基于EPS软件的城市道路全息矢量测绘生产实践研究

摘要：伴随智慧城市建设持续深入展开，城市道路身为核心基础设施的关键骨架，其全息化、精细化矢量数据生产已然成为新型基础测绘模式建立的关键环节。EPS地理信息工作站作为国产自主可控的测绘与地理信息系统专业平台，依靠图库一体化、二三维一体化、采编一体化等核心能力，在城市道路全息矢量测绘生产中展现出突出优势。本文以EPS软件当作技术载体，系统梳理了城市道路全息矢量测绘从数据采集开始，历经要素编绘、拓扑处理，直至成果输出的整个流程生产模式，重点探究了道路骨架要素提取、附属设施全息采集、三维信息集成、数据质量管控等关键技术环节。经由生产实践验证，基于EPS平台的全息矢量测绘方案在提高作业效率、保障数据精度、满足多源应用需求等方面成果突出，为城市道路数字化管理给予了可靠的技术支撑。

关键词： EPS软件；城市道路；全息测绘；矢量数据

城市道路全息矢量测绘在智慧城市建设中是基础地理信息获取的重要环节，其核心目的是达成对道路、附属设施的全要素、高精度、结构化呈现。和传统地形图测绘主要以图形符号来表达不一样，全息测绘重视要素即对象的理念，规定每一个地理实体不但要有几何位置信息，还要拥有丰富的属性语义、拓扑关系、生命周期信息。

1 城市道路全息矢量测绘的数据采集体系

1.1 数据源类型与采集标准

城市道路全息矢量测绘的数据源有着多元化的特性，主要可以分为外业采集数据、已有基础数据这两类。外业采集数据以外激光点云、全景影像作为核心，借助车载移动测量系统或者无人机倾斜摄影平台来获取，其中激光点云能给出高精度的三维空间坐标信息，而全景影像则让地物具备丰富的纹理、语义特征。已有基础数据主要涵盖历史地形图、数字正射影像、数字线划图、已有的地理信息数据库等，这些数据在预处理阶段能够当作参考底图、补充数据源。在采集标准方面，数据生产要严格依照基础地理信息要素分类与代码、城市测量规范等国家及行业标准，依据项目实际需求来制定本地化的数据采集细则。对于城市道路场景而言，应当明确道路边线、中心线、车道线、人行横道、交通标志、信号灯、路灯、井盖、绿化带等全要素的采集精度指标，平面中误差优于正负零点一五米，高程中误差优于正负零点二零米，如图1所示，与传统全站仪测图、GNSS-RTK测图、车载激光扫描及无人机倾斜摄影等方式相比，基于EPS平台的三维测图方式在平面中误差和高程中误差两项指标上均表现最优，分别为0.10m和0.15m，充分体现了EPS平台在高精度数据采集方面的技术优势。

图1：不同测绘方式精度对比

1.2 基于EPS的数据预处理与导入

多源数据的预处理、导入是进入EPS平台进行矢量编绘的前提条件。首先要新建工程文件于EPS中，依据项目地区设置好坐标系统、高程基准、比例尺参数，按照道路、水系、居民地、管线等大类划分图层逻辑分组。对于外业采集的激光点云数据，要借助EPS内置的点云处理模块进行噪声滤波、点云分类、坐标转换配准，生成能作为矢量采集参考的彩色点云场景[1]。对于倾斜摄影三维模型数据，要用EPS的二三维一体化引擎加载OSGB或者OBJ格式模型，实现三维场景中的贴合式采集。针对历史DWG格式地形图数据，EPS有成熟的调入功能，支持图层名自动继承、线型颜色语义转换、块参照智能解构。导入后要执行编码匹配操作，通过脚本程序或编码对照表，将CAD图层名自动映射到EPS面向对象编码模式，同时完成要素属性模板的初始化挂接，保证所有导入要素都有统一的分类编码和属性结构，为后续矢量编绘打下数据基础。

2 基于EPS的核心要素矢量编绘

2.1 道路骨架要素提取

在EPS平台中，道路骨架要素的提取一般是在三维测图环境下进行，作业人员能够在立体像对或者倾斜三维模型表面采取贴合式采集的方式，也可以在真正射影像上进行传统正射矢量化操作。对于道路边线、中心线，通常会采用交互式追踪采集方法，借助EPS的智能捕捉工具来保证线状要素的几何精度、拓扑连贯性。车道线的提取要结合点云强度信息与影像纹理特征，去区分实线、虚线、双黄线等不同种类，并且按照车道功能属性进行分类编码。交叉口区域是道路骨架要素提取的难点所在，需要重点处理导流岛、转弯车道、人行横道等要素的空间拓扑关系，EPS提供的拓扑编辑工具支持面要素无缝拼接、线要素自动延伸至相交、交叉点打断等功能，能够有效保证交叉口区域要素的几何完整性与逻辑一致性。

2.2 附属设施全息采集

城市道路附属设施的全息采集覆盖交通标志、信号灯、路灯、监控杆、井盖、绿化带等多种地物类型，其全要素采集分类占比如图2所示。在EPS平台中，附属设施采集运用面向对象的要素驱动范式，作业人员要在要素类型下拉框中挑选合适的类别，系统会自动加载预先设定好的符号样式、线型宽度、高程字段还有属性模板[2]。采集期间，要获取设施的空间位置，还要同步录入属性信息，如类型编码、材质、尺寸、颜色、状态、产权单位、安装日期等。EPS借助属性面板支持批量赋值和属性继承功能，对于同一类型的设施能够一键快速填充属性模板。井盖类密集分布的点状要素，可以利用EPS的要素合并和批量赋值工具，结合外业调绘数据达成高效采集。

图2城市道路全息要素采集分类占比

2.3 三维信息集成

在EPS平台中，三维信息集成是依靠其二三维一体化空间数据引擎来达成的。要是道路线状要素，要借助激光点云或者数字表面模型去提取高程剖面，沿着道路中心线或者边线一点一点地赋予高程值，然后运用TIN插值算法拟合道路面高程变化，以此保证道路纵断面、横坡度能够准确表达[3]。对于立交桥、下穿隧道、人行天桥这类立体交通设施，要在EPS三维视窗中通过贴合式采集完成不同层次结构的分离编绘，把地面层、高架层和地下层给区分出来，并且给每一层赋予独立的层高属性还有空间关系编码。EPS的三维质检引擎能够自动检测不同层次要素之间的空间冲突，如上下层要素的垂直净空是否符合规范要求这类情况。

3 拓扑处理与数据质量管控

3.1 拓扑规则构建与自动化检查

在EPS平台中，拓扑规则建立是依照项目模板来进行的，借助内嵌的模板化控制技术，把数据标准中规定的拓扑约束条件封装成系统配置规则，强制要求数据生产按照统一的拓扑标准来执行。对于城市道路要素而言，需要建立的拓扑规则主要有：道路线要素不能出现悬挂点，道路中心线在交叉口的地方要打断，并和相交的道路形成节点，道路面要素不能重叠并且必须闭合，车道线与道路边线之间不能有自相交或者交叉的情况，井盖等点状要素一定要落在道路面范围之内[4]。EPS内置的三维质检引擎支持一键式的自动化拓扑检查，能够迅速扫描全图要素并输出拓扑错误清单，以问题图层、属性表、定位视图、修复向导这四种联动方式呈现出来，作业人员点击任一错误项，系统就会自动缩放到问题位置，同时系统还提供修复建议。在自动化检查的基础上，还要结合人工抽检，重点核查拓扑关系复杂的区域，保证拓扑关系完整无误。

3.2 数据质量评价体系

在位置精度这一方面，要依据数字测绘成果质量检查、验收的相关规定，对道路边线、中心线、附属设施等要素的平面位置中误差、高程中误差进行抽样检测工作[5]。一般情况下是采用外业实测检查点和EPS采集成果来进行比对分析。平面中误差需要控制在正负零点一五米之内，高程中误差要控制在正负零点二零米之内。在属性精度方面，重点要检查要素分类编码的正确性、属性字段的完整性、属性取值的逻辑合理性。EPS平台借助脚本开发技术，能够自定义SQL脚本来扩展检查项，进而实现对属性字段的批量自动化校验。在逻辑一致性方面，主要是检查要素间拓扑关系的一致性、要素与图式规范的一致性。在完整性方面，需要检查全要素采集是否覆盖规定的数据标准范围，是否存在漏采或者冗余采集的现象[6]。EPS的质检模块支持将检查结果自动导出为质检报告，并且与入库流程进行联动，只有通过全部质检项的数据才能够进入成果输出与入库环节。

4 成果输出与数据应用

4.1 成果数据组织与格式

城市道路全息矢量测绘成果数据要依照分层分级的组织原则进行规范化管理，以此来满足不同应用场景下的数据使用需求。在EPS平台中，成果数据以面向对象的地理信息数据库作为核心存储形式，所有要素按照大类、中类、小类、子类四级分类模式予以组织，建立起以道路、交通设施、管线、绿化、建筑等为主体的图层结构[7]。每个图层内的要素都有唯一ID、几何类型、属性表、符号化样式、元数据字段，达成图属一体的数据管理。在数据输出环节，EPS支持多种主流格式的成果导出，涵盖MDB地理数据库、Shapefile、GeoJSON、GML、DWG和DXF等，满足不同GIS平台和CAD平台的兼容性要求。同时，成果数据还要配套编写元数据文档，记录数据生产日期、坐标系统、精度指标、数据来源、更新历史等信息，为数据的长期管理与追溯提供依据。对于需要入库管理的项目，EPS借助同步管道技术实现要素级增量更新，自动检测变化要素并仅更新变化部分，支持基于时态的版本管理和历史数据回溯，保证现势库与历史库的同步维护。

4.2 在智慧交通与城市管理中的应用

在智慧交通领域，道路全息矢量数据能够直接当作高精度导航地图的底图基础，对车道级导航、自动驾驶辅助决策、交通流量仿真分析等应用场景予以支撑。以城市公共交通为例，如表1所示，到2025年全国公共汽电车运营线路有8.01万条，运营车辆65.8万辆，其中纯电动车占的比例为74.1%，年度客运量达到了386.7亿人次。庞大的公共交通网络对道路基础设施的精度、完整性和现势性提出了很高的要求，基于EPS平台产生的全息矢量道路数据可以为公交专用道规划、站点设施管理、线网优化调整等提供精准的空间数据支持，达成以图管车、以图管路、以图管设施的精细化管理目标[8]。道路附属设施的完整采集可为交通设施资产管理系统提供底图支撑，实现设施的全生命周期管理，从安装登记、定期巡检、维修养护直至报废更新，每一项操作都能与空间位置关联，达成以图管设施的精细化管理目标。在城市管理领域，道路全息矢量数据能够和城市信息模型平台对接，建立城市道路的数字孪生底座，对城市内涝模拟、道路应急疏散路径规划、市政管线碰撞检测等分析应用予以支撑。

表1 2025年全国城市公共汽电车运营情况

结论

本文依托于EPS地理信息工作站平台，着重关注城市道路全息矢量测绘的生产实践，建立起一个包括数据采集、核心要素编绘、拓扑处理及质量管控、成果输出与应用等环节的全流程技术模式。在经过生产实践检验后发现，EPS平台依靠图库一体化、二三维一体化、采编一体化的核心优势，在道路骨架要素提取、附属设施全息采集、三维信息集成等工作环节中呈现出一定的作业效率和数据质量优势。借助模板化控制技术和脚本开发技术，EPS实现了数据标准与生产流程的深度融合，为成果数据的标准化、规范化给予了有效保障。

参考文献

[1]刘芳. 移动测量系统在城市道路高精度测绘中的应用[J].中国测绘,2026,(6):64-65.

[2]万从容,孙悦. 超大城市道路智能化全息测绘技术研究与应用[J].工程勘察,2026,54(2):88-94.

[3]曾理. 基于城市道路图的无人机智能测绘路径规划研究[J].测绘通报,2025,(S1):233-237+246.

[4]王越,谭仁春,罗琼,等. 利用车载LiDAR的城市道路地理实体构建与应用[J].地理空间信息,2025,23(4):83-86+118.

[5]段然,夏佼. GIS在城市测绘中的应用[J].信息系统工程,2023,(12):36-39.

[6]薛豪杰. 全息测绘视域下城市道路测绘的质量控制研究[J].城市勘测,2023,(5):154-157.

[7]陈立,赵永雨. 智慧城市测绘工程测量用无人机遥感装置[J].智慧中国,2023,(9):86-87.

[8]魏琪. 智能城市测绘中地理信息系统的应用探讨[J].中国设备工程,2022,(21):263-265.

作者简介：胡云峰 男 199804 汉 上海  本科  助理工程师

研究方向：EPS软件绘制道路全息矢量