黄子懿 付卢萱
(1.西南交通大学交通运输与物流学院 四川成都 610031；
2.西南交通大学地球科学与环境工程学院 四川成都 610031)
随着国家重点规划铁路建设项目的实施，铁路工程穿山越岭已成常态，沿线地形高差显著、板块活动强烈、山地灾害频发、生态环境敏感，由此导致铁路选线设计工作面临巨大挑战。铁路勘测是铁路设计的基础，贯穿了铁路规划、可研、初步设计到施工图设计各个阶段，勘测效率和质量对铁路线路的选线设计有重要影响。当前铁路勘测主要以使用GNSS-RTK＋全站仪的人工测量手段为主，存在勘察周期长、人工工作量大、自动化程度低、在复杂山区环境下开展勘测工作极为困难等问题，影响铁路项目的进展，压缩了设计周期，进一步影响整个设计质量。
随着测绘技术、装备、软件快速发展，当前铁路勘察已初步形成空、天、地一体化的数据采集和处理体系，铁路勘测的成果质量和作业效率显著提升[1-2]。智能勘测为适应铁路勘察设计对三维数字化勘测成果的需求，综合使用数字摄影、激光雷达、倾斜摄影、水下地形测量船、无人机等新兴测绘技术为主快速获取大范围三维空间数据[3-5]，通过计算机自动化或半自动化提取三维空间数据中的相关特征信息，实现多源数据联合建模，快速生成计算机可识别的数字化勘测产品，为铁路二维、三维和BIM设计提供勘测数据服务[6]。因此，本文探讨智能勘测在铁路选线中的应用，特别是在地形地质条件复杂、大高差等困难环境中的应用优势，以提高铁路选线效率和成果质量，为铁路选线设计工作提供一定参考。
智能勘测新模式是在铁路勘察设计中全面采用测绘新技术，并将智能勘测与智能设计有机结合，采用智能勘测手段实现各种数据采集，深化智能勘测成果的应用，部分替代或完全替代传统勘测的相关工作，解决传统铁路勘测人力工作繁重、处理效率低下、质量控制困难、产品形式固化的难题，实现外业工作航测化、内业成果数字化、信息提取智能化、产品应用服务化。
2.1 数据采集
近年来，以北斗导航定位技术、无人机技术、倾斜摄影技术、无人机激光雷达技术、移动SLAM技术为代表的数据采集手段在铁路勘察领域获得了极大的推广应用，各技术手段主要功能及应用描述见表1[7-9]。
2.2 数据存储
针对传统测量数据精密工程测量成果在成果提交时易造成文件发送错误、成果数据更新不及时等问题，随着激光雷达、倾斜摄影等新技术的不断推广应用，生成的点云和实景模型数据量巨大，传统的数据管理模式已无法满足高效数据管理应用需求。基于多源空间数据库的构建技术及三维数据可视化展示与仿真技术等多项技术，打造智能铁路测量数据库和地理信息服务平台。基础地理信息数据建库是在数据分析和数据标准制定的基础上，实现图形数据到基础地理信息数据的整理加工，生产符合标准的基础地理信息数据。经过数据质检合格后的基础地理信息数据进行统一的建库管理，满足后续数据管理应用需求，如图1所示。解决智能勘测数据的管理问题，在为各设计专业提供高质量测量数据的同时提供优质的数据服务。
2.3 数据服务
智能勘测大数据平台采用浏览器/服务器(B/S)模式，数据和分析功能都由计算存储中心的服务器以网络服务形式发布，在应用终端无需任何其他数据库、GIS等专业软件，只需通过网络浏览器访问服务器地址即可获取数据和分析服务。在B/S模式下，无论是桌面端还是手机平板等移动端，甚至一些专业设计软件端，都能通过相同的网络服务接口获取对应的应用服务，有效提高了数据服务应用的便捷性，降低了终端数据应用开发的成本。
依托智能勘测大数据平台，可以为设计专业提供全方位的地理空间数据服务，打造勘测与设计既职责明确，又协同一体的新的工作模式。该方案通过开发形成高识别度、高容量、高现势性的三维铁路勘察数据库，对海量勘测数据实行集中统一管理，借助网络化数据服务平台，参与项目的所有设计师无需安装专业软件、无需拷贝海量数据，直接通过开放的服务接口利用浏览器即可访问所有勘测数据，满足了扁平化、网络化、协同化勘测设计需求[10-12]。
3.1 虚拟踏勘
虚拟踏勘在智能勘测大数据平台上进行，线、桥、地、站、隧等各专业能直观地在三维场景中进行方案浏览和比选，通过大数据平台辅助本专业定线工作，有效地降低了外业踏勘的人力和时间投入，提高了踏勘的效率，如图2所示[13-15]。
3.2 无人机辅助踏勘
对于室内虚拟踏勘无法完全看清的工点，需要实地踏勘。实地踏勘采用无人机航拍配合，踏勘效率和质量得到大幅提高，踏勘结果可回溯、真实留存，极大帮助了设计人员了解工程现场情况。
3.3 控制因素测量
道路、房屋、水系等各种影响线路设计的控制因素的测量，综合采用立体影像、激光点云和倾斜摄影等智能勘测数据首先进行内业扫描，内业较难判识或遮挡严重部分由外业实测[16-17]。
3.4 中线和断面测量
粗纵断面:利用DEM模型自动生成，快速反馈，辅助稳定线位。
精纵断面:内业提取、外业补充，河流、水塘、高等级公路跨点及既有线等位置由外业实测。
精横断面:采用“内业采集＋外业实测“的作业方式，大部分数据通过内业获取，河流、水塘、高等级公路跨点及既有线等位置由外业实测，如图3所示。
3.5 房屋拆迁调查及测量
定测前对全线主要房屋密集区域进行倾斜摄影并完成倾斜建模，由线站和勘察专业室内在倾斜模型上进行房屋量测工作，后期线站专业只需拿平板进行入户调查和少量补测即可完成工作。
3.6 不良地质调查
通过倾斜模型，帮助地路专业识别不良地质体。在没有倾斜模型的情况下，通过点云数据结合正射影像帮助地质专业识别不良地质体。对于内业判识不清的可疑点，采用无人机航拍辅助现场调查。
3.7 通防调查
基于激光点云、倾斜摄影实景三维模型可以快速、高效确定高压电塔角点位置，结合原始影像可以判别线路走向，对同一条线路内电塔进行识别、提取并确认电塔属性信息。基于激光点云可以高精度测量铁塔风车、高度及跨线路处高压线最低点距轨面标高等信息。
在某铁路工程中，线路经过区域地形总体上呈现两端低、中间高的形态，地貌以丘陵区、山地为主。该工程采用智能勘测技术与传统勘测手段进行对比，见表2。传统勘测以GNSS-RTK＋全站仪为普遍测量手段，在项目现场投入大量人力(测量和专业技术人员)开展实地踏勘调查和数据采集的劳动密集型作业。智能勘测充分利用无人机结合激光雷达、倾斜摄影、北斗导航、大数据等新兴测绘手段和网络技术快速获取大范围三维空间数据，形成计算机可识别的数字化勘测产品，为铁路工程项目的BIM和智能化设计提供勘测数据服务，将勘测阶段大量作业人工用新技术、新方法解放出来，目前铁路勘测由外业转向内业的工作内容，如横断面、纵断面、控制因素扫描、工点图制作等工作基本由外业转为内业处理。
表2 传统勘测与智能勘测工作对比
随着铁路勘察设计向着数字化、自动化、智能化方向发展，智能勘测综合使用数字摄影、激光雷达、倾斜摄影、水下地形测量船、无人机等新兴测绘技术快速获取大范围三维空间数据，为铁路二维、三维和BIM设计提供勘测数据服务新模式。本文在实际的铁路勘测项目中，通过传统勘测和智能勘测的对比，表明智能勘测能有效提高勘测成果质量、缩短设计周期，在极复杂艰险山区环境下优势显著，在铁路选线中具有广阔的应用前景。
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