基于摄影测量与遥感技术的建筑工程测量研究

蔡 尉

广东科能工程管理有限公司 广东 广州 510507

1 引言

随着城市化进程的不断推进，建筑工程在现代社会中扮演着举足轻重的角色。然而，在建筑工程的规划、设计、施工及监管过程中，常常会遇到诸多问题（例如，结构变形、土壤稳定性等），这些问题可能会对工程的质量和安全产生严重影响。传统的测量方法往往耗时费力，且精度受限，因此，寻找一种精确、高效的测量方法变得尤为重要。摄影测量与遥感技术凭借其高分辨率、广覆盖区域和快速获取数据的特点，逐渐成为了解决相应问题的有力工具。

2 摄影测量与遥感技术概述

2.1 摄影测量原理与方法

摄影测量是一种基于影像信息的测量方法，通过获取相机拍摄的影像数据并运用几何学原理，实现对地物位置、形状和尺寸等信息的测量与分析。摄影测量的基本原理是通过对同一目标在不同位置拍摄的影像进行几何分析，推导出地面目标的空间坐标。其核心方法包括像对法、立体模型构建、空间定向与摄影测量精度评定等。

在摄影测量过程中，首先需要获取具有重叠区域的影像对，即通过不同位置或角度拍摄同一区域的影像。接着，根据影像的内外参数，通过三角测量、立体线和立体角分析等技术手段，确定地面上各点的空间位置。摄影测量技术广泛应用于地图制作、工程测量、环境监测等领域，其非接触式的特点使其在遥远或危险区域的测量中具有显著优势。如图1所示。

图1 摄影测量原理

2.2 摄影测量与遥感技术在工程测量中应用的主要技术类型

2.2.1 卫星遥感影像技术

卫星遥感影像技术是利用卫星从空间获取地表信息的一种方法。通过卫星遥感影像技术，可以获得大范围、高分辨率的地表信息，包括地形、植被、水体等。这些信息对于工程测量具有重要意义，可以用于城市规划、环境监测、资源管理等方面。

卫星遥感影像技术的应用不仅能够提供静态信息，还可以通过多时相影像进行变化监测，识别地表的演变过程。这对于工程项目的进展监测以及自然灾害的评估具有重要价值。此外，卫星遥感影像技术的发展也使得遥感数据成为地理信息系统（GIS）的重要数据源，实现了空间信息的全面集成和分析[1]。

2.2.2 数据挖掘技术

在大量遥感数据中提取有用信息是一项挑战性任务，而数据挖掘技术可以应用于处理和分析这些数据，从中发现隐藏的模式和关联。通过数据挖掘技术，工程师可以更深入地理解地表特征，预测变化趋势，并辅助决策。

数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等方法，可以帮助工程测量人员从遥感数据中提取出地表特征的分类信息、空间分布以及可能的关联因素。这些信息有助于制定工程方案、评估环境影响等。

2.2.3 摄影与航测技术

摄影测量与航测技术是传统的工程测量方法，在遥感领域也有广泛应用。摄影测量利用摄影测量仪从空中获取影像数据，然后通过测量分析获取地物的几何信息。航测技术则包括飞行器的轨迹测量、姿态测量等。

这些技术可以提供高精度的地物空间位置和几何信息，为工程测量提供基础数据。通过摄影测量与航测技术，可以制作数字高程模型、三维地图等，为工程规划、设计和施工提供支持。

2.2.4 航测、遥感与定位技术

航测、遥感与定位技术结合了航测技术、卫星遥感技术以及全球定位系统（GPS）等定位技术，实现了对地表信息的全方位获取和定位。这种综合应用可以提供更加精确的地理空间信息。

这些技术在工程测量中的应用范围广泛，涵盖了道路建设、土地利用规划、资源勘查等多个领域。通过精确定位和高分辨率影像数据，工程师能够更好地分析地表情况，制定科学合理的工程方案[2]。

2.2.5 智能化技术

智能化技术如人工智能和机器学习在摄影测量与遥感领域的应用不断增加。这些技术能够从大规模的遥感数据中提取特征、识别目标、分析变化趋势等。

智能化技术可以加速遥感数据的处理和分析过程，提高工作效率。例如，利用机器学习算法可以自动识别建筑物、道路网络等地物，从而减轻人工处理的负担。此外，智能化技术还有助于遥感数据的分类与监测，为工程决策提供更加准确的信息支持。

3 建筑工程测量中的问题分析

3.1 建筑结构变形监测与分析

建筑工程施工过程中，随着施工完成结构层数的增加、材料进场、设备构件的安装，或受到风荷载、雨雪荷载的影响，结构承受的荷载来断变化，这会使用建筑结构产生变形，为建筑工程的安全性和结构稳定性，施工管理人员须进行结构变形监测与分析。传统测量方法往往只能在有限的监测点上进行，受观测位置、距离限制，在捕捉结构的全面变形情况方面存在局限性。这可能导致无法发现分布不均的变形问题，进而影响了对整体稳定性的判断。其次，如果监测频率太低可能导致无法及时捕捉到结构变形的临时或快速变化，从而影响了对变形过程的准确把握。此外，测量数据可能受到环境干扰、设备误差等因素的影响，从而产生噪声和误差，可能导致分析结果不准确，进而影响结构安全评估的准确性。如果采用多种不同的监测技术，数据的整合和分析可能会面临困难，导致信息碎片化，难以综合判断结构的变形情况。结构变形数据的解读和分析需要专业知识和技能，如果缺乏专业人员，可能会导致对变形情况的误解和错误判断。

3.2 地质与土体稳定性测量分析

在深基坑工程施工或土质变化较大地段施工、靠近山体位置施工过程中，施工人员需地地质和土体稳定性进行测量分析，地质与土壤稳定性观测领域，存在一系列问题需要认真分析和解决，以确保土体稳定性和建筑工程的施工安全性。第一，建筑工程施工过程中，随着基坑开挖深度的增加，原来保持内部稳定的自然土体的压力不断产生变化，压力达到一定数值将会产生基坑塌方，影响作业安全和施工进度。第二，土壤力学性质的变异性使得同一区域不同位置的土壤性质存在差异，这可能在施工过程中导致遇到不同的土壤条件，从而影响基础设计和施工计划。第三，部分地区存在地质灾害风险，如滑坡、地震等，这些因素可能导致地质和土壤发生突然变化，进而影响建筑物的稳定性。土壤侵蚀和沉积也可能改变地表地质结构，进而影响基础稳定性和建筑物的安全性。第四，地下水位的变化可能影响土壤的承载力和稳定性，但预测地下水位变化是复杂的，若预测不准确可能导致施工中的问题[3]。

3.3 施工进度与质量监控

其一，不准确的测量数据可能由测量设备误差或人为操作失误引起，从而影响对施工进度和质量的准确判断，可能导致不必要的延误和成本增加。其二，数据处理和分析的复杂性可能造成结果的不准确。如果在数据处理过程中出现错误或误差，将影响对施工进度和质量的判断，从而降低决策的准确性。其三，如果监测数据不能及时收集和分析，将难以实时追踪和调整施工进度和质量，从而可能导致问题被忽视，影响工程的质量和进度。其四，施工进度和质量监控需要综合分析多个参数和因素，而缺乏综合分析可能导致决策不全面，忽略重要信息。其五，缺乏足够的人力资源和专业的测量团队可能导致无法有效执行监控任务，从而影响工程的监控效果。

4 基于摄影测量与遥感技术的建筑工程测量策略

4.1 影像获取与预处理

影像获取与预处理是基于摄影测量与遥感技术的建筑工程测量的关键起点。在建筑测量中，影像数据的获取和处理为工程的精确性、准确性以及后续分析提供了坚实基础。

首先，影像数据的多源采集如航空摄影、无人机影像和卫星遥感数据，为建筑工程提供全面且多尺度的视角。这种全景视野能够在建筑的不同阶段提供准确的信息，支持施工控制、变形观测等工作。此外，为了确保数据的精确性，结合精密定位设备和大地控制点进行高精度的地理坐标校正，将影像数据准确地映射到现实世界坐标系中。影像预处理是确保后续分析准确性的关键一步。在建筑测量中，辐射校正用于消除影像中的光谱和辐射畸变，从而保证影像数据反映真实的地物特征。影像配准则能够将不同时间和角度的影像在相同坐标 系下对齐，为建筑物的变形观测和结构分析提供一致的基准。图像增强和降噪技术则能够提升影像质量，使建筑物特征更加清晰可见。对于复杂地形和遮挡情况，影像融合技术的应用能够提供更完整的数据，确保不同角度的信息都被充分利用。多时相影像融合则保持了时序的一致性，有助于观测建筑物变形或施工进度变化。

4.2 特征提取与分析

在基于摄影测量与遥感技术的建筑工程测量中，特征提取是一个至关重要的环节，与其他步骤紧密相连，共同构建了整个测量流程。特征提取策略在建筑测量中的具体应用如下：

首先，特征提取聚焦于从影像数据中获取建筑物的关键信息。通过计算机视觉技术，实现目标检测和图像分割，将建筑物的边界、角点、轮廓等几何特征准确提取出来。光谱信息的分析则有助于区分不同材料，实现建筑物材料的分类和识别，从而为后续的建筑物分析和变化检测提供数据支持。其次，特征分析将关注建筑物的几何特征和空间关系。利用提取的特征信息，可以进行三维重建，生成建筑物的数字模型，为工程设计和施工提供准确的参考。同时，通过分析特征在不同时间点的变化，可以捕捉建筑物的动态信息，用于变形监测和建筑物变化检测，为工程管理提供重要依据。特征的多源融合是提高测量准确性和全面性的关键策略之一。整合来自不同传感器的多时相影像数据，融合不同类型的特征信息，能够综合利用各种数据源，提高特征提取和分析的可靠性。这种融合可以解决单一数据源可能存在的局限性，从而更准确地反映建筑物的特征。最后，特征提取与分析策略与其他阶段紧密衔接，形成完整的建筑测量流程。它与影像获取和预处理相结合，确保从源头获得高质量的影像数据，并通过特征提取与分析，将这些数据转化为有价值的建筑物信息。这些信息将为后续的建筑变形监测、变化检测等工作提供关键支持，实现全流程的无缝连接，确保建筑工程的安全性、质量和可持续发展[4]。

4.3 建筑结构变形监测与分析

变形监测与分析是基于摄影测量与遥感技术的关键环节。测量人员可以采用影像匹配技术，将不同时间点的影像进行配准，建立影像间的对应关系。通过匹配点的位移和形变，能够精确计算建筑物的变形量和变形速率。将采用时间序列分析方法，监测建筑物的动态变化。通过连续获取影像数据，可以实时跟踪建筑物的变化趋势，发现潜在的结构变形问题，并及时采取必要的措施。变形分析将结合数学建模和仿真技术，可以利用数学模型描述建筑物的变形特征，通过影像数据进行模拟和验证。这有助于更好地理解变形机制，为工程管理者提供更准确的变形分析结果。变形监测与分析策略将充分利用影像数据的时序信息和空间信息，实现对建筑物变形的全面监测与深入分析。通过跨学科的方法，能为工程管理提供及时的变形预警，确保工程的安全性和可靠性。如图2所示。

图2 摄影测量与遥感

4.4 建筑实体变化检测与监测

通过多时相影像数据的比较，建筑实体变化检测与监测旨在识别建筑物在不同时间点发生的变化情况。这需要采用图像配准和变化检测算法，以精确定位变化区域，并分析变化的性质和范围。在这一过程中，机器学习和人工智能技术的引入可以自动化识别建筑物变化，提升检测的效率和准确性。

针对不同类型的建筑变化，如新建、拆除、扩建等，应制定相应的分析方法和指标。不同类型变化的特点和影响可能各异，因此采用针对性的策略进行分析，有助于更全面地理解变化的本质和影响。

将建筑变化监测与施工进度和质量监控相结合，可以实现多方面信息的交叉验证。通过将实际施工进度和质量数据与变化检测结果进行对比，能够及时发现潜在的异常变化，预警可能存在的问题。这为工程管理者提供了更准确的决策支持，有助于及时调整施工计划和确保工程质量。整合多源数据、提高自动化分析能力是实现建筑变化检测与监测策略的关键。多种影像数据的融合，以及机器学习算法的应用，可以增强对建筑变化的感知能力。这将为工程变化的监管和管理提供更强有力的工具和手段，帮助管理者更好地把握工程动态，保障工程的质量和进度。

4.5 环境监测与影响评估

环境监测与影响评估依靠多源遥感数据，以获取周边环境信息，如空气质量、植被分布、水体情况等。这些数据的采集和分析将有助于深入了解建筑工程对周围环境的影响。通过对不同时间点的影像进行时序比较和空间分析，可以准确把握环境变化趋势，及时识别潜在的环境问题。建立环境评估模型是实现定量分析的关键策略。将遥感数据与环境影响指标结合，能够更准确地评估建筑工程对环境的影响程度。这些模型可以关注工程施工和运营阶段对空气、水、土壤等方面的影响，为环境污染、生态破坏等问题提供科学评估和决策支持。在环境影响评估中，应考虑可持续性因素。从资源利用效率、生态保护、社会影响等多个维度进行评估，有助于评价工程对环境可持续性的影响。这不仅为环保规划和生态保护提供了科学依据，还能为工程的可持续发展提供指导。

5 结束语

本文通过对建筑工程中相关问题的研究，结合摄影测量与遥感技术，提出了相应有效的解决方案。实验结果表明，在测量问题的识别、分析和监测方面，摄影测量与遥感技术具有方便快捷、直观明了、精确度高、省工省力的明显的优势。未来的研究可以进一步探索，以进一步完善该解决方案。