一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法及系统

技术领域

本发明属于测绘土方量技术领域，具体涉及一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法、系统及平台。

背景技术

现目前土方工程量的计算方法主要有方格网法、DEM法(三角网法)、田块法、断面法；传统测量地形出高程点、等高线及1：500地形图时，常用方法有移动站+基准站方式与RTK移动站+CORS方式，两种方式都需要测量人员在待测场地根据地形密集放点形成地形的高程点，耗时较长，时间成本较高。

因此，针对以上传统测绘都需要测量人员在待测场地根据地形密集放点形成地形的高程点，耗时较长，时间成本较高的技术问题缺陷，急需设计和开发一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法、系统及平台。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法；

本发明的第二目的在于提供一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析系统；

本发明的第三目的在于提供一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台；

本发明的第一目的是这样实现的：所述方法具体包括如下步骤：

所述方法具体包括如下步骤：

根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

进一步地，所述步骤根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径之前，还包括如下步骤：

对待测量场地进行像控点及检查点布置，并实时获取所述像控点及所述检查点点位数据。

进一步地，所述步骤根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建之中，还包括如下步骤：

对获取的航拍图片、图片内含有的定位信息、像控点的坐标数据进行整合处理，并进行几何建模和纹理建模。

进一步地，所述步骤对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型之中，还包括如下步骤：

对所述原三维模型进行遥感影像解译，并采用直接判读法剔除模型中的非必要物体；

选取非必要物体对应的网格，对删除网格后将留下的孔洞，采用基于网格数据的修复算法，参照孔洞边界的高程数据及孔洞四周的坡度趋势，拟合出一个平滑的曲面填充覆盖所述孔洞，并重构不规则三角网形成新的网格面。

进一步地，所述步骤对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型之中，还包括如下步骤：

采用矩阵点云投影算法，将密集的点云矩阵投影在第一实景三维模型上后生成附着在模型网格表面的第一点云矩阵模型。

进一步地，所述步骤结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型之中，还包括如下步骤：

根据土方平衡与调配原则规划建筑用地的设计平台边界及平台标高，生成设计平台的边缘；

根据平台周围地势变化，进行一级或多级放坡设计，根据设建筑平台及边坡的设计标高数据，利用该高程数据结合构建不规则三角网算法，建立数字地形模型方式，生成带边坡的设计平台参考三维模型。

进一步地，所述步骤对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量之中，还包括如下步骤：

通过填方栅格单独累加，生成整场填方工程总量；并通过挖方栅格单独累加，生成整场挖方工程总量

本发明的第二目的是这样实现的：所述系统具体包括：

路径创建单元，用于根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

处理模型创建单元，用于根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

第一生成单元，用于通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

第二生成单元，用于对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

第三生成单元，用于对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

第四生成单元，用于结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

第五生成单元，用于对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

进一步地，所述系统中还设置有：

获取单元，用于对待测量场地进行像控点及检查点布置，并实时获取所述像控点及所述检查点点位数据；

所述处理模型创建单元中还设置有：

整合处理建模模块，用于对获取的航拍图片、图片内含有的定位信息、像控点的坐标数据进行整合处理，并进行几何建模和纹理建模；

所述第二生成单元中还设置有：

剔除模块，用于对所述原三维模型进行遥感影像解译，并采用直接判读法剔除模型中的非必要物体；

网格处理模块，用于选取非必要物体对应的网格，对删除网格后将留下的孔洞，采用基于网格数据的修复算法，参照孔洞边界的高程数据及孔洞四周的坡度趋势，拟合出一个平滑的曲面填充覆盖所述孔洞，并重构不规则三角网形成新的网格面；

所述第三生成单元中还设置有：

第一生成模块，用于采用矩阵点云投影算法，将密集的点云矩阵投影在第一实景三维模型上后生成附着在模型网格表面的第一点云矩阵模型；

所述第四生成单元中还设置有：

第二生成模块，用于根据土方平衡与调配原则规划建筑用地的设计平台边界及平台标高，生成设计平台的边缘；

第三生成模块，用于根据平台周围地势变化，进行一级或多级放坡设计，根据设建筑平台及边坡的设计标高数据，利用该高程数据结合构建不规则三角网算法，建立数字地形模型方式，生成带边坡的设计平台参考三维模型；

所述第五生成单元中还设置有：

第四生成模块，用于通过填方栅格单独累加，生成整场填方工程总量；并通过挖方栅格单独累加，生成整场挖方工程总量。

本发明的第三目的是这样实现的：包括：处理器、存储器以及基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序；

其中在所述的处理器执行所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，实现所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法步骤。

本发明通过方法根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量；以及与所述方法相应的系统、平台，本方案以RTK移动测量配合无人机航测的方式提高实际项目三维测绘效率，缩短获取原始地形高程数据的时间，与传统方法相比提高30％以上，传统方法测绘400亩约需要10天，本方案实例大余项目446亩约耗时7天。同时以三维建模的形式体现出地表走势及土方平衡后的三维规划，更直观体现出各种土方平衡方案及规划方案的合理性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之在原始地形图中布置像控点位置示意图；

图2为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之在现场采用白色喷漆做“L”标记示意图；

图3为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之项目场地几何建模模型示意图；

图4为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之项目场地纹理建模贴图示意图；

图5为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之带地形特征的原始三维模型示意图；

图6为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之数字清表前存在汽车障碍物示意图；

图7为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之数字清表处理汽车障碍物示意图；

图8为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之三维模型1(完成数字清表)示意图；

图9为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之点云模型1示意图；

图10为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之含三维等高线的1：500平面地形图示意图；

图11为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之平台模型示意图；

图12为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之三维模型平台模型示意图；

图13为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之白色为点云模型1，灰色为点云模型2示意图；

图14为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法之栅格网土方量计算示意图；

图15为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法流程示意图；

图16为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法流程之二示意图；

图17为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析系统架构示意图；

图18为本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台架构示意图；

图19为本发明一种实施例中计算机可读取存储介质架构示意图；

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为便于更好的理解本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步说明，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。

本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。

需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。其次，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

优选地，本发明一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法应用在一个或者多个终端或者服务器中。所述终端是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述终端可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端可以与客户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

本发明为实现一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法、系统、平台及存储介质。

如图15-16所示，是本发明实施例提供的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法的流程图。

在本实施例中，所述基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法，可以应用于具备显示功能的终端或者固定终端中，所述终端并不限定于个人电脑、智能手机、平板电脑、安装有摄像头的台式机或一体机等。

所述基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法也可以应用于由终端和通过网络与所述终端进行连接的服务器所构成的硬件环境中。网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网。本发明实施例的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法可以由服务器来执行，也可以由终端来执行，还可以是由服务器和终端共同执行。

例如，对于需要进行基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析终端，可以直接在终端上集成本发明的方法所提供的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析功能，或者安装用于实现本发明的方法的客户端。再如，本发明所提供的方法还可以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在服务器等设备上，以SDK的形式提供基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析功能的接口，终端或其他设备通过所提供的接口即可实现基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析功能。

以下结合附图对本发明作进一步阐述。

如图15-16所示，本发明提供了一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法，所述的方法具体包括如下步骤：

S1、根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

S2、根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

S3、通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

S4、对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

S5、对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

S6、结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

S7、对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

所述步骤根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径之前，还包括如下步骤：

S10、对待测量场地进行像控点及检查点布置，并实时获取所述像控点及所述检查点点位数据。

所述步骤根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建之中，还包括如下步骤：

S21、对获取的航拍图片、图片内含有的定位信息、像控点的坐标数据进行整合处理，并进行几何建模和纹理建模。

所述步骤对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型之中，还包括如下步骤：

S41、对所述原三维模型进行遥感影像解译，并采用直接判读法剔除模型中的非必要物体；

S42、选取非必要物体对应的网格，对删除网格后将留下的孔洞，采用基于网格数据的修复算法，参照孔洞边界的高程数据及孔洞四周的坡度趋势，拟合出一个平滑的曲面填充覆盖所述孔洞，并重构不规则三角网形成新的网格面。

所述步骤对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型之中，还包括如下步骤：

S51、采用矩阵点云投影算法，将密集的点云矩阵投影在第一实景三维模型上后生成附着在模型网格表面的第一点云矩阵模型。

所述步骤结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型之中，还包括如下步骤：

S61、根据土方平衡与调配原则规划建筑用地的设计平台边界及平台标高，生成设计平台的边缘；

S62、根据平台周围地势变化，进行一级或多级放坡设计，根据设建筑平台及边坡的设计标高数据，利用该高程数据结合构建不规则三角网算法，建立数字地形模型方式，生成带边坡的设计平台参考三维模型。

所述步骤对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量之中，还包括如下步骤：

S71、通过填方栅格单独累加，生成整场填方工程总量；并通过挖方栅格单独累加，生成整场挖方工程总量。

具体地，在本发明实施例中，本方案采用无人机五向飞行倾斜摄影，利用多旋翼无人机搭载高清镜头相机组成倾斜摄影系统，通过路径规划设立五个镜头方向的航线，镜头朝向分别为正摄垂直地面方向、东朝向、南朝向、西朝向、北朝向，其中东南西北朝向与正摄方向呈一定角度的倾斜，以五个不用角度方向对地形进行全方位影像采集，可获取更精准的地形信息。

采用RTK定位技术，RTK(Real-TIme kinemaTIc)定位技术就是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，它能够实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并达到厘米级精度。选取装载有RTK模块的无人机，可提高定位精度，降低飞行误差。

采用模型修复(清表技术)，可利用模型网格修复技术，对无人机航拍摄影模型进行地表地表植被清除、模型杂物修复，得到理想真实的地表模型，有效避免土方测算受房屋杂物、地表植被等因素的干扰。

具体地，本方案结合具体的项目场地作为实例(简称大余项目)进行描述。

1.RTK无人机+RTK移动站测量

1.1.外业前准备

无人机作业前，项目场地需先完成清除地表植被、场内杂物等物理清表工作，减少地表物体对地表的遮挡，使无人机摄影系统获得真实的地表图像信息。

1.2.像控点标记

在待测量场地做像控点及检查点布置，像控点应均匀布散布于场地内，每个像控点选取场地内地势平坦、无遮挡物、易于分辨的位置，用白色粉末或与场地色差明显的涂料在像控点位置做“X”或“L”型标记。使用RTK移动站+CORS方式对像控点与检查点进行采集，可得出精准的大地坐标点。

在大冲项目中，完成物理清表后，根据原始地形图及现场地表情况，选取布置了5个像控点进行标记与采集数据，如附图1、2所示，像控点数据如附表1所示。

附表1：大冲项目像控点采集数据

1.3.无人机航线规划

根据项目场地土方测算区域规划飞行路径。以镜头正摄方向及东南西北四个朝向的方向分别设立一条“弓”字型航线围绕待航测区域，航测范围应根据土方测算范围的外边界外扩一部分距离(＝飞行高度*tanɑ，其中ɑ为无人机镜头方向与垂直方向的夹角)。

航线规划时候还需注意飞行高度、航飞速度、照片重叠率等设置，确保无人机飞行途中航拍效率及空三建模的精准度。

2.三维重组与数字清表

完成像控点、检查点布置采集及无人机航拍后，对获取的航拍图片、图片内含有的定位信息、像控点的坐标数据进行整合处理进行几何建模和纹理建模。其中几何建模根据数字摄影测量基本原理，结合航拍照片内含的地理位置信息、方位信息与像控点坐标，采用构建不规则三角网(TIN)算法，建立数字地形模型(DTM),如附图3中的大余项目场地模型；纹理建模则将提取航拍影像与DTM特征线，并以投影匹配的方式，获取精确内外方位元素，得到附着在几何模型上的纹理贴图，如附图4所示。

经过几何建模与纹理建模处理后便可获得带地形特征的原始三维模型，如附图5所示。

2.1.数字清表

经几何建模与纹理建模得出的原三维模型，需对其进行软件清表，除去测量场地内未清理完全的地表植被、场内杂物，以免对土方测量输出的真实结果造成影响，如大余项目无人机航摄过程中有汽车在场地地表上(如附图6所示)。对原三维模型进行遥感影像解译，采用直接判读法剔除模型中的非必要物体，选取非必要物体对应的网格，对删除网格后将留下的孔洞，采用基于网格数据的修复算法，参照孔洞边界的高程数据及孔洞四周的坡度趋势，拟合出一个平滑的曲面填充覆盖该孔洞，并重构不规则三角网形成新的网格面，针对附图6的数字清表效果如附图7。

待完成所有的软件清表工作后，可输出含有坐标信息的实景三维模型(以下简称“三维模型1”)，如附图8所示。

2.2.投影点云

完成三维模型1建模后，采用矩阵点云投影算法，将密集的点云矩阵投影在三维模型1上后生成附着在模型网格表面的点云矩阵模型(以下简称“点云模型1”)，点云模型1中每个点都含有相应的三维坐标信息，模型如附图9所示。点云模型1中的点越多，反应的模型三维数据则越精细，但计算量就越大，可根据需要合理规划点云矩阵的间隔及数量。

通过以上三维建模及点云投影的方式，得出的点云矩阵模型，可表达出实际地形的精细高程数据，同时也可导出含三位等高线的1：500平面地形图，如附图10所示。依据该实景三维模型及精密的高程数据，可更直观的体现出待测场地的地表情况，提高在作建筑用地平台设计时的规划效率。

2.3.土方平台设计

建筑用地的平台设计，利用获得的三维模型1与点云模型1的高程数据，根据土方平衡与调配原则规划建筑用地的设计平台边界及平台标高。得到设计平台的边缘后，根据平台周围地势变化，进行一级或多级放坡设计。以上步骤可获得设建筑平台及边坡的设计标高数据，利用该部分高程数据结合构建不规则三角网(TIN)算法，建立数字地形模型(DTM)方式，可生成带边坡的设计平台参考三维模型(以下简称“平台模型”)，如附图11所示。

将上述平台模型其投影至三维模型1，将三维模型1删减去被平台模型投影覆盖部分，获得土方平衡后的实景三维模型(以下简称“三维模型2”)，如附图12。

采用矩阵点云投影的方法，可获得数量、平面间隔与点云模型1一致的点云模型2，如附图13。此时点云模型1中各点北坐标、东坐标与点云模型2的一致，仅设计平台位置上的点在高程数据上存在差别，该差别便是土方平衡前后的高程差。

2.4.像控点标记

对点云模型1与点云模型2的设计平台位置部分的点集合采用方格网法进行栅格划分，得到两层精细网格(分别为栅格网1、栅格网2)，每个栅格四个顶点的三维坐标信息都已知，上下两层的精细栅格网通过上下两两映射对应关系可组成立体的栅格体块，通过计算栅格体块的体积并整合，便可获得土方平衡工程量。其中网格体块体积计算需要带方向带正负：

栅格网2位于栅格网1上方的栅格体块体积计为正，表示该栅格代表的地表位置需填方；

栅格网1位于栅格网2上方的栅格体块体积计为正，表示该栅格代表的地表位置需挖方；

计算时填方栅格单独累加完成后可获得整场填方工程总量，挖方栅格单独累加完成后可获得整场挖方工程总量；

同理，在三维模型1的基础上做道路、给排水等设计规划并计算挖填方工程总量，采取上述方式可获得相应的模型及土方结果。

2.5.像控点标记

通过以上方案，最终可获得基于实景三维地形模型，土方平衡后的三维整体规划模型。

为实现上述目的，本发明还提供一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析系统，如图17所示，所述的系统具体包括：

路径创建单元，用于根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

处理模型创建单元，用于根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

第一生成单元，用于通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

第二生成单元，用于对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

第三生成单元，用于对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

第四生成单元，用于结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

第五生成单元，用于对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

进一步地，所述系统中还设置有：

获取单元，用于对待测量场地进行像控点及检查点布置，并实时获取所述像控点及所述检查点点位数据；

所述处理模型创建单元中还设置有：

整合处理建模模块，用于对获取的航拍图片、图片内含有的定位信息、像控点的坐标数据进行整合处理，并进行几何建模和纹理建模；

所述第二生成单元中还设置有：

剔除模块，用于对所述原三维模型进行遥感影像解译，并采用直接判读法剔除模型中的非必要物体；

网格处理模块，用于选取非必要物体对应的网格，对删除网格后将留下的孔洞，采用基于网格数据的修复算法，参照孔洞边界的高程数据及孔洞四周的坡度趋势，拟合出一个平滑的曲面填充覆盖所述孔洞，并重构不规则三角网形成新的网格面；

所述第三生成单元中还设置有：

第一生成模块，用于采用矩阵点云投影算法，将密集的点云矩阵投影在第一实景三维模型上后生成附着在模型网格表面的第一点云矩阵模型；

所述第四生成单元中还设置有：

第二生成模块，用于根据土方平衡与调配原则规划建筑用地的设计平台边界及平台标高，生成设计平台的边缘；

第三生成模块，用于根据平台周围地势变化，进行一级或多级放坡设计，根据设建筑平台及边坡的设计标高数据，利用该高程数据结合构建不规则三角网算法，建立数字地形模型方式，生成带边坡的设计平台参考三维模型；

所述第五生成单元中还设置有：

第四生成模块，用于通过填方栅格单独累加，生成整场填方工程总量；并通过挖方栅格单独累加，生成整场挖方工程总量。

在本发明系统方案实施例中，所述的一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析中涉及的方法步骤，具体细节已在上文阐述，此处不再赘述。

为实现上述目的，本发明还提供一种基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台，如图18所示，包括：处理器、存储器以及基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序；

其中在所述的处理器执行所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，实现所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法步骤，例如：

S1、根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

S2、根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

S3、通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

S4、对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

S5、对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

S6、结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

S7、对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

步骤具体细节已在上文阐述，此处不再赘述。

本发明实施例中，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台内置处理器，可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(CentralProcessing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器利用各种接口和线路连接取各个部件，通过运行或执行存储在存储器内的程序或者单元，以及调用存储在存储器内的数据，以执行基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析各种功能和处理数据；

存储器用于存储程序代码和各种数据，安装在基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台中，并在运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。

所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，随机存储器(RandomAccess Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读取存储介质，如图19所示，所述计算机可读取存储介质存储有基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析平台控制程序，实现所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法步骤，例如：

S1、根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

S2、根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

S3、通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

S4、对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

S5、对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

S6、结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

S7、对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

步骤具体细节已在上文阐述，此处不再赘述。

在本发明的实施方式的描述中，需要说明的是，流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读取介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。

另外，计算机可读取介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

在本发明实施例中，为实现上述目的，本发明还提供一种芯片系统，所述芯片系统包括至少一个处理器，当程序指令在所述至少一个处理器中执行时，使得所述芯片系统执行所述的基于无人机测绘三维地貌土方量实时分析方法步骤，例如：

S1、根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；

S2、根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；

S3、通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；

S4、对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；

S5、对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；

S6、结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；

S7、对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量。

步骤具体细节已在上文阐述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明通过方法根据场地土方测算区域，并结合无人机飞行数据创建无人机飞行路径；根据所述无人机飞行路径，实时获取所述待测量场地图片数据，并结合所述检查点点位数据进行处理模型创建；通过处理模型处理后，实时生成带地形特征的原始三维模型；对所述原始三维模型进行清表和填充覆盖处理，实时生成含有坐标信息的第一实景三维模型；对所述第一实景三维模型进行矩阵点云投影处理，实时生成第一点云矩阵模型；结合所述第一实景三维模型和所述第一点云矩阵模型，生成带边坡的设计平台参考三维模型和第二实景三维模型；对所述设计平台参考三维模型进行栅格划分处理，通过计算栅格体块的体积并整合，生成土方平衡工程量；以及与所述方法相应的系统、平台，本方案以RTK移动测量配合无人机航测的方式提高实际项目三维测绘效率，缩短获取原始地形高程数据的时间，与传统方法相比提高30％以上，传统方法测绘400亩约需要10天，本方案实例大余项目446亩约耗时7天。同时以三维建模的形式体现出地表走势及土方平衡后的三维规划，更直观体现出各种土方平衡方案及规划方案的合理性。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。