本报韶关讯 “周工，3号填方区实时数据显示，当前填筑高程比设计值低8厘米，建议现场调动推土机进行填补。”10月28日上午，中铁四局一公司南方韶关试车场项目部智慧调度中心大屏前，技术员杨跃杰通过数字孪生系统向现场发出指令。不到10分钟，推土机操作手王强便根据系统推送的三维导航路径完成精准补填。

　　这一幕，源于该项目部自主研发的《基于无人机多源数据孪生的可视化土石方计算与调配工法》。该技术通过无人机航测、三维建模与数字孪生平台深度融合，实现土方石工程的精准计算、动态模拟与优化调配，显著提升施工效率与资源利用率。

　　在广东韶关新丰县这片最大高差近150米的复杂山地，曾经靠人工扛着仪器、翻山越岭测地形的时代已成为历史。如今，一架架搭载激光雷达与多光谱相机的无人机腾空而起，配合后台智能算法与数字孪生平台，将整片山林“搬”进电脑，构建出厘米级精度的“数字山地”。

　　“以前我们扛着RTK仪器爬山，一天最多跑两三个点位，遇到陡坡或密林根本进不去。”测量员詹迎归回忆道，“有一次为测一个边坡数据，我和同事绕了整整6公里山路，花了大半天时间，结果还因为植被遮挡误差超标，得重测。”他说这话时，正盯着调度中心大屏上实时更新的三维模型，“现在无人机一飞，两小时搞定全场，精度还从原来的±20厘米提升到±5厘米，效率提高了80%以上。”

　　当前，国内工程建设不断向西部及山区转移，土石方调运规模大、平衡难度高。在韶关这样的山岭重丘区，传统测量如同“盲人摸象”，难以快速精准掌握全局地形，且成本高、风险大、数据更新滞后，经常导致施工中土方调配不合理，造成工期延误和成本上升。

　　为此，项目技术团队为无人机配备了激光雷达、多光谱相机等多种传感器，如同为无人机装上“透视眼”，可穿透当地厚达2米的灌木层，精准捕捉真实地表形态。同时，采用“萤火虫群优化算法”规划飞行航线，使无人机群协同作业路径最优、重叠率降低至15%以下，单次航测覆盖面积达5平方公里，数据采集效率较传统模式提升75%。

　　“最头疼的是山区点云数据噪声多，树影、碎石、反光面都会干扰建模。”项目技术负责人周浩带领团队攻关数月，开发出基于深度学习的智能滤波与点云分类技术，能自动识别并剔除90%以上的非地面点，将三维建模时间由原来的48小时压缩至6小时内，模型精度达到±3厘米。在生成高精度三维实景模型后，项目团队进一步构建了“数字孪生”系统，打造真实工地的虚拟镜像。通过布设在关键作业面的物联网传感器，现场地形变化、机械作业状态等数据每15分钟同步一次，实现“虚实联动、动态感知”。

　　该工法在南方韶关试车场项目中成功应用后成效显著。系统自动计算出最合理的土方调运方案，施工人员像使用“导航地图”一样，在三维可视化界面中直观查看每一处填挖量和运输路径；地形测绘时间较传统方式缩短约80%，让施工进度明显加快；高精度三维模型帮助设计人员“身临其境”优化方案，从源头上减少设计变更与返工。

　　10月14日，在上汽大众吐鲁番试车场举办的中国汽车工业协会汽车试验场分会年会上，项目团队对该工法做了专题报告，引发行业广泛关注。目前，该工法已申报5项发明专利，专利获授权1项，发表学术论文1篇。 许尧 黄伟