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根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)踏勘進(jìn)行航高設(shè)計(jì)及航線設(shè)計(jì)，利用多旋翼無(wú)人機(jī)搭載多鏡頭相機(jī)從多視角同步采集地表數(shù)據(jù)，通過(guò)搭載POS/IMU平臺(tái)獲取飛行過(guò)程中的實(shí)時(shí)位置信息，并利用RTK設(shè)備進(jìn)行地面點(diǎn)數(shù)據(jù)采集。

結(jié)合PhotoScan軟件對(duì)測(cè)區(qū)邊界外多余影像數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，利用POS數(shù)據(jù)與地面控制點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行影像匹配和聯(lián)合平差，生成稀疏點(diǎn)云數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)稀疏點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云加密得到密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用點(diǎn)云分類方式細(xì)化出地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)，并基于高程改進(jìn)方法進(jìn)行非地面點(diǎn)高程改正，聯(lián)合改正后的地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)構(gòu)建數(shù)字高程模型(DEM)，最后通過(guò)導(dǎo)入測(cè)區(qū)和設(shè)計(jì)標(biāo)高進(jìn)行土方計(jì)算。

密集點(diǎn)云分類。

生成的密集點(diǎn)云包含大量樹(shù)木、建筑物等非地面點(diǎn)數(shù)據(jù)，若直接利用數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，會(huì)使得該部分計(jì)算高程明顯大于實(shí)際高程，從而導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差，因此進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類，準(zhǔn)確的區(qū)分出各類地物顯得至關(guān)重要。測(cè)區(qū)各類型地物點(diǎn)數(shù)據(jù)往往不是均勻分布，如何準(zhǔn)確識(shí)別出各個(gè)地物類型的邊界范圍線，快速準(zhǔn)確地構(gòu)建建筑物、高大植被、湖泊等分類區(qū)，是土方計(jì)算數(shù)據(jù)分類的難點(diǎn)。

非地面點(diǎn)高程改正。

當(dāng)測(cè)區(qū)覆蓋大量的植被、建筑物等非地面點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致所獲取的數(shù)據(jù)無(wú)法真實(shí)反映地面起伏變化。若直接舍棄植被、建筑物等非地面點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行內(nèi)插求算土方，內(nèi)插部分會(huì)產(chǎn)生較大的高程誤差，且無(wú)法真實(shí)表現(xiàn)地面高程起伏，而土方計(jì)算的目的是獲取地表真實(shí)的標(biāo)高和設(shè)計(jì)標(biāo)高之間的真實(shí)差值，因此需要筆者對(duì)非地面點(diǎn)高程值進(jìn)行修正，使得其能夠最佳的逼近真實(shí)高程值坐標(biāo)。由于測(cè)區(qū)覆蓋的植被樹(shù)木和建筑物等非地面點(diǎn)數(shù)據(jù)往往高低不一，如何利用抽樣測(cè)量的方式得到植被樹(shù)木最佳逼近值，如何對(duì)測(cè)區(qū)覆蓋的建筑物利用臨近區(qū)域高程進(jìn)行差值計(jì)算獲得其地面點(diǎn)高程是進(jìn)行非地面點(diǎn)高程糾正的難點(diǎn)。

土方計(jì)算精度分析。

土方計(jì)算的精度會(huì)對(duì)整個(gè)工程的施工控制、成本管理等產(chǎn)生直接影響，對(duì)土方精度進(jìn)行分析優(yōu)化使土方計(jì)算結(jié)果能反映真實(shí)地貌特征顯得尤為重要。不同測(cè)區(qū)其地形地物特征都千變?nèi)f化，如何通過(guò)對(duì)其影響因素進(jìn)行分析得出各個(gè)要素對(duì)精度的影響情況，提出各個(gè)影響因素的最優(yōu)化方案以提升土方計(jì)算精度，這是土方計(jì)算精度分析的主要目的和難點(diǎn)。