摘要：文章深入分析无人机测绘技术在地形测绘方面的精准度情况及其未来的应用发展可能，这项技术按照预定航线执行飞行任务，可以有效地收集相关数据信息，针对大型山区之类的项目而言，它极大地削减了测绘所花费的时间并缩减了成本投入，而且依靠高分辨率的传感器达成对文物保护区等地的精确测量绘图，但该技术会受到复杂环境因素的影响，并存在数据难处理以及精准度受限等问题，于是要从改良技术，改善流程，加强人员培训等诸多角度制定应对方案，从而全面加强该技术的实际应用效果。

关键词：无人机测绘技术；地形测绘；精度分析；应用拓展

地形测绘领域中，传统测绘方法存在诸多局限，比如效率较低，成本较高，难以覆盖复杂区域等。伴随科技的极速发展，无人机测绘技术出现并给该领域带来新改变，这项技术依靠自身独有的优势慢慢变成地形测绘的一种重要手段，细致探究其在地形测绘里的精度情况以及应用范围的拓展，这对于改善测绘质量，推动行业发展十分关键，还会给很多需要精确地形数据的行业给予强有力的支撑。

1. 无人机测绘技术在地形测绘中的应用价值

1.1显著提升测绘效率

传统地形测绘依靠人工实地测量，其流程繁杂，历时漫长，无人机测绘技术却并非如此。以某个大型山区地形测绘项目为例，从前人工测绘要花费数月之久，但采用无人机后，短短数周便完成了数据采集，无人机能依照预先设定的航线极速飞行，不断搜集地形数据，大幅缩减了测绘历时，使得测绘工作可以更为及时地给后续的工程营造，资源勘探等给予基本的数据支撑。

1.2有效降低测绘成本

人工测绘需大量人力、 物力方面需投入人员薪酬，交通住宿费用，复杂地形下还要考虑特殊设备的租用费用等，无人机测绘极大地缩减了人力需求，其设备采购与守护成本相对较低。在城市老旧小区改造的地形测绘当中，无人机测绘相比于传统测绘手段，包含人力派遣和设备租赁等在内的成本节约了大概40%，这使得测绘任务在保障质量的情况下，可以用更低的成本去执行。

2. 无人机测绘技术在地形测绘中的问题与挑战

2.1受复杂环境因素影响大

无人机的飞行高度比较低，在山区，峡谷这种复杂的地形环境里，很容易被不稳定的气流所影响，造成飞行轨迹发生偏移，从而影响到数据采集的准确性。在多山地区实施测绘的时候，山谷之间强烈的对流气流会让无人机不断地抖动，所采集到的图像就会变得模糊不清，数据产生偏差，严重影响到最终测绘成果的精度，而且在暴雨，沙尘这样恶劣的天气状况下，无人机没有办法正常执行飞行任务，这便会耽搁测绘的进度。

2.2 数据处理流程复杂耗时

无人机收集到的地形数据十分海量，其格式多种各类，数据量也极大，处理起来非常复杂。就像在针对大面积森林地形执行测绘之后，所得到的激光雷达点云数据以及诸多图像数据，必要经由专业软件并由技术人员消耗很多时间来展开拼接，去噪，分类等处理，如果数据处理流程存在不完善之处或者技术人员缺乏足够经验，那么不但会耗费许多时间，而且很有可能造成数据丢失或者精度下降，从而影响到测绘结果是否可用。

2.3测绘精度存在一定限制

无人机测绘技术一直在发展，不过在某些特别场景下，其精度还是不能达到较高要求，在平原地区展开大比例尺地形测绘的时候，因为无人机所搭载传感器的精度有限，对于几厘米这种微小的地形起伏高差变化很难精确测出来，如此一来，绘制出的地形图在细节体现方面就有所不足，会影响到对地形准确状况的判定，也就无法符合那些对精度要求极为严苛的工程项目需求。

3.  无人机测绘技术在地形测绘中的应用策略

3.1 无人机飞行控制与抗干扰技术的优化

无人机在复杂环境下的飞行稳定性同测绘数据准确性直接相关，开发先进飞行控制系统处于提升稳定性的核心地位，此系统融入大量传感器，依靠数据融合算法全面感知无人机飞行状态并实施精确调控，全球卫星导航系统（GNSS）会给无人机赋予准确的定位信息，不过在山区峡谷等复杂地形中，其信号极易被遮挡从而出现偏差，惯性测量单元（IMU）却能够随时监测无人机的加速度和角速度，当GNSS信号不好的时候，依凭自身测量的数据持续追踪无人机的姿态。 二者密切合作，比如执行山区测绘任务时，无人机会在穿越山谷时碰上强侧风，此时惯性测量单元（IMU）立即察觉到飞行姿态改变，并结合全球导航卫星系统（GNSS）的定位修正信息，飞行控制系统马上调节无人机动力输出及舵面角度，及时准确地修正飞行轨迹，从而有效地对抗气流干扰，保证无人机飞行平稳，使得相机，激光雷达等测绘设备稳定运行，不断获取到高质量的地形数据。

3.2 优化数据处理算法与流程

无人机执行地形测绘任务时会生成海量又复杂的数据，要想得到精确的测绘成果，高效率处理这些数据十分关键，先进的数据处理算法是改进处理效率和准确性的根基。拿深度学习算法用于激光雷达点云数据处理来说，形成深度神经网络模型，并利用大量已标注的点云数据展开学习训练，这个模型能自主获得不同地物的特性，进而迅速而准确地区分地形，建筑物，植被等各种目标，针对大面积城市地形测绘所得到的数以亿计的激光雷达点云数据，如果采用传统人工分类法，得花费许多人力和时间，但深度学习算法却能在短期内完成分类，大幅缩减处理时间。 除去算法的改进之外，规范数据处理流程也非常关键，要形成标准化的数据处理流水线，从数据采集这个环节起，就要对数据格式，采集频率等作出统一规定，以方便后面的处理，在数据传送时，利用可靠的传送协议，保证数据的完整性，而到了数据处理阶段，则要清楚界定各个步骤的操作准则和质量调度标准。

3.3提升传感器精度与性能

传感器是无人机获取地形数据的关键部件，其精度和性能直接影响测绘成果的质量，要加大传感器研发投入，着力改善分辨率和测量精度。研发更高精度的激光雷达传感器时，采用先进的激光发射与接收技术，可以更精准地测量激光脉冲发射返回的时间，从而做到对更小地形高差变化的精确测量，在地质灾害监测区域，微小的地形变化也许暗示着潜在的灾害风险，高精度激光雷达传感器能捕捉到几厘米甚至更小的地形起伏，给灾害预告赋予关键的数据支撑。 要改良传感器的融合设计，促使不同种类的传感器相互配合以发挥出更大的效能，把高分辨率的光学相机和激光雷达融合起来，光学相机会得到很多的纹理信息，而激光雷达则善于测量地形的三维坐标，二者融合以后就可以创建出既有高精度地形信息又有清晰纹理的三维模型。

3.4 强化专业人才培育与技术培训

人才是无人机测绘技术在地形测绘领域全面应用并不断发展的核心动力，高校与职业院校在人才培育过程中有十分关键的作用，高校需整合计算机科学，电子工程，测绘科学等诸多学科的资源，设立系统的无人机测绘专业课程。课程内容包含无人机原理与构造，飞行控制技术，测绘数据处理算法以及地理信息系统应用等知识模块，要重视理论联系实际，从而提升学生扎实的专业功底和实际动手能力，职业院校主要着重于塑造应用型人才，经由和企业合作实施订单式培养，依照行业的实际需求设置课程，加强操作教学部分，比如安排学生到企业实习基地去参加真正的地形测绘项目，使其在操作当中收获项目经验，针对在职的技术人员来说，按时展开技术培训非常必要。

4.结束语

无人机测绘技术给地形测绘带来很多改变和机会，在应用的时候会碰到一些问题，不过要是持续改良技术，改善数据处理的办法，增强传感器的性能并且加大人员培训的力度，就可以有效地解决这些问题，从而进一步提高它在地形测绘方面的精准度并扩大其应用范围，给很多行业的发展给予更值得信赖，更为高效的地形测绘服务，促使地形测绘领域走向新的发展高度。

参考文献

[1]李森华.基于无人机LiDAR技术的复杂地形测绘精度优化方法[J].水利建设与管理，2023，43（S1）：101-106.

[2]吴栋浩.基于无人机航测与三维激光扫描的工程地形测绘技术研究[J].贵州地质，2022，39（03）：300-304.

[3]杜蒙蒙，刘颖超，姬江涛，等.基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘[J].农业工程学报，2020，36（22）：60-67.