【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程地形测绘，尤其涉及一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统及测绘方法。
技术介绍
1、随着工程项目的规模和复杂性不断增加，对地形测绘技术的需求也日益提高。传统的地形测绘方法往往依赖大量的人工操作，不仅耗时耗力，而且难以满足现代工程对于精度和效率的双重要求。
2、经检索，中国专利申请号为cn202210913199.1的申请方案，公开了一种三维地形测绘方法、系统及终端设备，其方法包括基于地理范围信息及初始测绘工具，制定初始测绘调度策略；当根据初始测绘调度策略调用初始测绘工具进行测绘时，获取实时地形数据；根据实时地形数据预测初始测绘工具是否满足测绘条件；当初始测绘工具不满足测绘条件时，根据目标测绘工具对初始测绘调度策略进行调整，得到目标测绘调度策略；调用目标测绘工具进行测绘，直到得到待测绘目标地的三维地形图。上述专利中的测绘方法存在以下不足：虽能够满足一定的测绘需求，但是缺少动态优化和实时决策能力，还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统及测绘方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，包括：
4、数据获取模块：通过地面激光扫描、无人机摄影测量、卫星遥感收集地形原始数据；
5、数据处理模块：对收集到的原始数据进行清洗、校正和融合处理；具体采用如下公式：
7、三维建模模块：该模块利用处理后的数据，结合地形学与计算机图形学原理，构建高精度的三维地形模型；
8、分析评估模块：对构建的三维模型进行稳定性、安全性和可行性分析；
9、输出展示模块：将分析后的三维模型以图形、报表形式输出。
10、优选的：所述工程地形测绘系统的测绘方法，包括如下步骤：
11、s1：使用数据获取模块收集地形数据；
12、s2：通过数据处理模块对数据进行清洗和校正；
13、s3：利用三维建模模块构建地形的三维模型；
14、s4：使用分析评估模块对模型进行分析；
15、s5：最后通过输出展示模块将结果呈现给用户。
16、优选的：所述数据获取模块，包括：
17、多源数据采集单元，集成地面lidar扫描、无人机航拍、卫星遥感数据获取技术；提供自动化的采集计划生成，以优化资源利用和时间管理；
18、实时数据更新单元，实时监控数据获取设备状态，确保数据采集的连续性与稳定性；自动更新地理信息数据库，反映最新的地形变化。
19、优选的：所述数据处理模块，包括：
20、数据清洗单元：识别和剔除噪声数据、异常值；实现数据的格式标准化和统一化处理；
21、数据校正单元：对原始数据进行地理位置的精确校正；应用统计学方法对数据进行校验，提高数据质量；
22、数据融合单元：整合不同来源的数据，提高解析度和准确度；通过数据融合技术实现多源数据的同化。
23、优选的：所述三维建模模块，包括：
24、模型生成单元：根据处理后的数据自动建立初步的三维地形模型；支持多种三维建模技术；
25、模型细化单元：应用纹理映射和几何细节增强技术，提高模型的真实感；利用分类和分割算法精细化地表覆盖物和建筑物；
26、其中，所述三维建模模块基于卷积神经网络的图像分割算法精细化地表覆盖物和建筑物，具体公式为：
27、其中，x代表输入的地表覆盖图像，和分别代表第i层的卷积核权重和偏置，是激活函数，是sigmoid函数，用于输出层来生成分割概率图。
28、优选的：所述分析评估模块，包括：
29、稳定性分析单元：计算模型的力学稳定性，预测可能的形变和塌陷区域；使用有限元分析模拟地形受力情况；
30、风险评估单元：对模型中的自然灾害风险进行量化评估；结合历史数据和ai预测未来的风险趋势；
31、其中，所述分析评估模块使用非线性有限元分析模拟地形受力情况，具体如下：
32、其中，是节点位移向量，是外力向量，是依赖于位移的切线刚度矩阵，是应变-位移矩阵，是应力-应变关系矩阵，是应变，是应力。
33、优选的：所述输出展示模块，包括：
34、可视化展示单元：提供多视角、可交互的三维地形模型视图；支持虚拟现实和增强现实技术的模型展示；
35、报告生成单元：自动产生详细的分析报告和图表；支持自定义报告模板和数据导出。
36、优选的：还包括：智能处理模块：采用机器学习算法来优化数据处理流程；通过训练数据，学习和识别数据中的噪声和异常值，并自动进行校正；使用深度学习网络来融合不同来源和不同类型的数据，提高数据的准确度和完整性；
37、其中，所述智能处理模块，包括：
38、模式识别单元：应用模式识别技术辨识地形特征和关键地标；使用特征匹配算法来提高数据处理的精度；
39、智能滤波单元：利用自适应滤波和卷积神经网络改善数据信号质量；实现智能去噪和数据平滑，减少信息丢失；
40、其中，所述智能处理模块使用改进的sift特征匹配来提高数据处理的精度，具体如下：
41、其中，是高斯函数，是尺度空间，高斯差异，是输入图像，通过计算，提取出的特征点用于精确的数据对齐和匹配。
42、优选的：还包括：自适应建模模块：运用卷积神经网络来分析和学习地形特征，从而自动调整三维建模算法的参数，以适应不同的地形特性和复杂度；
43、其中，所述自适应建模模块，包括：
44、参数自适应单元：根据地形特性动态调整建模参数；利用深度学习进行参数预测和优化；
45、模型优化单元：应用遗传算法和粒子群优化进行模型结构优化；自动调整模型分辨率，平衡性能和精度；
46、其中，所述自适应建模模块应用混合遗传算法与粒子群优化进行模型结构优化，具体如下：
47、其中，是粒子速度，是粒子位置，是个体最优位置，是全局最优位置，是惯性权重，和是加速系数，和是随机数，是适应度。
48、优选的：还包括：智能评估模块：利用遗传算法、粒子群优化算法，对工程设计方案进行优化，以找到最稳定、经济、可行的施工方案；同时，结合模拟退火、蚁群算法对地形模型进行承载力、滑坡风险多目标评估；
49、其中，所述智能评估模块，包括：
50、方案优化单元：使用模拟退火、蚁群算法寻找最优工程设计方案；结合专家系统提供决策支持；
51、敏感性分析单元：评估模型对于不同因素的敏感度；运用机器学习方法预测和降低不确定性影响。
52、本专利技术的有益效果为：
【技术保护点】
1.一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述工程地形测绘系统的测绘方法，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述数据获取模块，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述三维建模模块，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述分析评估模块，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述输出展示模块，包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，还包括：智能处理模块：采用机器学习算法来优化数据处理流程；通过训练数据，学习和识别数据中的噪声和异常值，并自动进行校正；使用深度学习网络
9.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，还包括：自适应建模模块：运用卷积神经网络来分析和学习地形特征，从而自动调整三维建模算法的参数，以适应不同的地形特性和复杂度；
10.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，还包括：智能评估模块：利用遗传算法、粒子群优化算法，对工程设计方案进行优化，以找到最稳定、经济、可行的施工方案；同时，结合模拟退火、蚁群算法对地形模型进行承载力、滑坡风险多目标评估；
...【技术特征摘要】
1.一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述工程地形测绘系统的测绘方法，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述数据获取模块，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述三维建模模块，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述分析评估模块，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于三维构建模型的工程地形测绘系统，其特征在于，所述输出展示模块，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁志政，王占梅，孔祥芸，孙琦慧，姜皓，马文华，胡会军，
申请(专利权)人：烟台腾辉地理信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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