建筑技术丨基于BIM+航测土方数据融合分析应用关键技术

基坑开挖过程中，传统的土方测算方法存在现场测绘工作繁重、周期长、数据处理冗杂等问题。虽然引入地面三角网法测量可以有效加快计算进程，但该方法依赖于CAD和二维平面形成的数据分析，人力和时间成本较高。由于计算模型和测量方法的限制，计算结果的准确性无法得到有效保证，详细的图表数据也难以整合展示。因此，在实际施工中，土方调配方案通常依赖于项目管理人员的经验，没有充分考虑挖填土方量和运距等数据对方案的影响，无法满足大型复杂项目的土方调配需求。针对不规则原始地貌土方测量及调配问题，研究运用BIM技术及航测摄影测量技术建立拟合地形，通过连续断面高程快速进行土方量计算，并统计分析土方数据完成快速调配工作。

1  工程概况

青岛生物科研交流中心位于青岛市拜泉路东，总建筑面积52 235.82m²。本工程基坑周长约为366 m，基坑底标高42.200 m，场地现地面整平后标高北侧和西侧为53.100~53.500 m（清表整平后），东侧为57.40 m（清表整平后），南侧为60.50 m，基坑开挖深度约为11.30~18.30 m。该项目原始地貌呈现不规则形态，且地下空间高低错落，因此土方测算及调配工作相对复杂。

2  工艺原理

通过无人机航测遥感影像技术，对施工场地的原始地貌和开挖后的地貌进行了航测摄影测量，以获取高精度的实景数据。这些航测数据经过计算处理后，生成了点云文件。进一步对点云数据进行处理，生成了实景三维模型。模型经转换后被导入至Revit软件中，并建立了BIM模型，如图1~图3所示。建立完成的模型根据需要进行断面拆分和切割，生成了相应的断面图形。借助断面法对土方数据进行统计和归集。

图1  航测原始地貌数据文件

图2  处理后的点云文件 

 图3  导入Revit建立模型

根据拆分断面及项目图纸划分土方调配区，通过已建立的土方三维实景模型与建筑体量进行拟合，以确定各个调配区的土方挖填方需求。

统计单断面区域挖填方量，形成块状土方区域，按土方块重心位置，形成各区域运距图，运用相应公式制订土方调配方案，保障挖填平衡，减少二次倒运。

通过以上步骤，利用无人机航测遥感影像技术和BIM模型建立的土方三维实景模型，可以快速而准确地制订土方调配方案。该方法能提高土方测算和调配的效率，减少人工和时间成本，同时确保土方调配的平衡和优化。

3  关键技术

3.1  数据采集

（1）在进行无人机数据采集前，先设置放样场地中需要测量的轮廓特征点。这些特征点标记于地面上，并记录下对应点的高程值。待所有需要的特征点都放样完成，再进行无人机场地数据采集，以确保模型上包含已知坐标和高程的特征点。将此特征点用作像片控制点，从而实现精确定位。

（2）为了确保无人机航测的准确性和有效性，需要根据前期收集的资料和现场踏勘情况，确定航线设计参数。

1）无人机航线规划：根据测区的形状和大小，设计合适的航线，确保覆盖整个测区，并充分考虑航线的连续性和高效性。

2）航飞高度：根据测区的地形、障碍物情况和需要获取的影像分辨率，确定适当的航飞高度。通常情况下，较低的航飞高度可以提供更高的影像分辨率，但也要注意避免与地面障碍物发生碰撞。

3）相机倾斜角度：为获取倾斜多视影像数据，需要确定相机的倾斜角度。倾斜角度的选择取决于所需的三维信息和建模要求。

4）航向重叠度和旁向重叠度：航向重叠度是指相邻航线之间的重叠区域，旁向重叠度是指相邻照片之间的重叠区域。根据应用需求，确定适当的航向重叠度和旁向重叠度，以保证后续处理的准确性和精度。

5）为确保影像质量，应选择光照适中、无雾霾、能见度良好等天气条件进行航测作业。此外，避免阳光直射景物以降低阴影影响。应确保拍摄的影像清晰、色彩均匀且饱和度良好，并避免影像中出现如去影、划痕等缺陷。同时，应采集多个角度的影像，以获取更加全面的数据。

（3）根据测设场区形状需求，采取无人机沿短轴方向以往复式“之”字形航线折回飞行，以实现测区的全面覆盖，如图4所示。

图4  航线规划（计算机截图）

为确保影像获取的有效倾斜角度，航向重叠范围控制为80 %、旁向重叠范围控制为70 %；镜头与地面夹角取45°。航行高度H按邻域环境及场区大小、拍摄精度决定，一般取值50~150 m为宜。因土方为近地面物体，本项目选择航行高度H=117 m，地面分辨率精度为1.76 cm。所选镜头拍摄快门速度1/1 250 s，选择飞行速度v=3 m/s，无人机飞行速度v与拍摄照片曝光间隔t的乘积，即拍照间距h应不大于0.5倍飞行高度，即vt=h≤0.5H，根据此限制条件，可计算出拍照间距h为58.5 m，若因天气原因导致无人机控制不佳，可选择定点悬停拍摄。

为确保所摄区域周边信息采集完整，航线间距f不应大于0.3倍飞行高度，取值33 m；同时，无人机飞行摄影范围应扩大覆盖面积，外扩距离d与航行高度H相同，取值117 m。

（4）除了往复式航线进行飞行外，为了确保数据采集的完整性，需要进行环形绕场补充拍摄。这种补充拍摄方式将按照环形路线的航向进行设计，且要求相邻摄影照片之间的拍摄角度不超过15°，以确保影像的连续性和重叠度。为了满足数据处理的需求，在每次环形拍摄中，需要至少拍摄24张照片。

3.2  质量检查

（1）影像数据采集完成后，对获取的影像进行质量检查，以确保数据的可靠性和准确性。对于不合格的区域，在质量检查中发现的问题需要及时进行补飞，直到满足质量要求为止。主要质量要求包括图像清晰度、图像分辨率、色彩准确性等方面的标准。

（2）结合已获取的像控测量数据、倾斜多视影像、POS数据及其他参数文件，这些数据被导入建模平台，并在模型生成过程中起到重要作用。在CC Master软件中加载测区的所有多视影像和控制点。通过光束法区域网的整体平差方法，对控制点进行精确测量，构建出空中三角网（TIN）的模型。通过这一模型进行空中三角测量计算，得出测区的实景三维模型。

（3）在进行实景三维模型生成时，选择WGS84世界坐标系，以保证模型和实际地理坐标的一致性。为了保持模型的精度和可用性，按实景1∶1建立场地模型，单次导入的图片数量不宜超过500张，避免数据冗余导致处理时间过长。模型建立精度误差应控制≤5 ‰，以确保土方数据使用有效。

3.3  数据处理

（1）在Cloud Compare中以查找最近邻点的球邻域半径方式[邻域点数除以邻域面积=N/（π·R²）]，快速计算点云的表面密度，计算结果保存为txt文件，用以读取点云平均密度。因测区内覆盖植被等非地面点云数据，当利用这些点云数据会导致填挖方量明显大于实际方量，产生较大计算误差，因此，必须进行点云处理。在阈值范围内点云选择低通滤波降噪方式，对局部范围内拟合平面，并设置适当频率值，把超过频率值及远离平面的点作为离群点删除；点云密度过高部分，按照随机抽稀方式，将点云稀释为原始点云密度的20 %，以降低点云大小。根据点与点的最小距离删除所有重复点。完成后将点云文件导入Recap。

（2）在Recap中导入土方点云模型文件，选取土方点云周围障碍物点云并进行删除，以减少后期生成断面中过多显示障碍物点云；将辅景点云分区裁剪后分割导出，仅保留所需区域内的点云数据，以降低Revit实时链接点云负载，增加模型浏览流畅度。

（3）不规则原始地坪的土方点云模型与基坑点云模型均采用以上相同规则进行建立。在Revit中分别链接导入土方点云模型与基坑点云模型，利用原始坐标定位点对两个点云模型进行三维对齐，以确保它们在空间中具有一致的位置和方向。利用Create toposurface插件创建拟合地形，将点云数据形成连续的几何模型，以确保地形表面与原始点云数据相匹配，最终完成Revit实体地形创建，如图5所示。

图5  整合后点云模型（计算机截图）

3.4  土方数据融合分析

（1）将整个土方场区由面区域转化分割为带状断面区域，每个断截面为连续的曲线，可直接识别计算断面面积，选择适当的断面间距来计算土方体积，并最终对整个土方场区进行土方量的汇总。用断面法计算土方量，首先需在计算范围内布置断面线。断面的数量应根据设计地面和自然地面的复杂程度及设计精度要求来决定。在地形变化较小的区域，可以减少断面的布置数量。相反，在地形变化复杂且需要更高的设计计算精度的区域，需要增加断面的设置。两个相邻断面之间的间距应小于20 m，通常采用5~10 m的间距。通过绘制连续的断面线，可以获取每个断面的几何特征，包括断面的形状、长度和宽度。根据断面的几何特征，可以直接计算每个断面的面积。通过将断面面积与断面间距相乘，并将所有断面的土方量加和，即可得到整个土方场区的土方量。

（2）本项目将土方模型沿短轴方向按照5 m间距分割，生成截面图形。选择降低远裁剪偏移值95％以上使点聚合，以减小远裁剪偏移值对点云断面的离散程度的影响，呈现断面的形状和细节，便于绘制面积填充线。通过绘制填充线并根据点云数据计算每个断面的面积，反映土方场区各个断面的几何特征，包括形状、面积和位置信息。最终生成所有土方模型的截面图纸。

测算结果与系统软件直接读取的挖填方体积数据进行对比：挖方偏差=–2.25 %、填方偏差=1.11 %；将基坑按照5 m×5 m进行点位划分，在分割交叉点读取高程数值，按照传统方格网法进行土方测量数据读取，测算结果与传统方格网法进行对比：挖方偏差=–1.71 %、填方偏差=1.54 %，见表1，满足测算要求。测算结果可提供详细的点位坐标、断面高程以及断面图形，可用于验收交付、统计土方工程量并保存详细数据。

表1  土方测算结果

3.5  土方调配

常规建设工程中的土方工程由于场地受限等原因，测算的总土方量即为外运土方量，根据土体密实度计算。如果场区内有可用的土方堆场区域，通过在场区内实现挖填平衡，仅需运输挖除的土方即可。为了实现这一挖填平衡的目标，将已建立的建筑物体量模型，将其按照相同的坐标点导入到基坑挖填模型中进行拟合，如图6所示。删除开挖前的土方模型，只保留开挖后的基坑模型。同时，使用路面标高对基坑顶面进行封闭，填充区域即为项目需要回填的土方量。

图6   实景模型与建筑体量拟合

将挖填土方区域以20 m×20 m的间距进行分割，形成矩形土方调配区。根据土方融合数据统计每个土方调配区内挖方和填方数据，以计算每个调配区土体重心位置，并将其确定为土方起运点。通过进一步优化土方的调配和运输过程，计算各个调配区的平均运距，并将其归纳到运距统计图中，从而确定最佳土方调配策略，以最小化土方运输的总体距离。

考虑减少挖填重复倒运和运输距离，按土方量与运距乘积的大小确定最佳运输及倒运路线，该乘积函数值越小，总土方运输量和运费越小。常规建设工程土方留置为堆土统一集中放置，即所有回填的土方需在开挖后选择一个统一堆放点。

通过将场地内土方挖填区的土方运距和土方量代入计算公式，进行优化以确定最佳的土方调配方案。根据结果选择合适的土方留置区域，并构建土方留置的三维模型来考虑料场场地应用情况和操作面占用情况，以实现土方工程的高效管理和资源利用。

4  结束语

通过应用BIM技术简化土方测量和调配过程。通过数字化地形模型来减少现场测绘的工作量，并提供高精度的地形数据。利用航测摄影测量技术获得的航拍图像数据，结合BIM技术的三维建模能力，可以建立准确的地形模型，为土方量计算提供可靠的数据基础。能够快速计算土方量，综合考虑挖填土方量和运距等因素对土方调配方案的影响，以制订科学合理的调配方案。基于BIM+航测摄影测量技术对不规则原始地貌土方测算数据融合分析，大幅降低后期土方数据处理难度，省去了现场繁重的土方测量工作，提高了工作效率，也能够提供完备的土方数据支持。同时，依靠数据精确布置各调配区域的填、挖方土方调配方案，减少土方二次回运及留置土方，加快施工进度，降低施工成本，为各类工程项目的土方调配方案提供了一种满足项目内部挖填平衡、全局优化的科学设计方法，对类似工程有着重要的指导意义。