中圖分類號(hào)：P231 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945(2025)23-0185-04

Abstract:Tradional demolition planning relies mostlyonmanual measurementand manualanalysis，whichrequires heavy workloadandloweffiency，andiseasilyaffectedbyhumanerror.TherapiddevelopmentofUAVsurveyingandmapping technologyprovidesnewsolutionsfordemolitionplanning.Thispaperdiscusestheautomatedanalysisandapplicationof UAV surveyingandmappingdataindemolionplanning，andanalyzestheautomatedanalysisprocessof UAVdataduringdemolition， covering data colection，analysisand decisionsupport.Research hasshown that UAVsurveying andmappingdata canimprove theeficiencyandaccuracyofemolitionplanning，therebyreducingmanualinterventio，improvingdecisionsupprtcapabilities， and providing strong technical support for the scientific management of demolition projects.

Keywords: UAV mapping; demolition planning; automated analysis; 3D modeling; efficiency

城市化進(jìn)程的加快，使得拆遷規(guī)劃在城市建設(shè)和土地開發(fā)中逐漸成為核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的拆遷規(guī)劃方法常面臨著數(shù)據(jù)采集效率低、精度不足以及分析過程繁瑣等問題。近年來(lái)，無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)憑借其高效、精確的特點(diǎn)，逐步應(yīng)用于拆遷規(guī)劃中。借助無(wú)人機(jī)搭載的多種傳感器，可以快速獲取大范圍、高分辨率的地理空間數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)拆遷規(guī)劃的精細(xì)化管理。文章將探討無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)在拆遷規(guī)劃中的自動(dòng)化分析與應(yīng)用，分析其在數(shù)據(jù)采集、處理、分析及報(bào)告生成等方面的應(yīng)用場(chǎng)景，并探討其未來(lái)發(fā)展前景與挑戰(zhàn)。

1無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)的基本原理與流程

無(wú)人機(jī)測(cè)繪系統(tǒng)是拆遷規(guī)劃中高效數(shù)據(jù)采集與分析的重要技術(shù)手段，其核心組成包括無(wú)人機(jī)平臺(tái)、傳感器、地面控制系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理軟件。無(wú)人機(jī)平臺(tái)分為多旋翼無(wú)人機(jī)和固定翼無(wú)人機(jī)，多旋翼無(wú)人機(jī)具有較強(qiáng)的懸停能力，適用于城市復(fù)雜環(huán)境中的低空飛行和高精度測(cè)量，特別適合拆遷規(guī)劃中的小范圍數(shù)據(jù)采集，而固定翼無(wú)人機(jī)則適用于大范圍區(qū)域的快速數(shù)據(jù)采集。傳感器是無(wú)人機(jī)測(cè)繪系統(tǒng)的核心組成部分，主要包括RGB相機(jī)、激光雷達(dá)(LiDAR)和多光譜相機(jī)等。RGB相機(jī)用于拍攝高精度的影像數(shù)據(jù)，通過后期拼接與正射化處理，生成正射影像圖（Orthophoto）和數(shù)字表面模型(DSM)，為拆遷規(guī)劃提供詳細(xì)的地理信息。LiDAR傳感器通過激光掃描獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具有較高的精度，能夠有效描述建筑物、道路和其他地物的空間結(jié)構(gòu)，在建筑物結(jié)構(gòu)分析和地形監(jiān)測(cè)中具有不可替代的優(yōu)勢(shì)。

地面控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)無(wú)人機(jī)的飛行控制與任務(wù)規(guī)劃，確保無(wú)人機(jī)按照預(yù)設(shè)路線執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)。該系統(tǒng)包括飛行控制器、GPS定位系統(tǒng)及實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備，確保數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性與精確性。數(shù)據(jù)處理軟件如Pix4D、Agisoft Metashape等，可以通過圖像拼接、點(diǎn)云重建等技術(shù)生成高精度的三維模型，為拆遷規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。無(wú)人機(jī)測(cè)繪示意圖如圖1所示。

圖1無(wú)人機(jī)測(cè)繪示意圖

2無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)處理與自動(dòng)化分析方法

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量控制

無(wú)人機(jī)在采集過程中，受環(huán)境變化、飛行高度、傳感器精度等因素的影響，采集的原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲、畸變以及數(shù)據(jù)丟失等問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理需要針對(duì)這些問題進(jìn)行一系列修正和優(yōu)化，確保后續(xù)分析的精度。RGB圖像或多光譜圖像中，由于飛行過程中大氣干擾、光照變化等因素產(chǎn)生影像畸變，影響圖像質(zhì)量。常用的圖像去噪算法有中值濾波、均值濾波、雙邊濾波等。這些算法可以有效去除圖像中的隨機(jī)噪聲，保證圖像的清晰度。對(duì)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)（尤其是LiDAR數(shù)據(jù)）的預(yù)處理，要進(jìn)行點(diǎn)云的分類和濾波。使用地面過濾算法（如基于地面擬合的算法、逐點(diǎn)迭代算法等），去除非地面點(diǎn)(如建筑物和植被），提取準(zhǔn)確的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

2.2三維建模與高精度數(shù)字表面模型(DSM)生成

三維建模的精度直接影響到拆遷計(jì)劃的執(zhí)行效果。圖像處理方面，三維重建常常基于影像的匹配與立體視覺技術(shù)，借助多張重疊影像生成稠密的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。此過程中的SIFT(尺度不變特征變換)和SURF（加速穩(wěn)健特征)等特征匹配算法可以自動(dòng)檢測(cè)圖像中的關(guān)鍵特征點(diǎn)，并計(jì)算這些特征點(diǎn)在不同圖像中的對(duì)應(yīng)關(guān)系，最終通過這些匹配的點(diǎn)重建三維點(diǎn)云。對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理，可以生成高精度的數(shù)字表面模型(DSM)。數(shù)字表面模型是描述地面和地物(如建筑物、樹木等)表面高度變化的三維模型，它為拆遷規(guī)劃中的地形分析、建筑物評(píng)估、基礎(chǔ)設(shè)施拆除等提供了可靠的空間數(shù)據(jù)。生成DSM時(shí)，使用如下公式計(jì)算地面高度

式中： h 為點(diǎn)的高程， 為點(diǎn)云數(shù)據(jù)中某一物體點(diǎn)的位置， X_c?Yc?Zc 為控制點(diǎn)或參考點(diǎn)的位置。這種方法可以高效地從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取地物的高度信息，并生成精確的三維模型。

2.3 自動(dòng)化分析方法與算法

物體檢測(cè)、變化監(jiān)測(cè)、目標(biāo)識(shí)別等自動(dòng)化分析方法可以有效提高拆遷規(guī)劃的效率，并減少人工干預(yù)和誤差，這些自動(dòng)化分析方法在復(fù)雜環(huán)境中能夠快速識(shí)別出需要拆遷的建筑物、道路、綠地等目標(biāo)，為決策提供科學(xué)依據(jù)。其中物體檢測(cè)一般基于深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為一種高效的特征提取與分類算法，被應(yīng)用于無(wú)人機(jī)影像中的物體檢測(cè)任務(wù)，借助訓(xùn)練CNN模型，可以自動(dòng)從影像中識(shí)別出建筑物、道路等目標(biāo)，精確到像素級(jí)別。而對(duì)于LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以借助基于形態(tài)學(xué)特征的分類方法識(shí)別建筑物、道路與植被等不同類型的地物，并使用算法進(jìn)一步進(jìn)行空間分布分析。

3無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)在拆遷規(guī)劃中的應(yīng)用場(chǎng)景

3.1拆遷前期現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估與數(shù)據(jù)采集

拆遷前期的現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估常依賴人工實(shí)地勘察，耗時(shí)耗力，容易出現(xiàn)誤差。無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)可以極大提高數(shù)據(jù)采集的效率與精度。拆遷前期，無(wú)人機(jī)使用搭載高分辨率相機(jī)或激光雷達(dá)(LiDAR)系統(tǒng)，對(duì)拆遷區(qū)域進(jìn)行航拍或激光掃描來(lái)采集地面建筑物、道路、綠地等各類地物的三維數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)測(cè)量方法在復(fù)雜的城市環(huán)境中難以精確捕捉到一些細(xì)節(jié)，而無(wú)人機(jī)測(cè)繪可以從空中全方位覆蓋拆遷區(qū)域，獲得更加詳盡和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集過程中的飛行路徑、飛行高度、傳感器配置等參數(shù)都需要精確規(guī)劃。如，某城市拆遷評(píng)估任務(wù)中，使用多旋翼無(wú)人機(jī)以 100m 的飛行高度對(duì)拆遷區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，圖像的重疊度設(shè)置為70% 。這種配置下，無(wú)人機(jī)可以保證捕捉到高精度的地面數(shù)據(jù)，而其采集的圖像分辨率可以達(dá)到 5～10cm 。

3.2拆遷范圍的自動(dòng)化界定與三維重建

無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)借助高精度的圖像采集與三維建模能力，可以為拆遷范圍的劃定提供精準(zhǔn)、全面的空間數(shù)據(jù)支持。無(wú)人機(jī)搭載高分辨率RGB相機(jī)或LiDAR傳感器，對(duì)自標(biāo)拆遷區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。無(wú)人機(jī)的飛行高度一般控制在 100～300m ，以保證獲取高精度的地面信息，并保證圖像之間的重疊度在 60% 至80% 之間，便于后期數(shù)據(jù)拼接和處理。RGB相機(jī)獲取的影像數(shù)據(jù)，借助圖像拼接和正射化處理來(lái)生成高精度的正射影像圖(Orthophoto)和數(shù)字表面模型(DSM)]。借助圖像處理與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，三維重建技術(shù)生成拆遷區(qū)域的三維模型。三維重建基于大量影像數(shù)據(jù)或點(diǎn)云數(shù)據(jù)，使用算法提取建筑物、道路、綠地等地物的三維形態(tài)，并重建出整個(gè)區(qū)域的三維地形模型。對(duì)于建筑物等主要地物，可以使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)融合來(lái)進(jìn)一步提高精度與細(xì)節(jié)表現(xiàn)，在復(fù)雜城市環(huán)境中，可以精確顯示建筑物的結(jié)構(gòu)、層數(shù)、外立面等特征。無(wú)人機(jī)測(cè)繪三維重建示意圖如圖2所示。

圖2無(wú)人機(jī)測(cè)繪三維重建示意圖

3.3建筑物與基礎(chǔ)設(shè)施的完整性分析

傳統(tǒng)的人工檢查完整性方法耗時(shí)費(fèi)力且精度較低，而無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)借助高精度的傳感器和自動(dòng)化分析手段，可以高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行建筑物與基礎(chǔ)設(shè)施的完整性評(píng)估。無(wú)人機(jī)測(cè)繪系統(tǒng)搭載RGB相機(jī)、Li-DAR傳感器可以對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)的圖像采集和數(shù)據(jù)獲取。RGB相機(jī)提供了高分辨率的影像數(shù)據(jù)，可以清晰地呈現(xiàn)建筑物外觀、結(jié)構(gòu)缺陷等細(xì)節(jié)。LiDAR傳感器借助激光掃描可以獲取精確的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并描繪出建筑物的高度、形態(tài)以及與周圍環(huán)境的相對(duì)關(guān)系。對(duì)三維模型的分析可以自動(dòng)識(shí)別建筑物表面的裂縫、傾斜或變形等問題。LiDAR數(shù)據(jù)可以提供建筑物基礎(chǔ)的精確高程信息來(lái)幫助判斷地基是否存在沉降、裂縫等結(jié)構(gòu)性問題

3.4拆遷影響區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測(cè)與評(píng)估

城市環(huán)境中進(jìn)行拆遷可能會(huì)對(duì)空氣質(zhì)量、噪聲、綠地等方面產(chǎn)生影響，無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用可以實(shí)時(shí)、精確地評(píng)估拆遷活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響，從而為拆遷方案的優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。無(wú)人機(jī)測(cè)繪搭載的多光譜相機(jī)、熱紅外傳感器等設(shè)備可以獲取不同波段的遙感數(shù)據(jù)，進(jìn)而評(píng)估拆遷區(qū)域的環(huán)境狀況。多光譜影像可以用來(lái)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)植被的健康狀況，并分析綠地面積變化。熱紅外影像可以評(píng)估建筑物的熱效應(yīng)和能耗，從而為拆遷過程中的環(huán)境保護(hù)提出有效措施。某拆遷項(xiàng)目中，借助無(wú)人機(jī)搭載的多光譜相機(jī)對(duì)拆遷區(qū)域進(jìn)行影像采集，成功識(shí)別出了拆遷范圍內(nèi)的綠地面積變化，并為后期的環(huán)境修復(fù)提供了數(shù)據(jù)支持。某城市拆遷項(xiàng)目的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)示例見表1。

表1某城市拆遷項(xiàng)目的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)示例

4拆遷規(guī)劃中的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化流程

4.1 數(shù)據(jù)采集階段的自動(dòng)化設(shè)計(jì)

借助自動(dòng)化設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化飛行路徑、傳感器設(shè)置、飛行計(jì)劃等要素可以提高數(shù)據(jù)采集的精度和效率。無(wú)人機(jī)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)可以減少人為操作錯(cuò)誤，還能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境中的數(shù)據(jù)采集需求。無(wú)人機(jī)根據(jù)拆遷區(qū)域的特點(diǎn)制定合適的飛行路徑規(guī)劃，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和路徑優(yōu)化算法，可以智能分析地形和建筑物分布來(lái)確定最優(yōu)的飛行路徑。城市密集區(qū)域的飛行路徑需要避開高樓障礙，還要保證數(shù)據(jù)采集的覆蓋率與重疊度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，同時(shí)飛行高度和相機(jī)的分辨率會(huì)根據(jù)不同區(qū)域的復(fù)雜度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而保證數(shù)據(jù)的精細(xì)度和完整性。較為復(fù)雜的環(huán)境可以使用多旋翼無(wú)人機(jī)來(lái)保證較低的飛行高度和更精細(xì)的圖像采集，圖像重疊度可達(dá)到 70% 以上，以保證圖像拼接的高精度。

4.2數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)(DSS)

無(wú)人機(jī)獲取的高精度數(shù)據(jù)經(jīng)過初步處理后，借助智能化的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)進(jìn)行深入挖掘，支撐拆遷規(guī)劃中的各類決策。數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)(DSS)可以對(duì)無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化分析，從而為拆遷規(guī)劃人員提供準(zhǔn)確、可靠的決策依據(jù)。DSS中，數(shù)據(jù)處理常使用基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的多層次分析框架。對(duì)于建筑物和地形的分析，系統(tǒng)使用三維建模、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理等技術(shù)生成拆遷區(qū)域的詳細(xì)數(shù)字模型，并借助算法自動(dòng)識(shí)別出需要拆除的建筑物、基礎(chǔ)設(shè)施及其周圍影響范圍。系統(tǒng)借助對(duì)歷史數(shù)據(jù)的挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)，可以預(yù)測(cè)拆遷過程中可能出現(xiàn)的問題，并為規(guī)劃人員提供如建筑物之間的距離、潛在的安全隱患、拆除后的環(huán)境影響等優(yōu)化建議。

4.3 自動(dòng)化報(bào)告生成與輸出

報(bào)告生成可以以簡(jiǎn)潔、易理解的方式傳達(dá)復(fù)雜的空間信息和決策建議。無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)借助自動(dòng)化報(bào)告生成工具，可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到最終報(bào)告輸出的全過程自動(dòng)化。自動(dòng)化報(bào)告生成主要依賴于模板化的數(shù)據(jù)處理與報(bào)告格式設(shè)計(jì)。基于事先定義的報(bào)告模板，系統(tǒng)可以根據(jù)拆遷項(xiàng)目的實(shí)際情況來(lái)自動(dòng)填充數(shù)據(jù)分析結(jié)果、模型圖像、決策建議等內(nèi)容。對(duì)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別和提取出三維建模結(jié)果、拆遷范圍、建筑物結(jié)構(gòu)完整性等重要信息，并根據(jù)需要自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的圖表、地圖和模型示意圖。

4.4跨平臺(tái)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同工作機(jī)制

無(wú)人機(jī)測(cè)繪數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和分析結(jié)果，可以在各個(gè)部門之間高效共享，以保證信息的同步和透明。這一環(huán)節(jié)建立基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的共享機(jī)制，推動(dòng)了拆遷規(guī)劃流程的高效協(xié)作。跨平臺(tái)數(shù)據(jù)共享依賴于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式，通常使用基于GIS（地理信息系統(tǒng)）平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)交換格式（如Geo-JSON、Shapefile、KML等），以保證不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)兼容性。拆遷項(xiàng)目中設(shè)計(jì)一個(gè)集中式數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，能夠?qū)⑺胁疬w區(qū)域的測(cè)繪數(shù)據(jù)、分析結(jié)果、決策方案等信息統(tǒng)一匯聚到一個(gè)平臺(tái)上，供各個(gè)部門實(shí)時(shí)查詢和共享。

無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成的部分示例見表2。

表2無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成的部分示例

5 結(jié)束語(yǔ)

無(wú)人機(jī)測(cè)繪技術(shù)在拆遷規(guī)劃中的應(yīng)用提高了數(shù)據(jù)采集與分析的效率與精度，借助數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)化設(shè)計(jì)、決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建、自動(dòng)化報(bào)告生成以及跨平臺(tái)數(shù)據(jù)共享等自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理流程，使拆遷規(guī)劃過程變得更加科學(xué)、精準(zhǔn)和高效。這不僅優(yōu)化了拆遷范圍的界定與建筑物分析，還提升了環(huán)境監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。未來(lái)隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)和智能算法的進(jìn)一步發(fā)展，拆遷規(guī)劃的自動(dòng)化水平將不斷提升，從而推動(dòng)城市拆遷項(xiàng)目更加高效、智能、可持續(xù)發(fā)展。

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