基于定量數據的全域旅游項目設計優化與分析

摘 要：本文基于云南大洼村鄉村振興項目，著眼于前期數據的定量分析，旨在為后續設計提供科學支撐。本文通過運用無人RTK數據采集技術，建立了大洼村的高精度實景三維模型，并利用點云數據進行深入GIS分析。本文采用多源數據融合的方式，將無人機航拍獲取的傾斜影像數據與點云數據相結合，準確還原了研究區域的地形地貌、建筑結構及自然資源分布情況。基于對點云數據的處理與分析，提取了關鍵地形特征，為設計方案的制訂提供了數據依據。這一方法不僅提高了設計的精確度與可操作性，還為未來鄉村旅游和景觀規劃的數字化設計提供了參考。本文通過對點云數據和實景建模技術的應用，展示了科技在鄉村振興中的創新性實踐，探索了數據驅動下的鄉村開發新路徑。

關鍵詞：點云數據分析；實景三維建模；無人機數據采集；數據定量分析；鄉村振興；旅游規劃設計；數字化設計；多源數據融合；景觀規劃

中圖分類號：F303.1；F590 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）03（a）--05

鄉村振興戰略作為我國政府推動農業現代化和農村全面發展的重要舉措，旨在解決農村長期存在的資源配置不均、基礎設施薄弱、科技創新不足等問題，以實現農民增收和農村繁榮[1]。隨著我國推出一系列旨在改善農村經濟和社會發展的政策，特別是鄉村振興戰略，許多地區開始探索通過全域旅游等新興產業振興鄉村經濟。近年來，無人機技術以其靈活性、高效性和低成本等優勢，在地理信息采集領域展現出巨大的應用潛力。無人機傾斜攝影技術，通過搭載高清攝像頭從不同角度拍攝地面，能夠快速獲取高精度的三維地理信息數據[2]。云南省祿豐市的大洼村，憑借獨特的恐龍化石遺址和豐富的自然資源，成為鄉村振興戰略下的典型案例。通過發展全域旅游，該村希望將其文化和生態資源轉化為經濟效益，以提升村莊整體的生活質量和可持續發展能力。然而，在進行旅游項目規劃和設計時，如何科學利用現有資源并制定優化的設計方案，仍是一個亟待解決的難題。

本文以云南省大洼村鄉村振興項目為例，著眼于定量數據的多源融合與應用，探索全域旅游項目設計的優化路徑。通過無人機RTK航拍、點云數據采集與分析，結合GIS技術，本文構建了大洼村的三維實景模型，并基于此開展了對關鍵地形特征的定量分析[2]。研究表明，定量數據在提高設計精確性、減少資源浪費等方面具有顯著優勢，同時也為鄉村旅游項目的規劃與實施提供了科學支撐。本研究不僅展示了科技在鄉村振興中的創新性實踐，還為類似項目的數字化設計提供了新的參考與思路。

1 研究方法

本研究中的數據采集主要依托無人機RTK技術和點云數據技術，以確保大洼村全域的地形、建筑和自然資源能夠被全面、精確地捕捉和重建。無人機技術具有覆蓋面廣、使用便捷、圖像清晰等特點，能夠為傳統聚落的保護提供全面細致的三維數據，為傳統聚落調研分析、保護規劃制定、監測評估等工作提供了新的方式，使無人機應用技術在文化遺產保護中的用途越來越廣泛。[4]

1.1 無人機RTK航拍技術

為獲取大洼村區域的高分辨率地表圖像和地形數據，本文首先使用了搭載RTK（實時動態差分定位）的無人機進行航拍數據采集。RTK技術的應用極大地提高了空間數據的精度，使得在實際場地條件下獲得的地理位置信息誤差控制在厘米級。航拍作業主要包括以下幾個步驟：

（1）航線規劃：為了覆蓋大洼村的全域范圍，在進行航拍前需要根據村莊的地形復雜度和面積進行航線規劃（圖1）。結合RTK無人機的飛行高度、航速及相機的焦距，設定最佳的航拍航線和影像重疊率。通過設置前后重疊率和左右重疊率分別為80%和70%，確保每個區域的圖像數據能夠無縫拼接。

重建匹配無人機傾斜攝影可以快速獲取大量的地面圖像，減少了對人工測量的依賴，顯著提高了測量效率。同時，通過多角度拍攝，該技術能夠獲取更多細節信息，提高了地形圖、地貌圖和建筑物等數據的精度，為不動產測量提供了更為準確的數據支持[5]。這些圖像不僅可以清晰展示大洼村的地形、道路、建筑結構等，還能用于后續的二維、三維重建（圖2）和定量分析。

（2）數據處理與建模：航拍數據采集完成后，采用大疆Terra進行影像拼接、正射影像生成及三維點云數據的提取。這一過程中，無人機RTK數據提供了高精度的空間定位信息，確保每個圖像點的位置誤差在最小范圍內。最終生成的數字高程模型（DEM）和數字表面模型（DSM）為后續的地形分析提供了堅實的數據基礎。

1.2 點云數據采集

在無人機航拍的基礎上，本文進一步引入傾斜攝影技術，對大洼村的地形地貌、植被、建筑結構等進行精細化的三維數據采集。通過傾斜攝影掃描的方式，能夠在復雜的地形和密集的植被覆蓋區域內獲取準確的三維空間信息。其采集過程包括：

（1）設備配置：本文使用了RTK傾斜攝影無人機，來測量地表物體的距離，從而生成高精度的三維點云數據。該技術在精度上相較傳統測繪方法有明顯提升，特別是在多層植被覆蓋和建筑物密集的區域，傾斜攝影可以穿透植被，獲取地形的真實數據。

（2）點云數據采集：在大洼村不同的地形和建筑環境中，我們收集了包含地形起伏、植被分布和建筑結構在內的三維點云數據。每個點代表一個實際的空間坐標，通過大量點的集合，可以形成精確的三維地形模型和建筑模型。

（3）數據處理：將點云數據las文件導入Lindar360軟件，對采集到的點云數據進行重采樣、去噪點和平滑處理。通過這些處理步驟，清除了不必要的噪點（如行人、車輛等臨時障礙物），并對點云數據進行了分類，分別提取出地面點、建筑物點和植被點。最終生成包含高度、位置和密度信息的三維模型，用于后續的設計分析和優化。

1.3 數據校驗與多源數據融合

為了提高數據的準確性和完整性，本文將無人機航拍數據與點云數據進行了融合與校驗。在此過程中，我們將無人機獲取的高分辨率傾斜影像與三維點云數據進行比對與配準，以確保數據的一致性和精確性，點云技術在建筑舊改項目中的應用，顯著提高了墻面質量檢測的精度和效率，具有廣泛的應用前景[6]。多源點云融合技術在城市更新數據采集中扮演著越來越重要的角色。該技術通過融合不同設備和傳感器獲取的點云數據，實現對城市地物的全面、精確感知[7]這種多源數據融合的方式，能夠彌補單一數據采集手段的不足，確保地形、建筑和植被等信息的全面性和準確性。

近景攝影測量是攝影測量的一個分支，利用對近距離目標攝影所獲取的圖像來確定其形態幾何位置和大小，常用于目標物結構復雜、精度較高的實景三維建模工作中[8]。無人機RTK航拍技術和點云技術的結合，不僅提高了數據精確性，還大幅縮短了傳統數據采集的時間成本，顯著提升了項目的整體效率和科學性。

2 結果與分析

2.1 基于DEM的地形地貌分析

通過點云數據的深入分析，本文精確提取了大洼村的地形、建筑、植被等關鍵空間信息。

通過對地形特征分析，利用數字高程模型（DEM）和數字表面模型（DSM），進一步生成粗糙度、坡度、坡向等明確了大洼村內的地形起伏和坡度分布。分析表明，該區域的地形復雜，存在顯著的高度差異，部分區域的坡度超過了20度。根據坡度分析結果，識別出適合開發的平坦區域，以及需要特殊設計防護措施的陡坡區域。這些數據為建筑物和基礎設施的選址提供了重要依據，確保了在地形條件復雜區域進行合理規劃。

根據DSM，亮色區域代表較高的地形，最亮的區域顯示了地形的高點，代表山峰，可以得出結論，大洼村擁有較大地表明顯的高差。暗色區域顯示了地勢較低的部分，包括低洼地帶、河谷或平坦的區域，這為后續水文分析提供了數據支撐。這些低洼區域可能在未來規劃中需要關注，特別是在防洪排水和基礎設施設計方面。

在未來設計中，可以根據這些現有結構進行優化設計，例如建筑物的排列、道路網絡的優化等。一些自然的、不規則的形狀可能反映了自然環境中的山地、丘陵地貌特征。設計時應充分考慮這些地形特征，以減少對自然環境的破壞，同時充分發揮其優勢，將建筑設計融入地形，減少切割土方工程的量。這些區域往往是低洼地帶，容易積水或洪澇，要特別注意這些區域的排水和環境保護。DSM雖然不能直接反映植被種類，但通過高程信息可以間接推測植被覆蓋情況。較為平滑的區域可能植被較為茂密，而粗糙、不規則的區域則可能代表裸露的地表或稀疏的植被覆蓋。這在未來的生態保護和綠色設計中具有重要的參考價值。

基于DEM的水文分析結果得出，該村莊在雨季容易在低洼處積水，特別是在北部區域的幾個自然低地中。通過流域網絡分析，確定了村莊內自然排水系統的弱點，在這些區域優化排水系統和增加雨水展示了一個復雜的流域網絡，藍色線條代表水流路徑，數字1到5的gridcode表示不同的流域層級，數字越高代表水流匯聚越重要的區域。流域水文信息提取對水資源管理、洪水預警和生態保護至關重要。傳統水文建模多采用四邊形格網進行空間離散化，但由于其鄰接性不統一、形狀失真和拓撲結構表示不準確等問題，導致流域提取時容易在細節處出現階梯狀及平行河流線條，尤其在河流的彎曲和分叉點處更為明顯[9]。水流主要沿低洼地帶分布，隨著地形高差逐漸匯聚成更大的河流或溪流。背景的棕色和紫色區域反映了地形高低，幫助理解水流與地形的關系，水流從高處向低處流動，形成了流域的自然排水系統。

在流域匯聚點或低洼區域規劃防洪設施，防治洪水隱患。在規劃土地利用時，低洼區域適合用于生態保護或濕地建設，以保持自然排水功能。主要水流路徑兩側的區域應作為生態緩沖區，避免過度開發，保護水體和流域的生態系統。通過合理的水資源管理與規劃，可以確保區域的可持續發展。

對植被高差較大與建筑布局較密區域進行剖面分析。研究發現，村莊內的植被主要集中在河流沿岸和村落外圍區域，植被密度較高的區域被建議在設計中予以保護和整合，避免破壞自然景觀。通過點云數據分析建筑物的分布和形態，發現村莊建筑布局較為分散，尤其是部分老舊建筑的空間利用率較低。

鄉村旅游是助推鄉村振興的有效途徑，構建鄉村旅游發展引導鄉村振興水平的測評指標體系，評價基于鄉村旅游發展的鄉村振興水平，為鄉村振興路徑優化提供理論依據[10]。通過點云數據對建筑物進行分類，并進行RGB和高程剖面處理，直觀地展示建筑物的顏色和材質特征，便于視覺分析和設計優化。剖面數據提供了建筑物的寬度、高度和斜邊長度，分析建筑物結構及其與周圍環境的關系。高程剖面分析為建筑高度控制和整體規劃提供支持，確保新設計與環境相協調，同時為建筑改造和災害風險評估提供科學依據。

2.2 多源數據融合的應用

本文通過多源數據的融合，有效提升了設計的精度與全面性。通過多源數據的融合，本文不僅解決了單一數據源無法全面覆蓋的問題，還增強了數據的精度和空間一致性。尤其是在建筑物與地形的結合處，數據融合提高了建筑基礎的精度，確保了地形變化對建筑結構的影響能夠準確評估。這為設計中避免建筑物與地形沖突、提高設計合理性提供了支持。

植被與生態資源的多維度分析：多源數據融合使得村莊內的植被結構得到了更精確的展現。數字化技術的應用正在為鄉村振興提供新的動力。通過點云與無人機影像的結合，研究發現植被分布的高度差異，并基于此提出了優化自然景觀和保護生態資源的設計建議。例如，在植被密集區建議保留原有自然景觀，并通過合理的步道設計，減少對環境的干擾。

虛擬現實與增強現實技術的支持：通過數據的整合，生成高精度的三維模型，支持了虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的應用。這些技術能夠使設計師、規劃者和決策者，通過虛擬現實環境實時查看村莊的現狀與設計方案。基于多源數據的三維模型，用戶能夠進行互動式的場景模擬，查看不同設計方案對地形、建筑和生態環境的影響。這種交互式設計為優化方案的驗證和實時調整提供了極大便利。

2.3 定量分析模型與設計優化

2.3.1 多指標評分模型簡介

在全域旅游項目設計中，量化各項關鍵因素對優化設計具有重要意義。本文采用多指標評分模型（MultiCriteria Decision Analysis，MCDA），將多項設計指標進行權重分配，并對不同的設計方案進行評分。多標準決策分析（MCDA）模型能夠科學評估不同旅游設計方案的優劣。通過該模型，可以科學地評估各方案在地形適應性、生態保護、交通便捷性和經濟效益潛力四方面的表現。

多指標評分模型的基本公式如下：

總分=

其中：n為指標的總數，Si為第i個指標的得分，wi為第i個指標的權重，且滿足：

2.3.2 模型設計與計算

為優化大洼村的全域旅游項目設計，本文設定了以下四個關鍵指標，并為每個指標分配了權重：

地形適應性（C1）：權重w1=0.30，生態保護效果（C2）：權重w2=0.25，交通便捷性（C3）：權重w3=0.20，經濟效益潛力（C4）：權重w4=0.25，對于每個設計方案，總分的計算公式如下：

總分=0.30×S1+0.25×S2+0.20×S3+0.25×S4

2.3.3 模擬數據與加權評分計算

為分析兩個不同設計方案的優劣，本文設定了以下模擬數據，根據公式，計算每個設計方案的加權總分。方案A：地形適應性：S1=85，生態保護效果：S2=90，交通便捷性：S3=70，經濟效益潛力：S4=80；方案B：地形適應性：S1=75，生態保護效果：S2=85，交通便捷性：S3=85，經濟效益潛力：S4=90。

方案A：

總分A

=0.30×85+0.25×90+0.20×70+0.25×80

=25.5+22.5+14+20

=82

方案B：

總分B

=0.30×75+0.25×85+0.20×85+0.25×90

=22.5+21.25+17+22.5

=83.25

2.3.4 分析與結果討論

根據加權評分結果，方案B的總分為83.25，略高于方案A的82分。通過對各項指標的分析可以看出：

地形適應性：方案A得分較高，表明其建筑布局更加順應自然地形，減少了對地形的改動。

生態保護：方案A在生態保護上表現更優，說明其在植被保護和水資源管理方面具有顯著優勢。

交通便捷性和經濟效益潛力：方案B表現更好，意味著其在提升交通便捷性和促進經濟效益方面更具潛力。

2.3.5 結論與設計優化建議

綜合分析表明，通過MCDA模型，設計師能夠提出更加適應環境的優化設計方案。方案B在經濟和交通方面表現突出，適合作為大洼村全域旅游項目的首選方案。然而，方案A在地形適應性和生態保護上具有優勢。可持續性設計是全域旅游項目成功的核心要素。在未來的設計中，可以結合方案A的優勢，優化方案B，使其在保持自然環境保護的同時，提升項目的整體可持續性與經濟效益。

2.3.6 設計優化建議

在數據分析和多源數據融合的基礎上，本文對大洼村的全域旅游項目設計進行了多項優化，并通過三維模型進行了詳細的設計模擬，主要優化內容如下：

地形適應性設計：根據地形分析結果，針對不同坡度區域提出相應的設計方案。對于高坡度區域，采用了適應性建筑設計，建筑物順應坡勢布局，減少了大規模土方工程的需求，進而降低施工成本和對環境的破壞。在坡度較緩的區域，集中布局基礎設施和旅游服務設施，保障建筑物的穩定性與可持續性。

水文管理設計：結合水文分析結果，設計了針對雨水管理和洪澇防護的方案。特別是在低洼區，規劃了雨水收集池、地下排水管網和透水鋪裝等措施，確保在雨季時能夠有效排水，降低積水對村莊活動和設施的影響。這一設計策略不僅提高了村莊的抗洪能力，還為未來的水資源管理提供了參考。

生態保護與景觀設計：根據植被分析結果，在植被密集區提出了生態保護的建議，保留這些區域的自然植被，避免開發建設。這些區域將被融入全域旅游項目中，作為自然景觀和生態體驗區，打造“綠色走廊”。同時，設計中通過合理規劃步道、觀景平臺等設施，確保游客能夠與自然環境互動，而不破壞植被和生態系統的平衡。

三維模型模擬與驗證：通過多源數據生成的三維模型，本研究進行了全域旅游項目的多方案設計模擬。借助虛擬現實技術，設計團隊能夠實時查看不同方案的效果，包括建筑物與地形的契合度、景觀設計的可行性及水文管理設施的作用效果。這種模擬不僅提升了設計的直觀性與準確性，還能在項目實施前發現潛在問題，并及時予以調整。

通過以上優化措施與模擬驗證，設計方案不僅提高了項目的可行性，還確保了對自然環境的保護，實現了全域旅游項目與鄉村振興的有機融合。

3 討論

3.1 數據驅動設計的有效性與局限性

本研究通過無人機RTK技術和點云數據的結合，展示了定量數據在全域旅游項目設計中的顯著優勢。數據驅動的設計不僅提供了高精度的地形和生態信息，還使得項目規劃更加科學化和精細化。定量數據分析提供了客觀的地形起伏、水文狀況、植被分布等基礎信息，大幅提升了設計的可靠性和精確度。相較傳統的目測和二維繪圖方式，數據采集技術減少了主觀誤差，并大大縮短了數據處理與分析的時間。

然而，數據驅動設計的局限性也不容忽視。盡管無人機技術能夠提供高精度的數據，但在復雜地形和密集植被區域，數據采集可能會受到遮擋等因素的影響，導致局部數據不完整或精度下降。此外，數據驅動設計的另一個挑戰在于如何將這些技術與當地社區的需求、文化背景相結合，僅依賴數據容易忽視人文和社會因素在設計中的重要性。因此，未來的設計需在定量分析與定性研究之間尋求平衡，以確保設計方案既科學合理，又能反映當地的文化特色和居民需求。

3.2 多源數據融合的優勢與挑戰

本研究通過將無人機影像和點云數據進行多源融合，成功提高了設計分析的全面性和精度。多源數據融合使得不同空間維度的信息得以整合，地形、建筑、植被等元素能夠更好地集成到同一模型中，形成一個立體化的空間場景。這一過程大幅減少了傳統設計中因信息不對稱導致的設計失誤，并通過多維度的綜合分析，為項目優化提供了有力支持。

然而，數據融合的過程也存在挑戰。首先是不同數據源的整合和校準難度較高，尤其是在處理大范圍地形或復雜建筑群時，需要依靠精密的軟件和硬件設備，增加了操作的復雜性和技術要求。其次，多源數據的處理和分析對計算能力提出更高的要求，特別是在生成高精度三維模型時，數據處理量巨大，可能會影響分析的效率和實時性。因此，在未來的項目中，數據處理技術的進一步提升，以及多源數據整合流程的優化將成為關鍵。

3.3 全域旅游設計中的可持續性與生態保護

在全域旅游項目的設計過程中，如何平衡開發與保護之間的關系始終是關鍵問題。本研究通過定量數據分析和多源數據融合，提出一系列基于生態保護的設計策略。在植被密集區，設計方案保留了原有的自然景觀，減少了對植被的破壞，并通過合理布局旅游設施，確保游客活動對環境的影響最小化。此外，水文管理系統的設計確保了雨季期間的排水順暢，減少了洪水對村莊和自然環境的影響，為大洼村的生態保護提供了有力保障。

盡管如此，項目的可持續性仍然面臨挑戰。在追求經濟收益的同時，旅游開發可能會對當地環境產生長遠的負面影響，特別是在游客數量激增的情況下，過度使用基礎設施可能導致環境壓力增大。因此，未來在全域旅游項目的實施過程中，必須建立完善的環境監測和管理機制，確保旅游開發與生態保護的和諧共存，并通過長期規劃實現項目的可持續發展。

4 結語

本文通過應用無人機RTK技術和點云數據，結合多源數據融合，成功構建了大洼村的高精度三維模型，并基于此進行了全域旅游項目的設計優化與分析。研究結果表明，數據驅動的設計方法在提升設計精確度、優化空間布局和保護生態環境方面具有顯著優勢。

首先，定量數據分析為地形、水文和植被的科學評估提供了基礎，使設計方案能夠充分考慮自然地理條件，避免了傳統設計中常見的主觀判斷誤差。通過精確的地形分析，設計團隊提出了適應性建筑布局、合理的基礎設施選址及水文管理系統的優化方案，確保了項目的可操作性和可持續性。

其次，多源數據融合極大提升了設計信息的完整性和空間分析的精度。無人機影像與點云數據的結合，不僅解決了單一數據源可能存在的不足，還為后續的三維模型構建和虛擬現實（VR）模擬提供了堅實基礎。這一方法有效提高了設計與實際環境之間的契合度，增強了設計方案的可靠性和可視化效果。

最后，項目在設計過程中始終注重生態保護與可持續發展。基于對植被和水文的詳細分析，提出多項生態保護措施，確保旅游開發與自然環境協調發展。這一設計策略不僅能夠提升大洼村的旅游吸引力，也為未來的鄉村振興項目提供了參考范例。

綜上所述，本文展示了定量數據和多源數據融合在全域旅游設計中的重要作用，為未來類似項目的數字化設計提供了有力支持。未來研究可以進一步探討如何將這些技術與當地的文化和社會需求更好地結合，以實現更加全面的鄉村振興和旅游開發目標。

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