0 引言

随着智慧建造理念的深入推进，建筑工程对施工质量管控的实时性、精准性要求显著提升。传统施工质量控制依赖单一测绘数据，存在数据割裂、信息滞后等问题，难以适配复杂工程的动态管控需求，亟需通过多源数据融合打破信息壁垒。当前，GNSS、BIM、倾斜摄影等测绘技术快速发展，为施工数据的多维度获取提供了可能，但现有研究多聚焦单一技术应用，缺乏对多源数据融合与质量控制的系统性结合。基于此，针对智慧建造场景下多源测绘数据融合技术及施工质量控制方法展开研究，旨在构建数据协同的质量管控体系，助力工程实现智能化、精细化的施工质量提升。

1 智慧建造中多源测绘数据的融合基础与技术体系

1.1 多源测绘数据（GNSS、BIM、倾斜摄影等）的特性解析

智慧建造场景下的多源测绘数据涵盖GNSS、BIM、倾斜摄影等多种类型，需精准解析其核心特性以适配融合需求。GNSS数据具备实时定位功能，能提供厘米级至米级的空间坐标信息，但易受遮挡影响精度，适用于室外大范围施工区域的位置基准建立；BIM数据以三维模型为载体，集成了建筑构件的几何参数、材质属性及施工进度等信息，具有可视化与参数化优势，却依赖前期建模精度，是施工质量控制的核心数据支撑；倾斜摄影数据通过多角度拍摄生成高分辨率三维实景模型，可真实还原施工场景全貌，不过数据量庞大，对存储与处理能力要求较高。此外，激光扫描、无人机航测等数据各有特点，明确其优劣势是有效融合的前提。

1.2 多源数据融合的关键技术（配准、融合算法、数据标准化）

多源测绘数据融合需突破配准、融合算法、数据标准化三大关键技术。数据配准方面，采用基于特征点与基于区域的结合方法——先通过SIFT、SURF等算法提取GNSS坐标、BIM构件角点、倾斜摄影特征点等关键匹配点，再利用迭代最近点（ICP）算法优化空间坐标一致性，消除不同数据间的位置偏差。融合算法上，根据数据类型选择适配方案：对结构化的BIM参数数据与非结构化的倾斜摄影影像数据，采用特征级融合算法提取共性特征并整合；对GNSS动态定位数据与激光扫描静态数据，通过决策级融合算法综合判断空间位置关系。数据标准化则通过制定统一的数据格式、坐标体系与精度标准，将不同来源、不同格式的数据转换为统一规范的融合数据，为后续质量控制应用奠定基础^[1]。

1.3 面向施工场景的多源测绘数据融合框架构建

结合施工场景的动态性、复杂性特点，构建“数据采集-预处理-融合处理-应用输出”的多源测绘数据融合框架。数据采集层通过GNSS接收机、BIM建模软件、倾斜摄影设备等多终端同步采集施工区域的位置、模型、实景等数据，确保数据覆盖施工全流程。预处理层对采集数据进行清洗（剔除异常值）、校正（辐射校正、几何校正）与轻量化处理（压缩倾斜摄影数据量、简化BIM冗余构件），提升数据质量与处理效率。融合处理层基于前文关键技术，先完成多源数据配准与标准化，再通过分层融合（数据级、特征级、决策级）生成集成多维度信息的融合数据集。应用输出层将融合数据以可视化模型、坐标报表等形式输出，直接对接施工质量监测、偏差分析等后续环节，实现融合数据与施工场景的深度适配^[2]。

2 基于多源融合数据的施工质量控制方法设计

2.1 融合数据驱动的施工过程动态监测方法

依托多源融合数据构建全周期动态监测体系，实现施工过程的实时精准把控。通过整合GNSS实时定位数据、BIM模型参数与倾斜摄影三维影像，搭建动态监测平台：利用GNSS获取施工构件的实时空间坐标，与BIM模型中的设计坐标进行实时比对，捕捉位置偏差；结合倾斜摄影生成的高精度三维点云，对模板安装、钢筋绑扎等施工工序进行可视化监测，直观识别构件尺寸、间距等是否符合规范。同时，将监测数据实时传输至管理平台，通过数据可视化技术以图表、热力图等形式呈现施工进度与质量状态，支持管理人员实时掌握现场情况，及时发现施工偏差，为动态调整施工方案提供数据支撑，保障施工过程始终与设计要求一致^[3]。

2.2 基于融合数据的施工质量偏差识别与预警机制

构建“数据比对-偏差分析-智能预警”的闭环机制，提升质量偏差识别的及时性与准确性。首先，建立融合数据的质量标准数据库，将BIM设计参数、规范要求与历史工程优质数据整合，作为偏差判定基准。其次，利用多源融合数据（如GNSS定位数据、点云模型、传感器监测数据）与标准数据库进行多维度比对，通过机器学习算法分析数据差异，自动识别如构件位置偏移、混凝土浇筑厚度不足、钢筋保护层厚度不达标等质量偏差，并精准定位偏差位置与程度。最后，按偏差严重程度设三级预警，推送信息并附整改建议及时限，实现质量偏差早发现早处理。

2.3 融合数据与施工质量控制的协同应用路径

从数据流转、流程整合、决策支持三方面搭建协同应用路径，强化融合数据对质量控制的支撑作用。数据流转层面，建立标准化数据接口，实现GNSS、BIM、倾斜摄影等多源数据的无缝对接与实时共享，确保质量控制各环节数据互通。流程整合层面，将融合数据应用嵌入施工准备、过程管控、验收评估全流程：施工前用于优化施工方案，施工中支撑动态监测与偏差预警，验收时作为质量评定的核心依据，形成“数据-流程-质量”的深度绑定。决策支持层面，通过对融合数据的统计分析与趋势预测，挖掘质量偏差产生的共性原因，为施工工艺优化、管理流程完善提供数据驱动的决策建议，推动施工质量控制从“被动整改”向“主动预防”转变，实现智慧建造下质量管控的协同化与智能化升级。

3 结语

本研究聚焦智慧建造场景，系统构建了多源测绘数据融合技术体系，设计了融合数据驱动的施工质量动态监测、偏差预警及协同应用方法，为解决传统质量控制中数据割裂、管控滞后等问题提供了有效路径，可有力支撑施工质量的智能化、精细化管控。受研究条件限制，对极端施工环境下多源数据融合的稳定性、海量融合数据的实时处理效率等方面探索仍有不足。未来可结合5G、人工智能等技术发展，深化多模态数据融合算法研究，加强在超大型、复杂工程中的实践验证，推动该方法更好适配智慧建造高质量发展的需求。

参考文献

[1]宁文忠、张军、朱贺、魏树臣、赵玉成.基于"三化"融合的"智慧建企,智慧工地"建设实践[J].中国建设信息化, 2020(17):3.

[2]庄凤文,孔令宇,陈晓勇,等.BIM技术在智慧校园建造中的应用[C]//2021年全国工程建设行业施工技术交流会.中建三局集团有限公司, 2021.

[3]王毅,吴楠,康学亮,等.精品工程智造BIM深化与施工技术高效融合的探索与研究[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术, 2022(9):5.