新型地理信息技术在政府投资审计领域的应用研究

姚晓伟 房新玉* 张秀香 赵建飞

（1.交通运输部天津水运工程科学研究所 天津 300456；2.天津水运工程勘察设计院有限公司 天津水运工程测绘技术企业重点实验室 天津 300456；3.天津市滨海新区审计局 天津 300456）

近年来，随着国家地理信息化建设的发展，无人机遥感测绘等新型地理信息技术发展迅速。在政府投资审计领域综合利用无人机遥感测绘等新型地理信息技术，充分发挥其灵活机动、快速高效、精准等优势，探索和实现采集审计工作所需的地形地貌地物数据，可以大幅度节省人力、物力，提高审计效率。结合无人机遥感测绘开展政府投资审计工作的具体实践，探索以无人机遥感测绘为代表的新型地理信息技术在政府投资审计领域的应用［1］。

1 新型地理信息技术在政府投资审计领域的应用前景

新型地理信息技术包括无人机遥感技术（RS）、地理信息技术（GIS）、三维激光雷达技术等。

1.1 无人机遥感测绘

无人机遥感测绘可按需定制并提供影像实时数据，实现遥感数据处理、建模和应用分析，具有自动化、智能化、专题化的特点，已成为卫星遥感与有人机航空遥感的有力补充，是一种新型的地理信息技术［2-3］。

1.2 地理信息技术

在计算机软、硬件系统的支持下，地理信息技术是特定时间内，对全波或部分地球表层（包括大气层）空间中有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的系统，用于分析和处理在特定时间、特定地理区域内分布的各种现象和过程，解决规划、管理和决策问题。

1.3 三维激光雷达技术

通过高速激光扫描测量的方法，可以大面积、高分辨率、高效率地获取被测物体表面的空间坐标信息。其具备快速性、非接触性、实时、动态、主动性、高密度、高精度、数字化、自动化等特性，可快速、大量地采集物体空间点位信息，为物体三维模型的快速建立提供一种全新的测绘手段［4］。

1.4 政府投资审计工作急需审计方式和手段的创新

政府投资审计工作具有以下特点。（1）投资审计额度高，审计风险大。（2）审计时间紧，项目竣工后短时间实现精准审计、快速审计。（3）审计深度要求高，要开展工程造价审计，工程内容和工程量需进行现场核实。（4）审计具有时效性，避免造成国家建设资金的损失和浪费。除此之外，新形势下政府投资项目关于质量、效益等方面的要求，都对政府投资审计工作提出了更高的要求，实现政府投资审计方式和手段的技术创新迫在眉睫。

借助新型地理信息技术，拓宽和延展了审计取证和测量的视野和范围，解决了一些项目人力无法抵达的窘境，摆脱了无法现场取证和测量的束缚，提高了政府投资审计工作的安全性，为政府投资审计工作提供了便利，也为技术革新提供了有利条件。

2 技术流程

无人机遥感测绘主要包括以下技术工作内容：GPS RTK点校正、设站点（像控点）测量、无人机航拍进行审计底图取证、三维激光点云数据采集、数据处理。

2.1 GPS RTK点校正

由于GPS 接收机接收的是WGS 84 坐标系下大地坐标，而外业测量采用的平面坐标系统为CGCS2000坐标系（或当地坐标系），高程基准面为1985国家高程基准（或当地理论最低潮面），为了得到所需的测量成果，需进行GPS RTK点校正［5］。

2.2 设站点（像控点）测量

扫描设站点（像控点）布设遵循“按需布设”的原则，采用网络RTK方式进行。

2.3 无人机航拍底图取证

无人机航拍底图取证的作业流程如图1 所示，一般为保证航拍影像质量，选择天气晴好、风力较小的时段进行外业航拍作业。

图1 无人机航拍底图作业流程

2.4 三维激光点云数据采集

苗木数量、冠幅的数据采用站式三维激光扫描仪进行采集，得到三维激光点云。

（1）采用GPS RTK 进行设站点和扫描点的坐标采集。

（2）将仪器架设在设站点上，瞄准后视点，设置完成后进行数据采集。

（3）扫描完成后，对数据完整性进行检查，若有缺失则补充扫描，如没有，则进行下一站位扫描，直至整个测区完成扫描。

2.5 数据处理

数据处理包括两部分工作：一是对遥感影像进行数据处理，获取树木数量；二是对三维激光点云进行数据处理，获取树木冠径、树高、树径等属性信息。

2.5.1 遥感影像数据处理分析

将正摄影像图导入到地理信息系统软件中，然后根据采集的像控点进行配准，之后根据审计对象分类矢量化。对于影像图中无法确认的地物，现场调绘，对矢量化数据进行修正。最后通过拓扑检查矢量化结果，并最终进行统计。

2.5.2 三维激光点云数据处理

激光点云处理主要内容包括：数据检查、数据过滤、属性提取、统计、精度分析等，得到审计所需苗木数量、规格信息。

三维点云数据包含很多冗余数据，根据项目审计要求对苗木点云数据分别进行过滤，过滤出需要的胸径、冠径、树高等点云数据。

胸径提取时，通过过滤后产生的胸径点云数据，采用最小二乘法对每个苗木胸径进行最佳拟合，生成最符合实际的胸径值。通过计算每个苗木树冠最大长度（冠径）和中点坐标（定位点）获取苗木冠径。苗木高度通过苗木定点与地面高差判断是否达到验收指标［6-8］。

林木数量、胸径、冠径及树高提取时，均获取了提取点坐标，将各提取点坐标及相关属性进行整合，生成成果报表，成果报表包括编号、坐标、胸径、冠径、树高字段。

3 实例分析及精度统计

3.1 项目简介

“XX大道绿化工程”审计项目位于滨海新区某工业区段西侧，测区位于高速公路及沟渠、盐水池中间，人员进出不便。实测项目共包含4个标段，分别为一标段、二标段、三标段及五标段，四标段由于未进行绿化施工，故不进行实测。整个测区呈带状分布，南北长约5130m，东西宽约20m。通过现场踏勘，测区内林木众多，主要树种为107杨及刺槐，树木自西向东呈排状分布，其中西侧3排为107杨，其余5排为刺槐（见表1）。

表1 “XX 大道绿化工程”审计项目各标段林木数量统计表

该项目面临着以下困境。（1）苗木种类、数量较多，传统方法不精准，耗时长。（2）场地两侧为高速公路及沟渠和盐水池，人员进出不便，无法取证。（3）项目面临着马上要提升改造，需要尽快完成审计。

3.2 数据获取

3.2.1 正摄影像图数据获取

“XX大道绿化工程”航拍平台为CW-10 大鹏无人机，搭载相机为索尼A7R，航拍影像地面分辨率（GSD）设置为8cm，飞行相对航高为330m，飞行航向重叠度为70%，旁向重叠度为60%，完全覆盖本次检测区域。然后采用武汉航天远景公司生产的数字摄影测量系列软件进行全自动处理，从而获取测区的正摄影像图。最后进行数据处理和分析。

3.2.2 三维激光扫描仪点云数据获取

对于“XX 大道绿化工程”审计项目测区林木分布情况，采用设站式进行外业三维激光扫描。逐次设站扫描获取数据。

3.3 数据分析

3.3.1 苗木数量分析

将正射影像图根据审计对象分类进行矢量化，矢量化后会生成各类地物的属性表可用来进行统计。矢量化各类地物后，对于正射影像图无法确认的地物，进行现场调绘进行确认。现场调绘完成后，对矢量化数据进行最终修正，生成各类地物的属性表，通过属性表即可进行工程量统计分析等工作。经过统计，本工程审计项目各标段林木数量情况如表1所示。

3.3.2 苗木属性分析

将三维激光点云数据基于激光雷达数据专业处理软件（Maptek I-Site studio），经过点云滤波分类、拟合制作苗木分布图，再利用地理信息系统软件进行苗木冠幅、胸径、株高及数量的自动统计。

统计各个标段林木胸径、树高及冠径等相关属性指标，查出了项目存在苗木株高、冠幅及胸径不符合设计规定的问题。实测4 个标段14 412 棵乔木中：株高不足的为7241棵，占比49.76%；4052棵冠径不足，占比28.10%。其中问题最突出的二标段：107 杨中株高不足的占比81.07%；刺槐中株高不足的占比71.67%。具体情况结果见表2至表5。

表2 一标段林木属性统计表

表3 二标段林木属性统计表

表4 三标段林木属性统计表

表5 四标段林木属性统计表

3.4 胸径精度分析

为验证扫描胸径值的准确性，现场抽测五标段林木胸径，将扫描胸径值与现场采用胸径尺量测的林木胸径值进行比对。

在有胸径计算值与量测值对比的104 组数据中，差值大于2cm 的有5 株，粗差率不足5%，误差分布合理。经现场察看，5处粗差林木均为树木畸形，树皮严重缺失形成疤瘤所致。剔除上述5 处树木，对剩余99处胸径值进行精度统计，误差结果如下：

可以看出，三维激光扫描仪对树木胸径扫描结果基本满足了《园林绿化工程施工及验收规范》规定的允许误差要求，可以在实践中推广应用。

4 结语

从上述分析可以看出，采用新型地理信息技术实现了苗木数量、胸径、株高、冠幅全要素遥感测量，完整建立了苗木全属性要素信息审计，其精度满足规范需求，解决了投资审计领域中复杂环境下取证困难的问题。该方法对审计行业走向“智慧审计”起着数据采集基础和系统支撑的关键作用。