测绘新技术是指在地图制图、地理信息系统、遥感、测量等领域不断涌现和应用的最新科技手段与方法，旨在提高地理空间数据的获取、处理和应用效率，满足不断增长的地理信息需求，并改善相关领域的工作流程和决策支持系统。地质工程测绘是一种将地质学和测绘学原理应用于工程领域的综合性技术，其目的是获取和分析与工程有关的地质信息，对于工程设计、施工和环境监测至关重要。研究测绘新技术在地质工程测绘中的实践应用不仅有助于提升工程实施的水平，也对环境保护和可持续发展具有积极的促进作用，通过将科学技术与地质工程实践结合起来，更好地满足日益复杂和严峻的工程需求。
一、激光扫描在地质工程测绘中的实践应用
在地质工程测绘中，激光扫描通常利用飞行器搭载传感器进行大范围地表扫描，飞行器（可能是飞机或无人机）以一定的高度飞越目标区域，传感器通过发射激光束并记录其返回时间，从而测量地表特征的精确三维坐标，这一过程能够在较短时间内获得大范围、高分辨率的地表点云数据。采集到的原始数据需要经过一系列处理，获得准确的地质信息，包括大气和地形校正、去除外部干扰、点云配准等步骤，大气和地形校正有助于消除地表特征的畸变，去除外部干扰则能确保获取的数据与实际地形高程一致，通过点云配准，将多个扫描数据集整合，形成更全面、一致的地表模型[1]。通过地理信息系统等工具进行数据分析，数据可以用于生成高程模型、地形模型和树木等植被的三维结构模型，为工程师提供了详细的地质信息，包括地表形态、地形特征、植被分布等，在合理确定工程设计位置、评估地下结构、预测地质灾害潜在风险等方面具有关键作用。
二、卫星遥感技术在地质工程测绘中的实践应用
卫星遥感技术通过卫星搭载的传感器获取地球表面的高分辨率影像数据，卫星定期从不同波段获取多光谱、高光谱或合成孔径雷达数据，这些数据能够提供地表的各种信息，包括植被、地形、水体等，为获取大范围、全方位的地质信息奠定了基础。卫星遥感数据的处理过程包括图像校正、辐射校正和数据融合等步骤，图像校正能够消除由于卫星姿态、地球自转等因素引起的图像畸变；辐射校正主要用于消除大气影响，确保获取的数据与地表实际反射特性一致；数据融合则将来自不同波段的信息整合，提高地质信息的综合解译能力[2]。通过遥感图像的解译和分析，地质工程师可以获取大量的地质信息，包括地形特征、岩性分布、地下水体情况等，卫星遥感技术还能够监测地表变化，如地滑、河流演变等，为工程规划和决策提供及时的监测数据。
三、全球导航卫星系统在地质工程测绘中的实践应用
全球导航卫星系统是一种通过在轨卫星系统提供全球范围的定位、导航和时间服务的技术，由一组卫星、地面控制站、接收设备组成，能够向地球上的用户提供准确的位置信息，实现高精度的导航和定位。专业的GNSS接收器被用于捕捉来自卫星的信号，通过多个卫星的观测值计算接收器所在位置的三维坐标，这个过程中，接收器需要连接多颗卫星，确保获得准确的位置信息，为地质工程提供了实时、高精度的空间定位数据。接收到的GNSS数据需要进行差分处理，提高其精度，差分GPS（DGPS）和实时运动学差分GPS（RTK）是常见的差分处理方法，DGPS通过参考站测得的已知位置与用户站的接收到的信号进行比较，消除大气误差等因素，提高位置精度；RTK则采用在移动的接收器附近放置参考站，实现厘米级别的高精度定位[3]。通过处理后的GNSS数据，地质工程师能够获取地质点的精准坐标，这些坐标信息对于工程测绘、地质灾害监测以及地下结构的定位等方面具有关键作用，并可结合其他测绘技术，如激光扫描和卫星遥感，进行多源数据融合，提高数据的综合分析能力。
四、地下雷达在地质工程测绘中的实践应用
地下雷达技术是一种利用雷达原理探测和成像地下物体或结构的技术，通过发送雷达信号到地下并接收反射信号，获取地下结构的信息。不同设备具有不同的频率、波长和探测深度，因此，地质工程师需选择适合特定地质环境的地下雷达设备，根据具体的地质目标和勘探深度进行调整，高频地下雷达适用于浅层勘探，低频地下雷达则更适用于深层结构的探测[4]。通过携带地下雷达设备进行实地测量，系统发射雷达波束并记录反射信号，采集到的数据通过处理软件进行滤波、校正和叠加等处理，消除噪声并提高数据质量，处理后的数据形成地下结构的剖面图，展示不同深度的地质特征。全面分析反射信号的特征，工程师能够识别不同地质层和地下结构，包括土壤类型、岩石层、地下水位等，这些信息对地质工程设计、施工和环境保护提供了重要依据。
五、机器学习在地质工程测绘中的实践应用
机器学习是人工智能的一个子领域，强调计算机系统通过学习改善性能，无需显式便可进行编程，利用数据训练模型，使系统能够在没有明确编程的情况下改进性能，包括监督学习、无监督学习、强化学习等[5]。原始地质数据包含大量噪声和不规律的特征，而机器学习算法对数据的质量和结构要求较高，因此，在进行机器学习之前，地质工程师需要对数据进行预处理，包括去噪、填充缺失值、标准化等，确保输入数据的质量和一致性。通过使用标注好的地质数据集，可以训练机器学习模型，使其能够学习地质特征和模式，常见的模型包括神经网络、支持向量机、随机森林等，在训练过程中，通过调整模型参数、选择适当的特征，优化模型以提高预测性能[6]。机器学习模型可以通过对新数据的预测来实现地质特征的自动提取和分类，工程师需要对模型输出进行解释，理解模型是如何对地质信息进行分类、识别地质结构、预测地下情况，更好地理解模型决策过程，提高对地质环境的认识。
结束语：
地质工程测绘领域的发展离不开新技术的不断创新和应用，本研究通过实际案例的分析，强调了测绘新技术在地质工程测绘中的重要性和潜力。然而，新技术的引入需要适应地质环境的特点，结合具体项目的需求，确保其有效性和可行性。随着科技的不断进步，相信未来测绘新技术将继续为地质工程测绘领域带来更多的创新和进步，为工程建设和地质环境保护做出更大的贡献。
参考文献：
[1]陈斌.测绘新技术在地质测绘工程中的应用研究[J].世界有色金属,2022(2):63-65.
[2]付扬.测绘新技术在地质工程测量中的应用研究[J].休闲,2021,8(4):171-173.
[3]鲁发宝.关于测绘新技术在地质测绘工程中的应用探讨[J].世界有色金属,2021（7）：91-93.
[4]李寅斐.测绘新技术在地质测绘工程中的应用思考[J].世界有色金属,2021,46(21):25-27.
[5]李萍.测绘新技术在国土测绘工程中的运用探究[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术,2021(2):233-235.
[6]韩国英,李鸿鹏.测绘新技术在地质工程测量中应用探讨[J].中文科技期刊数据库(全文版)自然科学,2021(6):24-26.
