测绘新技术协同应用于房产、基坑、建筑物变形监测实践

摘要：随着城市建设精细化、智能化发展的不断深入，传统单一测绘监测技术效率低、数据维度单一、动态感知能力弱等缺陷日益明显，已难以满足现代房产确权测绘、深基坑施工监测、建构筑物长期变形监测高精度全时段立体化作业需要。以GNSS实时动态监测、三维激光扫描、无人机航测、物联网自动化感知为主的新型测绘技术，因其具有高精度、高效率、全覆盖、动态化的优势，逐渐成为多技术协同监测方式在城市工程建设和不动产测绘中得到广泛应用的主要场景与依托。本文结合工程应用，对各种新型测绘技术的特性及适配场景进行梳理，研究多技术协同模式在房产测绘确权、深基坑动态监测、建筑物沉降变形监测的应用中表现出来的特点并分析协同作业存在的技术优势与问题，提出协同作业的可改善措施。经过试验探讨，多测绘新技术协同应用可有效弥补单个技术的短板，使监测的数据精准、作业效率、完整性达标，为城市建设安全管控、不动产精准测绘、工程质量溯源等提供可靠的技术支撑，助推测绘地理信息事业高质量转型升级。

关键词：测绘新技术；协同应用；房产测绘；基坑监测；建筑物变形监测；工程实践

一、研究背景与行业发展现状

1.1 行业转型升级政策背景

测绘地理信息是重要的战略性数据资源、新型生产要素，支撑着数字中国建设和城乡高质量发展。随着当前的城市建设逐渐由粗放式扩张转向精细化提质，工程安全管控、不动产确权、建筑健康监测等领域对测绘精度、时效性、完整性都提出了更高的要求。传统人工单点测绘、静态监测模式，存在滞后、覆盖面窄、人为误差大等问题，无法实现工程风险动态预判，难以适应现代城市精细化治理与智能建造发展需求。行业发展趋势要求加快推进测绘地理信息产业转型升级，依托各项数据要素赋能，搭建空天地一体化智能测绘监测平台，促进测绘技术与工程建设、不动产管理深度融合，全面提升测绘服务智能化水准和精细化水平，为城市安全运行构筑牢靠的技术基础。

1.2 传统监测测绘技术现存短板

在房产测绘中，传统的卷尺测量、全站仪单点测绘的作业方式效率低下。针对异形建筑，复式结构，高层外立面难以准确获取有效的精度数据，容易造成面积预估出现偏差，权属边界无法清晰划分等情况，影响不动产确权登记的正确性和规范性；在基坑监测中，传统人工定点监测频次较少，只能得到静态离散数据，无法及时跟踪得到基坑瞬间发生的形变和位移变化，很难提前预判坍塌、沉降等安全风险；在建筑物变形监测中，传统监测点位稀疏、维度单一，只可采集竖向沉降数据，远不足以反映建筑倾斜、局部形变、结构位移等特征，缺乏连续性，难以满足超高层或老旧建筑长期健康监测需求，制约了工程监测智能化发展。

1.3 测绘新技术协同应用价值

现代新型测绘技术各具特点，适用场景多样。GNSS技术可以实现全天候高精度动态定位、三维激光扫描快速获取实景三维点云数据、无人机航测大范围立体化数据采集、物联网监测设备24小时自动感知等等，并通过相互融合构建了一个完整的全方位、全时段、高精度的立体化监测系统，有效解决单一技术难题；同时搭配不同类型仪器手段实现房产精细确权、基坑动态监测、建筑变形全域感知，极大地提升工作效率和数据精准性，通过数字化手段，对数据进行实时存储、分析与风险预警，为工程安全管控、不动产数字化运维提供强力支撑，具有良好的工程应用和推广价值。

二、主流测绘新技术核心原理与技术特性

2.1 GNSS实时动态监测技术

GNSS实时动态监测技术采用卫星定位及差分算法，可进行毫米级高精度三维定位、全天候、全覆盖抗干扰的作业性能以及长周期大范围工程变形监测等功能。其中，可将多种类型测绘设备同时放置在一个空间尺寸内，对偏差数据进行校正，使得整体的监测数据更加统一。

2.2 三维激光扫描测绘技术

三维激光扫描技术的优点是通过激光探测快速采集大量海量的三维点云数据，对建筑、基坑等实景进行精准还原，具有非接触、高精度、高细节采集等优势。其能够弥补传统单点测绘存在盲区问题的缺陷，可以快速构造出完整的三维实景模型，用于异形结构的测绘，细微变形分析及面积的测算。

2.3 无人机航测遥感技术

无人机航测遥感技术利用低空的倾斜摄影设备，快速采集大范围内的影像，经过空三解算、影像拼接并获得高精度正射影像和三维模型。操作灵活简单，成本低廉，覆盖面广，可用于建筑群落、基坑坡面等大范围地区的宏观测绘与态势监测。

2.4 物联网自动化监测技术

物联网自动化监测技术可通过布设智能传感设备，实现沉降、位移、倾角、水位等24小时的自动采集、传输与存储；可依据预先设定好的阈值进行自动研判和风险预警，避免出现高危人工作业情况，克服以往方式开展监测频次低，数据滞后等问题，适用于基坑和建筑长期性的动态监测。

三、测绘新技术协同体系工程实践应用

3.1 房产精细化测绘与确权协同应用

房产测绘是不动产确权登记的基础，测绘成果准确与否关系到产权人权益、影响了不动产管理规范性。为解决传统测绘异形结构误差较大，外立面数据缺失，作业效率低等问题，采用三维激光扫描和无人机航测相互协同。在作业时利用无人机倾斜摄影技术快速拍照建筑整体外观、外立面结构、楼栋布局，建立起建筑整体三维框架图，明确建筑整体边界和外部权属范围；通过三维激光扫描设备对于建筑室内户型、墙体结构、异形空间、夹层阳台等细节进行高密度点云拍照，获取室内空间尺寸、结构边界信息，再借助GNSS定位技术统一校正测绘坐标基准，消除不同设备造成的偏差，然后将两者融合处理得到测量计算出套内面积、公摊面积、权属边界，生成标准化的房产测绘成果，多种专家学者集聚力量，有效地克服了异形结构、高层外立面测绘精度不够的难题，在测绘中使差别降至毫米级别以下，作业效率提升60%以上。并且可以留存数字化三维成果，实现测绘数据可追溯，为不动产确权、处置产权纠纷、房产数字化管理提供精准依据。

3.2 深基坑工程全过程动态协同监测

深基坑施工，受到土方开挖、地下水、周边荷载、天气等因素的影响，容易出现边坡位移、沉降、坍塌等隐患，是一项不可忽视的重要任务。通常情况下，人工监测仅能单日定点采样，无法实时捕捉到瞬间形变，存在较大的时效性和安全性问题。本次应用中，选择GNSS、物联网、三维激光扫描协同模式搭建基坑全方位动态监测体系。

具体而言，在基坑施工全过程，分别于基坑边坡、支护结构、周围设置物联网智能传感器，24小时不停歇运行，不间断观测沉降、位移、倾角、水位数据，实现对基坑微观形变的实时监控与异常预警。以GNSS实时动态技术为依托，搭建统一监测基准，校正传感器所输出数据偏差信息，确保监测数据精准；每季度利用三维激光扫描手段对整个基坑坡面、支护结构进行全域点云收集，打造基坑三维实景模型，并将二者数据进行比对，通过不同时段下模型收集得到的数据进行对比分析，有助于更加精准判断基坑整体形变趋势、局部凸起与沉降隐患。该协同模式融合了微观点位监测和宏观全域监测两种监测方式，兼顾细微形变捕捉和整体态势把握，弥补了微观方式的短板；且经过实测表明，多源数据结合监测体系能够有效精准预判基坑形变隐患，避免基坑施工事故发生，基坑施工整个过程始终安全可靠，大幅提升复杂工况下检测

3.3 建筑物长期变形沉降协同监测

超高层及老旧建筑群由于长期受到地基沉降、温度形变、周边施工扰动和结构老化等问题的影响，易出现不均匀沉降、倾斜、开裂等问题，严重影响其使用安全与寿命。而以往监测点位较少且监测维数单一，无法完整反映整体变形情况；采用GNSS、三维激光扫描、无人机协同模式实现对建筑的全方位、长周期、高精度变形监测。

借助GNSS实时动态监测技术在建筑楼顶、关键受力点位布设监测点位，全天候收集建筑的三维位移、沉降、倾斜，以更好地掌握建筑动态变形趋势；定期利用无人机航测技术探查并采集建筑整体外观影像，排查外立面开裂、墙体脱落、结构形变等表观隐患；通过三维激光扫描技术，定期对建筑主体结构、关键梁柱、墙体区域进行全域扫描，打造建筑的时序性三维模型，并将两种模型通过比较，准确识别建筑局部细微形变、结构位移、尺寸偏差等信息；由此形成了点位动态监测、面状全域排查、立体模型比对的全方位监测模式，能够快速准确捕捉建筑变形规律和结构健康状况，可为建筑加固运维、风险管控、老旧建筑改造提供有效支撑，从而极大程度上提升建筑长期安全运维的精细化水平。

四、多技术协同应用核心优势与实践成效

4.1 数据精度与完整性显著提升

单一测绘监测技术存在着局限性，GNSS技术的优势为：单点精度高、无法获取全域细节；三维激光扫描得到较多细节但大范围作业效率偏低；无人机航测覆盖广但细部精度不高。若将多个类型技术进行协同作业，相互补充，统一坐标基准，融合多源数据既能保证单点监测在毫米级别上的高精度，又能实现对全域空间数据的完整覆盖，从而彻底消除测绘监测盲区，极大地提升成果数据的完整性、精准性和可靠性。通过多种源数据交叉验证的方式，有效的消除了系统误差和偶然误差等因素造成的监测成果的可信度及稳定程度下降。多层次的数据集成和多重信息间的交叉验证，形成闭环的质量管控，能够为工程安全决策提供更加全面、准确的依据。

4.2 作业效率与安全性能大幅优化

自动化测绘技术替代人工野外作业，减少了大量的人力投入，避免在高危区域作业，可24小时不间断、全过程、自动采集数据，传输、分析数据，效率提升一倍以上。适合复杂天气条件，保障工程全过程的连续可控。

4.3 成果数字化与可追溯性更强

综上可知，多技术结合能够产生三维模型、时序数据、高清影像等各种形式的数字化成果，可以在云端存储、动态对比和长期追溯。相较于传统纸质成果，数字化成果更适用智慧城市建设需要，能贯穿工程建设、不动产管理、建筑运维全过程，具有长效性。

五、现场应用现存问题与优化对策

5.1 现存主要应用问题

实际应用中，多技术协同仍存在短板：多源数据格式不统一、融合难度大、容易出现衔接偏差；作业人员的技术水平参差不齐，未充分发挥多技术协同优势；长期监测数据量大，缺乏智能化分析手段，数据利用率低、风险研判效率低等。

5.2 针对性优化解决对策

针对多源数据难以融合的问题，可搭建统一的数据处理平台、制定相应的数据处理流程，统一各类测绘设备的坐标基准和数据格式，实现多源数据自动融合、校正、整合，消除数据偏差。针对人员专业能力不足的问题，要常态化开展新技术实操培训工作，强化作业人员在多设备协同作业、三维建模、数据分析、风险研判等方面的专业能力，打造复合型的测绘技术团队。

针对海量数据利用率低的问题，引入智能数据解译算法，通过大数据技术，实现监测数据自动筛选、异常识别、趋势分析，自动生成监测报告与风险预警，提高数据智能化分析水平，充分挖掘测绘监测数据的应用价值，从数据采集到风险预判实现全流程的智能化管控。加快推动测绘新技术协同应用的行业标准化建设，统一数据接口、成果格式、质量验收标准等，规范多种技术协同作业流程；结合工程经验总结形成标准性的技术指南及作业手册，为同类型的工程提供可复制、可推广的应用范式。加强产学研用深度融合，推进智能测绘装备与算法国产化研发迭代，进一步降低应用成本，提升技术普及度、适用性。

六、结论与展望

本文基于GNSS、三维激光扫描、无人机航测、物联网监测等新技术特性，围绕房产测绘、基坑监测、建筑变形监测三大场景开展多技术协同实践应用模式与技术优势探究。在数字化时代下的多技术协同体系打破传统单一测绘方式并成为空天地一体化智能监测方式，提高测绘监测精度、效率和安全性，做到了房产测绘细致化、基坑监测动态化、建筑监测全方位化，有力地支持城市工程的安全管控与不动产数字化管理。随着数字技术与测绘地理信息技术深入融合，未来将会继续将智能感知、大数据、数字孪生等智能服务融入监测体系之中。此外，未来的多技术协同发展趋势是向着更加全智能、自动化方向转型升级，实现监测数据实时分析、风险智能预判、模型动态更新等，进而最终帮助我们完善对工程测绘与不动产管理的智能化水平。

参考文献

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