本发明涉及测绘技术领域，具体涉及一种道路工程土方量测量方法及系统。
背景技术：
在资源性企业盘存工作中应用广泛，目前大多采用人工丈量或是激光测距打点等方法，工作量大，时间长，精度低，耗费大量人力物力。每一次测量立项，对业主和测量人员都是一次身心考验。
技术实现要素：
为了解决上述不足的缺陷，本发明提供了一种道路工程土方量测量方法及系统，具有良好的机动性、灵活性和安全性，可通过自动方式对地物进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据，从而实现对道路工程土方量的测量。
本发明提供了一种道路工程土方量测量方法，包括以下步骤：
在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值，根据布设的像控点，利用无人机获取航摄影像数据，对获取的影像数据、以及POS数据和像控数据进行处理，得到点云数据；
对获取的点云数据进行格网化，形成格网化的点集数组；
判断点集数组中的各点与测区范围的位置关系，当点云在任一凸多边形的内部或边界上时，对其对应的立方体体积进行计算；
基于上述的立方体体积的计算结果针对挖方和填方对应的土方量进行积分求和，既可以得到道路工程土方量土方量。
上述的方法，其中，所述在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值，根据布设的像控点，利用无人机获取航摄影像数据，对获取的影像数据、以及POS数据和像控数据进行处理，得到点云数据的步骤包括：对三维激光扫描仪采集的点云数据进行去噪、平滑预处理；然后提取点云数据的边界点并进行点云数据精简。
上述的方法，其中，所述对三维激光扫描仪采集的点云数据进行去噪、平滑预处理；然后提取点云数据的边界点并进行点云数据精简的步骤包括：
使用Delaunay三角网格化建立道路的网格模型，利用纹理映射的方法绘制出逼真的道路模型。
上述的方法，其中，所述对获取的点云数据进行格网化，形成格网化的点集数组的步骤包括：
对获取的点云数据进行预处理。
上述的方法，其中，所述判断点集数组中的各点与测区范围的位置关系，当点云在任一凸多边形的内部或边界上时，对其对应的立方体体积进行计算的步骤包括：
堆料边界的得出；
根据堆料边界范围，以边界地平面为基准建立等高线创建计划面。
本发明的另一面，本发明还提供了一种道路工程土方量测量的系统，包括无人机搭载系统，所述无人机搭载系统用以获取影像数据；数据处理系统，所述数据处理系统用于对接收的数据进行处理；定位系统，所述定位系统与所述无人机搭载系统相连，数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载系统相连。
上述的系统，其中，所述数据处理系统包括第一对比电路、滤波电路和信号放大电路，所述信号放大电路分别与所述第一对比电路和滤波电路相连。
上述的系统，其中，所述数据处理系统还包括多个对接模块和第二对比电路，所述第二对比电路用以对接收的数据信号进行对比并将对比之后的数据传递到数据分析模块。
本发明具有以下优点：具备良好的机动性、灵活性和安全性，可通过自动方式对地物进行飞行扫描测量和成像，获得地表高精度点云和影像数据，从而实现对道路工程土方量的测量。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明及其特征、外形和优点将会变得更明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
图1为本发明的一种道路工程土方量测量方法的流程示意图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
本发明提供了一种道路工程土方量测量方法，包括以下步骤：
参照图1所示，步骤S1：在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值，根据布设的像控点，利用无人机获取航摄影像数据，对获取的影像数据、以及POS数据和像控数据进行处理，得到点云数据，例如可以通过无人机并通过GNSS卫星接收机进行定位，具体包括点云数据获取，例如在测区范围内布设像控点，并测量所述布设像控点的坐标值，进一步为，根据测区范围向外扩展一定距离，测区范围按照9点法布设像控点，使用GNSS接收机测量或全站仪精确测量布设像控点的坐标值。进一步，对三维激光扫描仪采集的点云数据进行去噪、平滑预处理；然后提取点云数据的边界点并进行点云数据精简。进一步优选为：使用Delaunay三角网格化建立道路的网格模型，利用纹理映射的方法绘制出逼真的道路模型。
步骤S2：对获取的点云数据进行格网化，形成格网化的点集数组，具体包括，对获取的点云数据进行预处理，进一步为，将获取的影像数据、以及POS数据和像控数据导入数字摄影测量工作站完成空三计算和密集点云生成，设置合理的点云输出间距，得到点云数据。其中，所述POS数据为对应无人机传感器的姿态参数数据。
步骤S3：判断点集数组中的各点与测区范围的位置关系，当点云在任一凸多边形的内部或边界上时，对其对应的立方体体积进行计算，具体包括步骤S3a：堆料边界的得出，具体为首先将las格式高精度激光点云抽稀后，转换存储为软件支持的txt格式文件，通过“创建曲面”创建一个“现状面”，并导入点文件，按照实际情况添加堆料边界，划定其范围；步骤S3b：根据堆料边界范围，以边界地平面为基准建立等高线创建计划面。
步骤S4：基于上述的立方体体积的计算结果针对挖方和填方对应的土方量进行积分求和，既可以得到道路工程土方量土方量，具体为利用配套的专业数据处理软件，基于DTM法(不规则三角网法)进行直接运算，得出道路工程土方量。
本发明的另一面，一种道路工程土方量测量的系统，包括无人机搭载系统，无人机搭载系统用以获取影像数据，其中无人机搭载激光扫描仪进行影响数据的获取，具有实时、360°、3D数据采集和测量的特点，支持16个通道，每秒30万个三维点云数据，能实现360°无死角激光点云数据获取；数据处理系统，所述数据处理系统用于对接收的数据进行处理；定位系统，所述定位系统与所述无人机搭载系统相连，数据处理终端，所述数据处理终端与所述无人机搭载系统相连。
在本发明一可选实施例中，数据处理系统包括第一对比电路、滤波电路和信号放大电路，所述信号放大电路分别与所述第一对比电路和滤波电路相连，可以用于对接收数据的过滤以及排除异常的数据，可以提高测量的精度。
在本发明一可选实施例中，数据处理系统还包括多个对接模块和第二对比电路，所述第二对比电路用以对接收的数据信号进行对比并将对比之后的数据传递到数据分析模块，可以提高测绘精度。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。