张志伟 衣鹏军 赵 也

(1. 北京市勘察设计研究院有限公司, 北京 100038； 2. 深圳市创环环保科技有限公司, 广东 深圳 518172)

0 引言

随着国家城镇化建设的进程,城市地下管线发展十分迅猛,但随之而来地下管线管理方面的问题也越来越多:施工破坏地下管线造成停水、停气、停电以及通信中断事故频发,“拉链式马路”现象已经成为城市建设的顽疾,因排水不畅引发的道路积水和城市水涝灾害司空见惯[1-2]。地下管线引发的各类问题已成为城市百姓心中难以消除的痛[3]。同时,由于我国各城市都存在不同程度的地下管线资料不全、数据不准和不一致等情况,致使地下管线信息化建设、信息共享和应用困难重重,因此,必须建立规范化、信息化、科学化的地下管线综合管理平台对各类管线进行科学、有效的管理。

管线探测综合管理平台的建设需要开展进行管线普查、测绘、探测、数据入库等工作[4-5],而传统管线探测外业仍采用手工绘制草图及纸质表格记录管线空间及属性等信息,内业还需根据外业草图、记录表格绘制电子管线图、录入空间及属性信息。该方法具有作业流程多、自动化程度低、浪费大量的人力、物力,效率低等缺点。因此本文提出了基于ArcSDE的管线探测内外业一体化的方法,该方法可以极大程度减少作业人员的内业数据整理步骤,提高电子图绘制效率。

1 管线探测内外业一体化系统

管线探测内外业一体化系统平台主要由数据库(数据中心),移动端管网数据采集平台,PC端管网数据管理平台构成,其主体系统架构如图1所示。

图1 内外业一体化系统架构

1.1 数据库结构

管线数据主要包含属性信息和空间位置信息。属性信息用于表达各类管线点的特征信息及其之间的拓扑连接关系,空间位置信息用于表达各类管线点所处的空间分布。根据以上特性,需在数据库中分别设计管线点属性表、管线线属性表[6],以排水管线为例,管线点属性表和管线线属性表结构如表1、表2所示,此外在数据库中增加管网运维所需的缺陷检测属性表。各属性表通过唯一的点编号进行关联,实现各属性表之间的无缝集成[7]。

表1 管线点数据表结构

表2 管线线数据表结构

1.2 移动端管网数据采集平台

移动端管网数据采集平台采用Android Studio、ArcGISRuntime和ArcPro为开发工具,数据库管理系统(Database Management System, DBMS)采用云端的对象关系型数据库PostgreSQL,其有着很强的扩展性和标准兼容性,可支持各种类型的数据存储,适合本文方法所需存储的多源多类型数据。该平台可实现将采集数据实时上传到云数据库中,且ArcGIS Runtime可极大提高空间数据的访问修改的速度,与管网数据管理平台实现快捷的多端动态协同更改数据库数据,该采集平台对终端设备的要求规格如表3所示。

表3 采集平台对终端设备的要求规格表

1.3 桌面端管网数据管理平台

桌面端管网数据管理平台采用基于ArcGIS二次开发的模式,利用ArcEngine、ArcSDE、Visual Studio等软件开发平台来进行搭建。该平台主要由三个部分组成,分别为空间数据库引擎(Spatial Data Engine,SDE)、DBMS和客户端地理信息系统应用程序。其中SDE是该管网数据管理平台的核心,通过与其他通用DBMS的集成来管理数据平台[8]。DBMS同样采用的是云端的对象关系型数据库PostgreSQL。桌面端管网数据管理平台主要功能包括数据库数据可视化、检查修改、成果统计及一键导出等。

2 管线探测内外业一体化测量方法

2.1 管线探测内外业一体化作业流程

该方法首先是通过移动端管网数据采集平台对管线的各类属性信息进行实时采集上传云数据库,以及利用实时动态测量(RTK,Real-Time Kinematic)和全站仪极坐标测量方法对井、箅等点位空间信息进行采集,内业利用同名点匹配的原则将空间信息与属性信息进行匹配。然后在桌面端管网数据管理平台对数据库内数据进行可视化及数据分析检查修正。最后导出最终成果图及数据库数据。其总体流程如图2所示。

图2 管网探测内外业一体化流程图

2.2 管线数据采集

管网数据采集平台包含定位功能、数据采集、数据编辑。定位功能主要可根据小区编号或者名称来定位小区所在位置。数据采集功能、根据所选择的小区进入数据采集界面,可加载卫星影像以及地形图等底层背景数据,然后根据背景数据在合适的位置添加井、箅等来完成草图的绘制,并根据物探手段得到其属性信息,然后根据井、箅等之间的拓扑关系来添加管网信息。并且实时将采集到的数据上传到云数据库中,防止数据误删及丢失等现象。数据编辑功能主要是为了后期数据检查验收发现问题时,可以由外业人员现场实时修改。

2.3 空间信息采集及入库

空间信息采集根据全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)和全站仪等测量设备对地面的井、箅以及隐蔽点等进行三维坐标的信息采集,空间信息采集精度要求如表4所示。并且点号需与属性数据采集时的点号保持一致,根据同名点匹配的方式制作测绘数据匹配表,然后将空间坐标数据与属性数据匹配入库,空间信息数据更新入库的流程如图3所示。

表4 空间信息采集精度要求

图3 空间信息数据更新入库流程图

2.4 数据检查修改

桌面端管网数据管理平台可以对数据库内的数据进行可视化、拓扑检查(孤立点、流向错误)、逻辑关系检查(井深、管深错误)以及对数据进行编辑修改等操作[9]。如果数据检查过程中发现问题,可以通过内业进行修改更新,如无法通过内业解决,则需要外业通过外业数据采集平台现场核实修改并实时上传入库,并重新检查数据是否有误。

2.5 成果出图

在数据检查修改后,该插件还有一键导出指定样式和坐标系的成果图、点线表、数据库等成果。根据规范要求自动对各类井、箅、虚拟点及管线进行成果图绘制[10],同时根据项目需求对标注及图层等属性进行设置等,使成果可以为后续项目规划及施工提供基础性数据。

3 管网系统内外业一体化效率提升实验

3.1 实验对象

本文方法以“深圳某地下管网勘察测绘项目”为例进行作业方法效率对比实验。实验组采用移动端管网数据采集平台对管网数据进行草图绘制、属性信息采集及入库,利用GNSS和全站仪等测量设备对空间信息进行采集,内业采用桌面端管网数据管理平台对数据进行数据检查及成果输出(基于ArcSDE的管线探测内外业一体化方法)；对比组采用传统的外业手工绘制草图,纸质表格记录属性信息,使用GNSS和全站仪等测量设备采集管线点位的空间信息,内业则通过人工整理管网的点、线空间属性信息、表格入库及人工绘制成果图。

3.2 作业效率对比

上述两种方法以10 km排水管线为一个作业样本,从外业物探数据采集及管线点测绘、内业数据检查及修改、内业数据整理及入库、成果输出四个方面进行综合对比,对比结果如表5所示。

表5 实验组与对比组的效率对比(以10 km管线为例)

3.3 结论及分析

经过实验发现,实验组优势如下:

(1)可以大幅度提升其自动化程度,在外业物探效率略有提升的前提下,提高了内业数据整理、检查和成果输出的效率,整体效率提升超过100%；

(2)实验组数据采集成果直接自动录入云端数据库,防止了传统作业方法因草图绘制错乱不清或丢失等情况造成的数据缺失,提高了内业数据的准确度和成果的可靠性；

(3)由于实验组移动端数据采集平台在录入信息时,平台自动对数据进行了预检查,同时该平台具备一键化批量智能修改的功能,可大幅度减少内业数据检查和修改的时间；

(4)实验组桌面端管网数据管理平台可以对数据进行自动化一键成图、入库,可以完全避免人工绘图导致的标注、图层等错乱情况的出现。

3.4 技术延伸

同时,实验项目中需要在管网数据库及成果图中增加对管网的缺陷检测数据。针对此需求,在外业数据采集中增加了利用管道潜望镜检测的方式对管道进行实时录像,以确认管道内部缺陷情况,在内业数据处理中增加整理缺陷属性及位置等信息,然后导入到数据库中的管道缺陷信息属性表。最后在导出成果图中对应缺陷位置自动标注缺陷名称及缺陷级别。

4 结束语

与传统的管线探测方法相比,基于ArcSDE的管线探测内外业一体化方法可以大幅度优化作业人员的作业流程,提高管线探测工作的作业效率及成果质量。但同时该方法也有一定的局限性,当基础影像数据及地形图较为老旧,与现场环境不符时,会对外业人员现场作业造成一定的困扰,当移动终端配置及网络环境较差时,数据上传入库会不稳定,后续将增加当网络环境较差时,将数据暂存到移动终端本地数据库的功能,等待网络环境较好时,再上传到云数据库中。

本文将基于搭建的移动端数据采集平台和桌面端管网数据管理平台,后续会继续开发互联网端的管网数据应用平台,可以在该应用平台上实现实时的在线模拟水力模型、高效的污染溯源以及智能准确的内涝灾害预警等功能。接下来,将实现以基础的排水管网数据库为中心,三平台为技术构件,搭建城市管网运维一体化平台,提高地下管网的精细化、智能化和现代化管理,为建设“智慧城市”“数字城市”贡献一份力量。