雜物后，提取橫斷面線，將橫斷面線與設(shè)計橫斷面套合，通過橫斷面法即可得到軟基換填方量[7]，具體技術(shù)流程如下圖1所示。

3 應(yīng)用案例

3.1 項目概況

宜州高速公路是《廣西高速公路網(wǎng)規(guī)劃（2018—2030）》中“1環(huán)12橫13縱25聯(lián)”規(guī)劃的一部分，是列入廣西壯族自治區(qū)政府制定的《縣縣通高速公路建設(shè)工作方案》中新開工重點推進項目中的一條。宜州高速某分部沿線靠近國道、燃氣管道及通信光纜等，地方關(guān)系及情況錯綜復(fù)雜。主線范圍內(nèi)設(shè)計有K65+500互通、K74+160樞紐互通，主要路基橋涵工程量有：路基土石方填方496.7萬立方米，挖方492萬立方米；橋梁共15座，其中大橋9座，分離式立交橋1座，匝道橋4座，跨線橋1座，蓋板涵45道，蓋板通道16道。宜州西高速公路按四車道高速公路標準建設(shè)：設(shè)計速度120 km/h；路基寬度整體式為26.5 m，分離式路基為13.25 m；汽車荷載等級為公路-I級；設(shè)計洪水頻率特大橋為1/100，大、中、小橋、涵洞及路基為1/100。

3.2 外業(yè)數(shù)據(jù)采集

首先確定需要測量的軟基換填范圍為樁號K47+260～K47+400，在測區(qū)范圍內(nèi)用標記紙現(xiàn)場鋪設(shè)像控點，如下圖2所示，由于測區(qū)范圍較小，在測區(qū)四周共布設(shè)4個像控點。布置好像控點后，用項目已知點校準后的GPS測量儀測出每個像控點的坐標值，將GPS設(shè)備的測量天線準確放置在L形控制點標記的內(nèi)角位置，進行坐標數(shù)據(jù)采集。每個控制點的坐標采集時應(yīng)為固定解和保持設(shè)備對中，以確保數(shù)據(jù)穩(wěn)定和精度，采集到的數(shù)據(jù)結(jié)果如下表1所示，該次像控點布設(shè)及采集耗時約0.2 h。

該次無人機外業(yè)數(shù)據(jù)采集所用無人機型號為大疆精靈4RTK，飛行時航線參數(shù)設(shè)置分別為：飛行高度保持在120 m定高飛行，航向重疊率為75%，旁向重疊率為70%，相機角度為45°斜向下，等距間隔拍照，飛行速度為8 m/s。航跡規(guī)劃界面如下圖3所示，此次數(shù)據(jù)采集耗時約0.3 h。

3.3 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

采集完地形數(shù)據(jù)后，將原始影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入到專業(yè)的攝影測量軟件Smart3D中，先進行空中三角測量，打開各航拍圖像，找到每個控制點在影像中的位置。根據(jù)標記的幾何形狀，確定控制點的位置，然后在軟件中使用刺點工具，逐一點擊各影像中的控制點位置，記錄控制點在每張影像中的像素坐標，每個控制點的刺點影像不少于4張。刺點完成后，將預(yù)先測量的控制點精確坐標輸入軟件中，與刺點操作記錄的像素坐標進行關(guān)聯(lián)。最后利用輸入的控制點坐標對圖像進行幾何校正，調(diào)整影像的位置、方向和比例，確保影像的地理參考精度，如圖4所示。

對生成的三角網(wǎng)格進行優(yōu)化，減少多邊形數(shù)量，以降低模型的復(fù)雜度，提高渲染效率。同時對網(wǎng)格表面進行平滑處理，消除模型表面的細小瑕疵和不規(guī)則，提升模型的視覺效果。然后從原始影像中提取紋理信息，映射到三維模型的三角網(wǎng)面上，生成帶有真實紋理的三維模型，然后對模型中的漂浮物、施工器械等進行清除和壓平。得到可用于下一步算量的模型成果。然后提交生產(chǎn)項目生成三維模型如圖5所示。

3.4 方量計算

通過實景三維模型提取點云數(shù)據(jù)，將LAS格式的點云數(shù)據(jù)經(jīng)點云處理軟件轉(zhuǎn)換成txt格式，然后經(jīng)Excel編輯成.dat格式數(shù)據(jù)，導(dǎo)入南方CASS軟件中，建立三角網(wǎng)，根據(jù)設(shè)計道路中心線提取生成橫斷面線如下圖6。

按中心點高程定位將生成的橫斷面線套合至設(shè)計橫斷面，對橫斷面線進行編組，設(shè)計原斷面線為第一期數(shù)據(jù)，實測橫斷面線為第二期數(shù)據(jù)。調(diào)用軟件土方計算功能，設(shè)定計算的起止樁號為K47+260～K47+400，即可計算得到軟基換填方量，具體結(jié)果如下表2所示。

3.5 結(jié)果精度驗證

為驗證該方法的精度[8]，在現(xiàn)場用RTK采集了開挖后的橫斷面線坐標數(shù)據(jù)，該次數(shù)據(jù)采集耗時約1.5 h。然后與設(shè)計橫斷面數(shù)據(jù)結(jié)合，以設(shè)計原地面線為第一期數(shù)據(jù)，RTK實測橫斷面線為第二期數(shù)據(jù)，計算得到軟基換填方量如下表3所示。

由以上結(jié)果可知，RTK實測軟基換填方量為填方8 834.1 m3、挖方1 469.3 m3；而通過無人機攝影測量方法得到的軟基換填方量為填方8 739.4 m3、挖方1 460.6 m3，

兩種方式的填方量偏差為1.07%，挖方量偏差為0.59%。偏差在合理范圍內(nèi)，說明無人機攝影測量方法用于軟基換填收方，精度滿足使用要求。

從效率上來看，無人機外業(yè)數(shù)據(jù)采集總耗時約0.5 h，而RTK采集橫斷面數(shù)據(jù)耗時約1.5 h，可知無人機攝影測量方式可有效提升外業(yè)數(shù)據(jù)采集效率，且對于地形環(huán)境越復(fù)雜的測區(qū)，無人機的優(yōu)勢越明顯。

4 總結(jié)

無人機攝影測量技術(shù)在公路工程軟基換填收方中的應(yīng)用，具有顯著的經(jīng)濟和技術(shù)優(yōu)勢。通過實際案例分析，證明了該技術(shù)在提高工作效率、減少人力成本、提升數(shù)據(jù)可視化等方面的優(yōu)越性。然而，該技術(shù)在應(yīng)用過程中也面臨一些挑戰(zhàn)，如施工前期的植被覆蓋對數(shù)據(jù)結(jié)果有較大影響，需要在實際操作中不斷總結(jié)經(jīng)驗，完善技術(shù)手段，以更好地服務(wù)于公路工程建設(shè)。隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在工程測量領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。

參考文獻

[1]呂鳳華，張志華，趙亞波，等.無人機空地一體航測技術(shù)在天橋設(shè)施施工中的應(yīng)用[J].工程勘察，2022：50（7）：66-70.

[2]李雍友，林廣泰.無人機技術(shù)在平南三橋建設(shè)中的應(yīng)用[J].西部交通科技，2020（11）：70-73+80.

[3]程振庭，楊茗欽，林廣泰.BIM技術(shù)在龍門大橋智慧建造中的應(yīng)用[J].西部交通科技，2022（11）：5-7.

[4]林廣泰，陳孝強，歐晨豐.超500 m級鋼管拱橋施工管理BIM關(guān)鍵技術(shù)[J].西部交通科技，2020（11）：50-54.

[5]王凱，王瑩，常勤慧.無人機傾斜攝影測量在礦山監(jiān)測中的應(yīng)用策略分析——以河南A礦山為例[J].裝備制造技術(shù)，2023（5）：240-243.

[6]李錦通，焦龍，陳思遠.無人機攝影測量在工程中的應(yīng)用[J].廣東土木與建筑，2021（9）：4-7.

[7]馬小東.無人機航測技術(shù)在道路測量中的應(yīng)用[J].測繪與空間地理信息，2023（12）：147-150.

[8]王成，施宇軍，權(quán)菲，等.無人機傾斜攝影測量土方量測算及精度評價[J].測繪通報，2022（8）：139-142+159.

收稿日期：2024-06-26

作者簡介：高山（1981—-），男，本科，高級工程師，主要從事高速公路建設(shè)管理、項目數(shù)字化及綠色低碳研究應(yīng)用

等工作。

通訊作者：趙志強（1992—-），男，本科，助理工程師，主要從事公路工程無人機應(yīng)用研究工作。