摘要：为解决地下管网管理中的定位精度和数据一致性问题,本研究提出了一种结合高精度定位与GIS数据的融合方法。研究表明,卡尔曼滤波算法可有效降低RTK-GPS定位数据的噪声,提升测量精度；引入空间冲突检测与消解算法,可提升多源数据的整合效率,减少位置冲突。实验结果表明,采用本方法后,管网节点的属性继承准确率提升至94.7%,空间冲突消解率达到91.3%,综合数据质量指数提高至92.1分,证明了本方法在提升地下管网数据质量方面的有效性。

　　关键词：地下管网；高精度定位；GIS数据融合；卡尔曼滤波

　　0引言

　　数据融合技术是指将来自多个数据源的信息进行综合处理,以获得比单一数据源更准确、更完整的信息表达。在地下管网管理中,数据融合能够整合高精度定位数据、GIS属性数据、历史档案等多源异构信息,形成统一的管网空间数据库。然而,当前地下管网管理面临诸多挑战,如高精度定位设备采集的实测数据易受测量环境影响产生噪声和漂移、GIS数据库中管网信息空间位置精度不足、定位数据与GIS属性数据之间缺乏智能关联方法等。基于此,本研究将高精度定位技术与GIS数据管理技术相结合,提出了一种地下管网高精度定位与GIS数据融合方法。

　　1地下管网高精度定位数据的滤波降噪处理

　　实时动态差分GPS(RTK-GPS)技术虽能实现厘米级定位精度,但实际测量数据仍存在显著的随机误差和系统性漂移[1]。随机误差源于卫星信号多路径效应、大气延迟及接收机热噪声,呈现零均值高斯分布特征；系统性漂移则由基准站坐标误差传播、卫星几何构型变化及磁场干扰等引起。城市复杂环境中的高楼遮挡和电磁干扰进一步加剧误差水平,严重影响GIS建库质量[2]。因此,本研究引入卡尔曼滤波算法对原始数据进行实时降噪。

　　在地下管网定位场景中,将管线节点的三维坐标(x,y,z)及其变化速率(x.,y.,z.)作为状态变量,建立离散时间状态空间模型。状态方程描述管线节点位置随测量进程的演化规律,观测方程则表征RTK设备输出值与真实位置之间的关系。卡尔曼滤波的递推过程分为预测和更新两步,其核心公式如式（1）所示：

       阵；Kk为卡尔曼增益矩阵。卡尔曼增益根据预测误差协方差和观测噪声协方差动态计算,自动调节预测值和观测值的权重。当观测噪声较大时,Kk减小,滤波器更信任预测值；反之则更信任观测值。

　　实施过程中,首先根据RTK设备的技术参数设定观测H,通过多次静态观测确定过程噪声协方差矩阵。在外业测量时,将RTK实时输出的坐标作为k输入滤波器,逐点进行递推计算,输出经过降噪处理的最优估计坐标,为后续的GIS数据融合提供高质量的空间位置基准。

　　2基于GIS技术的地下管网多源数据集成

　　GIS为地下管网数据管理提供了空间数据组织和可视化平台。GIS空间数据库采用矢量模型存储管网信息,将管线、检查井、阀门等分别表达为线要素、点要素,并关联属性表记录管径、材质、埋深等工程信息[3]。通过SQL查询和空间分析工具,可实现管网信息的快速检索、统计分析和专题制图,拓扑规则定义功能则用于维护管网要素间的连通关系。然而,地下管网GIS数据库建设需整合纸质竣工图数字化成果、早期GPS测量数据、管线探测成果等多源历史数据,由于采集时间、测量精度、坐标系统等差异,空间位置上存在显著冲突,主要表现为三种形式。

　　（1）位置偏移冲突。同一管线在不同数据源中的坐标位置相差数米甚至数十米。（2）拓扑冲突。管线在交叉点处未形成正确的节点连接,或者出现管线悬空、重叠等不合理现象。（3）属性—空间不一致冲突。空间位置相近的管线要素具有矛盾的属性描述。

　　这些冲突如不加处理直接入库,将导致GIS系统无法进行有效的网络分析和爆管影响评估,严重影响数据的可用性[4]。

　　为解决上述三种冲突,本研究引入基于缓冲区分析的空间冲突检测与消解算法。该算法为高精度数据源建立空间缓冲区作为基准参照系,检测其他数据源中存在空间冲突的要素,并根据数据质量等级进行位置调整。算法实施分为三步：第一步进行数据质量分级,根据数据来源、测量方法和时间新旧程度,将所有数据源划分为高、中、低三个质量等级,经卡尔曼滤波处理的RTK实测数据被定义为最高质量等级。第二步为缓冲区冲突检测,算法核心公式如式（2）所示：

　　式中,Lref表示参考管线；Ltest表示待检测管线(低质量数据)；p为参考管线上的任意点；□.□表示点到线的最短距离；δthreshold为冲突检测阈值。当待检测管线与参考管线的最小距离小于设定阈值(通常取2~5m)且两者属性描述相似时,判定两者表达同一管线,存在位置冲突。

　　第三步为位置消解,对检测出的冲突管线,计算其与参考管线之间的平均偏移向量,将待检测管线沿该向量进行整体平移,使其与高精度参考数据在空间上对齐。在拓扑冲突处理方面,算法建立了节点捕捉机制。当两条管线的端点距离小于捕捉容差时,自动将两端点合并为一个共享节点,建立拓扑连接关系。对于管线交叉但未生成节点的情况,在交点处自动打断管线并插入连接节点。

　　3高精度定位数据与GIS属性数据融合

　　获得管网节点定位数据集(P={P1,P2,...,Pm})和管网GIS数据集(L={L1,L2,...,Ln})后,本研究构建了基于空间邻近性约束的属性继承融合框架,将高精度定位点作为空间位置基准,在其邻域范围内搜索GIS数据集中的管线要素,通过空间关系计算确定归属关系,将管线的属性信息继承到定位点上,生成兼具高精度坐标和完整属性的融合数据节点[5]。

　　对于定位数据集中的任一点Pi,在GIS数据集中搜索其空间邻域R内的所有管线要素,构成候选集Li={Lj∣d(Pi,Lj)≤R},其中d(Pi,Lj)表示点Pi到管线Lj的欧氏距离。当候选集非空时,采用距离反比加权法进行属性继承。设候选集中共有k条管线,定义点Pi对管线Lj的归属权重如式（3）所示：

　　在实际应用中,单纯依赖空间距离进行属性继承可能导致融合错误。典型场景包括定位点位于多层管网交叉区域,邻域内同时存在多种类型管线；或因GIS数据位置偏差,距离最近的管线并非实际所属管线。为此,本研究引入拓扑约束条件对融合过程进行优化。在构建候选集时增加拓扑一致性检验,判据包括：（1）定位点位于管线延伸方向上；（2）节点设施定位点与管线端点距离小于设定阈值；（3）定位点高程信息与管线埋深属性相匹配。融合算法执行流程如下：遍历定位数据集中的每个点,在GIS数据集中进行空间邻域搜索；对候选管线逐一进行拓扑一致性检验,剔除不满足条件的管线；对通过检验的候选管线计算距离权重并进行属性继承；将融合后的节点数据写入新数据库。对于候选集为空或未通过检验的定位点,标记为“待人工审核”。高精度定位与GIS数据融合架构如图1所示。

　　4方法应用

　　4.1测试准备

　　为验证所提方法的有效性,选取某市老城区地下供水管网作为测试对象,该区域面积约2.5km2,包含DN100-DN800口径管线共计37km,检查井及阀门节点420个。测试方法采用对比实验设计,设置三组方案。

　　（1）仅使用原始RTK数据更新GIS位置,称为基准方案。（2）使用卡尔曼滤波处理后的RTK数据更新GIS位置,称为改进方案一。（3）采用本文完整方法,即卡尔曼滤波+冲突消解+模糊融合,称为完整方案。

　　每组方案生成独立的融合数据库,野外实地复核100个随机抽样节点的真实位置和属性,作为精度评估的参照标准。

　　测试指标体系包含四项关键指标：定位精度提升率,计算滤波前后定位数据的均方根误差（RMSE）降低百分比,验证卡尔曼滤波的降噪效果；空间冲突消解率,统计多源数据整合前后的位置冲突数量变化,验证冲突检测算法的有效性；属性继承准确率,计算融合后节点属性与实地核查结果的一致性比例,验证融合算法的可靠性；综合数据质量指数,综合评价融合数据库在位置精度、属性完整性、拓扑正确性三方面的表现,采用加权评分法计算,满分100分。

　　4.2效果分析

　　三组方案在四项测试指标上的表现如表1所示。

　　从表1数据可得,定位精度提升率方面,基准方案未进行滤波处理,原始RTK数据的平均RMSE为8.6厘米；改进方案一和完整方案均采用卡尔曼滤波,将RMSE降至3.2厘米,提升率达62.8%,验证了卡尔曼滤波算法的降噪效果。

　　空间冲突消解率呈现显著差异。基准方案和改进方案一仅通过简单的最近邻替换,消解率均为34.5%；完整方案通过基于缓冲区分析的冲突检测与消解算法,将消解率提升至91.3%,提高56.8个百分点。

　　属性继承准确率体现了融合策略的重要性。基准方案采用最近距离匹配,准确率仅73.2%；改进方案一准确率小幅提升至81.6%；完整方案引入拓扑约束和距离加权融合模型,准确率达到94.7%,较基准方案提高21.5个百分点。

　　综合数据质量指数全面反映了方法的整体效能。完整方案得分92.1分,较基准方案提升23.7分,较改进方案一提升16.8分,表明本文提出的三阶段方法实现了定位精度、空间一致性、属性准确性的全面优化。

　　5结语

　　本研究提出的地下管网高精度定位与GIS数据融合方法能有效解决地下管网管理中数据精度与一致性的问题。卡尔曼滤波算法可有效提高定位精度,空间冲突消解算法能提升多源数据的整合效率。研究结果表明,本文提出的三阶段方法在定位精度、空间一致性和属性准确性方面取得了显著提升,为地下管网管理提供了高质量的技术支持。未来可以进一步优化该方法,以应对更加复杂的管网环境和数据源。

参考文献

　　[1]朱琳.地下管网精准定位与测量技术发展趋势分析[J].智能建筑与智慧城市,2025(6):198-200.

　　[2]吴坚.浅析GPS-RTK在市政地下排水管网测量中的应用[J].城市建设理论研究(电子版),2024(33):170-172.

　　[3]王梦薇,施伟国,杨子烨,等.地下管网模型自动生成及GIS融合技术[J].华南地震,2025,45(3):99-104.

　　[4]卢佳康,韩红明,苏剑宏,等.基于GIS+BIM的地下管网运维过程管材溯源应用研究[J].工程质量,2025,43(1):28-32.

　　[5]米喜红,张懂庆.北斗高精度定位技术在矿山地表沉降实时监测中的应用研究[J].北斗与空间信息应用技术,2025(4):81-84.

　　[6]刘静.GPS与视觉融合的智能车辆高精度定位算法研究[J].汽车电器,2025(9):41-42.