『进行』无人机倾斜摄影测量土方计算( 三 )
①建筑物:研究区建筑物较多且高度不一 ， 因此需要进行单个平差处理 。本次项目利用全站仪进行建筑物高度量测 ， 并利用RTK采集部分建筑物临近区域点位坐标 ， 从而进行联合平差处理 ， 求取出建筑物地面高度改正值 ， 实现对建筑物高程改正 。
②植被:试验区植被根据树木高度差异主要分为低矮植被和高大树木两类 。利用抽样调查的方式 ， 对测区部分植被数据进行实地量测 ， 通过求取平均值的方式确定试验区低矮植被平均高度约为2m ， 高大树木平均高度约为6m ， 因此 ， 统一对分类后的植被高程值对应进行平差处理 ， 从而得到近似的植被地面点坐标 。
(4)数字高程模型(DEM)生成与土方计算 。利用高程修正后的点云数据生成DEM数据 ， 如图5所示 。确定出测区边界线 ， 利用PhotoScan软件体积量测功能 ， 选择自定义标高的模式 ， 通过输入设计标高40m进行体积量测 ， 计算结果如图6所示 。通过计算可知 ， 该测区挖方量为48706．3m3 ， 填方量为17941．5．1m3 ， 该测区净填方量为30764．8m3 。
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图 5 数字高程模型
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图 6 土方计算
03
土方计算精度分析
3．1与传统方法对比
为验证土方计算的准确性和可靠性 ， 本文项目通过RTK均匀采点的方式进行地面数据点采集 ， 并对测区部分起伏较大区域进行数据点加密采集 ， 结合南方CASS9．0中的格网法土方计算功能 ， 对设计场地的土方填挖方量进行复核计算 ， 其计算结果见表2 。
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通过试验结果分析对比可知:
(1)利用无人机倾斜摄影测量方式进行土方计算能够在一定程度上节省内外业工作时间 ， 提高工作效率 。
(2)通过对RTK实测数据计算结果和无人机倾斜摄影测量计算结果对比 ， 挖填方量差值比为1．6089% ， 能够满足土方计算的规范要求 。
3．2精度影响因素分析
3．2．1点云分类与高程修正因素
本文从以下3种情况进行分析 ， 研究点云分类和高程修正对DEM构建及土方计算精度的影响:
①利用未分类密集点云构建DEM计算土方;
②利用分类地面点内插构建DEM计算土方;
③利用修正后的分类点构建DEM计算土方 。通过对这3种情况分别进行试验 ， 生成的DEM与反映测区高程起伏情况的横截面情况如图7所示 。同时 ， 设定相同的设计标高和测区范围 ， 结合PhotoScan软件对3种方法生成的DEM数据进行土方计算 ， 其计算结果见表3
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图7 3 种方法生成的DEM与横截面高程
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通过对DEM数据、横截面高程分布及土方计算结果进行分析对比 ， 可以得出以下结论:
(1)由于测区覆盖着大量的植被和建筑物等非地面点数据 ， 这些数据高程值明显大于实际地表高程值 。当利用这些点未分类点参与土方计算时 ， 会导致其挖方量明显大于实际的挖方量 ， 产生较大的计算误差 。
(2)利用地面点内插非地面点时 ， 由于测区起伏较大且较为复杂 ， 内插点难以真实地反映地面起伏情况 ， 导致所插值点高程明显低于实际高程值 。利用这些差值点计算土方时 ， 会使得挖方值明显小于实际值 ， 而填方值明显大于实际值 。
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