1. 引言
山区公路工程测量背景：山区公路工程测量因其复杂的地理环境而面临诸多挑战。山区地形起伏大、植被茂密，气候条件多变，这些因素显著增加了测量的难度[2]。传统的测量方式，如人工测量和常规仪器测量，在山区环境中表现出效率低、精度受环境影响大的缺点。例如，人工测量需要布设大量控制点，受地形限制，作业风险高且难以覆盖所有区域；常规仪器测量则因山区高差大、遮挡严重，导致数据采集不完整或精度下降[4]。此外，复杂的气候条件进一步加剧了测量工作的不确定性，使得传统方法在山区公路工程测量中的应用受到极大限制。
无人机倾斜摄影技术的重要性：无人机倾斜摄影技术的出现为山区公路工程测量带来了新的机遇。该技术通过搭载多个倾斜相机，能够从不同角度获取地面影像，从而提供更加全面和精确的地物信息[2]。相较于传统测量方式，无人机倾斜摄影技术具有显著的优势，包括高效率、低成本以及对复杂环境的适应性。特别是在山区公路工程测量中，该技术能够快速获取大范围的高精度数据，减少人工干预，降低作业风险[3]。然而，由于山区地形的特殊性，无人机倾斜摄影技术在精度方面仍面临一定挑战，因此研究其在山区公路工程测量中的精度优化与应用具有重要的现实意义和紧迫性。
2. 无人机倾斜摄影技术原理
2.1 成像方式
无人机倾斜摄影技术通过在同一飞行平台上搭载多个倾斜相机，从不同角度获取地面影像，从而实现对地物的多维度信息采集。相较于传统垂直摄影仅能从单一垂直方向获取影像，倾斜摄影能够同时记录下视、前视、后视和侧视等多角度的影像数据[14]。这种多角度成像方式不仅能够获取地物的顶部信息，还可以捕捉到建筑物侧面纹理及复杂地形的细节特征，弥补了传统摄影技术在三维信息提取上的不足。此外，倾斜摄影所获得的多视角影像为后续的三维建模提供了丰富的几何和纹理信息，显著提升了模型的真实感和精度，使其在山区公路工程测量中具有独特的优势[14]。
2.2 数据采集流程
无人机倾斜摄影的数据采集过程主要包括航线规划、像控点布设以及影像拍摄三个关键环节。首先，在航线规划阶段，需根据测区的地形特点和任务需求，合理设计飞行高度、速度以及影像重叠度等参数，以确保数据采集的完整性和高效性[10]。其次，像控点布设是保障测量精度的关键步骤，特别是在山区复杂地形中，需要在航飞范围内均匀布设像控点，并在高差较大的区域适当加密，以保证高程精度[11]。最后，在影像拍摄环节，无人机按照预设航线进行飞行作业，同时利用高精度定位设备记录每张影像的空间位置和姿态信息。这些数据为后续的内业处理提供了基础，从而实现对山区公路工程测量区域的高效覆盖与精准数据采集[10][11]。
3. 山区公路工程测量中无人机倾斜摄影精度影响因素
3.1 地形因素
山区地形起伏显著，高差变化大，这对无人机倾斜摄影的精度产生多方面影响。首先，地形起伏会导致影像重叠度发生变化，尤其是在高差较大的区域，影像间的重叠度难以保持均匀，从而影响空三加密的精度[4]。其次，复杂地形中地物遮挡问题突出，例如山峰、峡谷等地形特征会遮挡部分地面目标，使得拍摄到的影像信息不完整，进一步影响模型构建的准确性[10]。这些因素综合作用下，降低了无人机倾斜摄影在山区公路工程测量中的精度。
3.2 气候条件
气候因素对无人机倾斜摄影测量的精度也有重要影响。风力较大时，无人机的飞行稳定性会受到干扰，可能导致拍摄影像出现模糊或倾斜，进而影响测量精度[13]。光照条件同样关键，过强或过弱的光照都会影响影像的质量，例如强光下容易产生过曝现象，而弱光则可能导致影像细节不清晰。此外，雾气等天气现象会降低空气透明度，使拍摄到的影像模糊不清，增加数据处理难度，最终影响测量精度。
3.3 无人机自身性能
无人机的自身性能是决定测量精度的关键因素之一。飞行稳定性直接影响影像质量，若无人机飞行过程中出现抖动或姿态不稳，会导致拍摄影像模糊，无法准确获取地面信息[7]。同时，传感器精度也至关重要，低精度的传感器可能无法准确捕捉地物的细节特征，从而影响数据的准确性。此外，无人机的续航能力、载重能力等性能也会间接影响测量作业的效率和数据质量，进而对精度产生一定影响。
4. 精度优化方法
4.1 优化飞行航线规划
在山区公路工程测量中，合理的飞行航线规划是确保无人机倾斜摄影测量精度的关键因素之一。山区地形复杂，地势起伏较大，因此需要根据具体地形特点设计飞行高度、速度和影像重叠度等参数。研究表明，在山区作业时，适当降低飞行高度并增加影像重叠度可以有效提升模型构建的精度[10]。例如，在某山区公路项目中，通过将飞行高度从200米降至150米，并将航向重叠度由70%提升至80%，最终生成的三维模型高程精度提高了约15%[13]。此外，结合现场调查结果优化航线规划，避开高压线及复杂地形区域，能够进一步保证数据采集的质量与完整性。实际案例表明，科学的航线规划不仅提高了影像质量，还显著减少了后期数据处理的工作量，为后续高精度建模奠定了坚实基础[10]。
4.2 采用高精度定位设备
高精度定位设备如RTK（实时动态载波相位差分技术）和PPK（后处理动态载波相位差分技术）在无人机倾斜摄影测量中的应用，能够显著提升定位精度，从而改善整体测量结果。RTK技术通过基准站与流动站之间的实时数据传输，可实现厘米级定位精度，而PPK则通过事后处理的方式达到类似效果。这两种技术均能弥补无人机自身定位系统的不足，尤其是在山区等信号较弱的环境中表现尤为突出[6]。例如，在一项针对山区公路的测量项目中，采用RTK辅助无人机定位后，像控点的高程误差从±0.2米降低至±0.05米以内，满足了1:500大比例尺测图的要求[1]。此外，研究数据表明，使用RTK或PPK技术进行无人机定位，相较于单纯依赖GPS定位，其平面精度和高程精度分别提升了约30%和40%[6]。这充分证明了高精度定位设备在提升无人机倾斜摄影测量精度方面的重要作用。
4.3 改进数据处理算法
数据处理算法的优化是提升无人机倾斜摄影测量精度的核心环节之一。影像匹配、空三加密以及点云生成等步骤的算法改进，能够显著提高数据处理的效率和最终成果的质量。在影像匹配方面，传统方法通常基于灰度特征进行匹配，但在复杂山区环境中，由于光照不均和纹理匮乏等问题，容易导致匹配失败。近年来，结合深度学习技术的影像匹配算法逐渐兴起，这些算法通过训练神经网络提取更丰富的特征信息，从而提高了匹配的成功率和准确性[11]。在空三加密过程中，多视影像联合平差技术的应用能够有效整合多个角度的影像数据，减少因单一视角信息不足而导致的误差累积[14]。此外，针对点云生成环节，采用基于密度的聚类算法可以更好地识别地物边界，进而提升三维模型的细节还原能力。相关研究表明，通过改进上述算法，某山区公路项目的三维模型精度从±0.15米提升至±0.08米，达到了更高的测量标准[11]。这些成果充分展示了算法改进在无人机倾斜摄影测量中的巨大潜力。
5. 无人机倾斜摄影在山区公路工程测量中的应用
5.1 地形测绘
无人机倾斜摄影技术通过多角度获取地面影像，能够快速生成高精度的数字高程模型（DEM）和数字正射影像（DOM），为山区公路地形测绘提供了高效解决方案[3]。在复杂地形条件下，该技术克服了传统测量方式效率低、成本高的缺点，通过优化航线规划和影像处理算法，可显著提高数据采集的精度与完整性[5]。例如，在某山区公路项目中，利用无人机倾斜摄影技术生成了分辨率为0.1米的DOM和精度优于3厘米的DEM，为后续公路设计提供了可靠的基础数据支持。这些成果不仅满足工程需求，还大幅缩短了测绘周期，体现了无人机倾斜摄影在地形测绘中的独特优势。
5.2 路线设计
基于无人机倾斜摄影获取的三维模型，山区公路路线设计得以在更直观的环境中进行优化。通过三维模型，设计人员可以清晰查看路线走向与周边地形地貌的关系，从而合理选择线路方案并开展比选工作[14]。例如，在某山区公路改扩建项目中，设计团队利用无人机倾斜摄影生成的三维实景模型，结合地理信息系统（GIS）技术，对不同路线方案进行了综合评估。最终确定的方案不仅有效避开了地质灾害隐患区域，还减少了工程量，降低了施工难度。这种基于三维模型的路线设计方法，显著提升了设计方案的科学性和经济性，为山区公路建设提供了重要参考。
5.3 工程量计算
无人机倾斜摄影测量数据在山区公路工程量计算中展现了显著的应用价值。通过对高精度三维模型的深度分析，可以精确计算土石方量、边坡工程量等关键指标，从而提高工程量计算的准确性和效率[3]。例如，在某山区公路建设项目中，采用无人机倾斜摄影技术提取的地形数据，结合专业软件进行了土石方量计算，结果显示其误差控制在5%以内，远低于传统人工测量方法的误差范围[10]。此外，该技术还能够快速识别复杂地形中的边坡特征，为边坡工程设计提供详实的数据支持。这不仅有助于减少成本估算误差，还为工程施工阶段的资源调配和进度管理提供了科学依据。
6. 未来发展展望
6.1 面临的挑战
尽管无人机倾斜摄影技术在山区公路工程测量中展现了显著优势，但其未来发展仍面临诸多挑战。首先，数据安全问题日益突出，随着无人机采集的数据量不断增加，如何确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性成为亟待解决的问题[12]。其次，隐私保护也成为一个重要议题，尤其是在人口密集或敏感区域进行测量时，如何避免获取无关人员的信息并防止数据滥用是需要重点关注的问题。此外，技术更新换代的速度较快，现有设备和技术可能迅速被更先进的解决方案所取代，这对从业者的技术更新能力和资金投入提出了更高要求[12]。因此，在推广无人机倾斜摄影技术的同时，必须制定相应的策略以应对这些潜在挑战。
6.2 机遇与新兴技术融合
无人机倾斜摄影技术在山区公路工程测量中的未来发展还蕴藏着巨大的机遇，特别是通过与人工智能、5G、激光雷达等新兴技术的深度融合。例如，人工智能算法可以用于自动化影像匹配和特征提取，从而显著提高数据处理效率和精度[4]。5G通信技术的高速率和低延迟特性则为实时数据传输和远程操控提供了技术支持，使得无人机能够在更复杂的环境中执行任务。激光雷达技术可以弥补无人机倾斜摄影在植被茂密区域精度不足的问题，通过主动发射激光脉冲获取高精度的三维点云数据，进一步提升了测量结果的可靠性[4]。这些新兴技术的融合不仅有助于突破当前的技术瓶颈，还将拓展无人机倾斜摄影在更多领域的应用场景，为山区公路工程测量带来全新的发展机遇。
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作者简介：张来彬（1977—），男，汉族，四川泸州人，大专，研究方向为工程测量。
