0 引言

智慧建造作为建筑行业转型升级的核心方向，对施工质量的动态化、精准化管控提出更高要求。多源测绘数据（如GNSS、BIM、激光扫描等）蕴含丰富的空间与属性信息，是实现智慧建造质量管控的关键基础，但当前数据存在格式异构、精度差异大等问题，难以直接支撑高效质量控制。传统施工质量控制依赖人工抽检与静态数据，存在覆盖不全、响应滞后等局限，与智慧建造的动态化需求适配不足。基于此，开展多源测绘数据融合与施工质量控制方法研究，旨在破解数据融合难题、构建科学管控体系，为智慧建造施工质量的全面提升提供有力支撑。

1 面向智慧建造的多源测绘数据融合体系构建

1.1 智慧建造场景下多源测绘数据的特征分析与分类

针对智慧建造对测绘数据的动态性、高精度需求，系统开展多源测绘数据的特征分析与分类研究。从数据来源与功能维度，梳理GNSS、BIM、激光扫描等主流数据类型，其中GNSS数据具有实时定位优势，能提供动态空间坐标信息；BIM数据侧重三维模型构建，包含构件属性与施工流程关联信息；激光扫描数据则以高密度点云形式，精准呈现实体结构细节。结合智慧建造施工全流程需求，按数据应用场景分为施工定位数据、结构建模数据、进度监测数据等类别，同时分析不同数据的格式差异、精度范围及时空一致性特征，为后续融合处理奠定基础，确保数据分类与智慧建造实际需求精准匹配^[1]。

1.2 多源测绘数据的预处理方法与融合技术路径

围绕多源测绘数据的异构性问题，制定系统的预处理方法与融合技术路径。预处理阶段，针对数据噪声采用滤波算法剔除异常值，通过坐标转换与基准统一实现不同来源数据的配准，借助格式转换工具完成数据格式标准化，解决数据格式不兼容、坐标体系不一致等问题。融合技术路径采用“分层融合”思路，先进行数据层融合，通过特征提取与关联匹配实现多源数据的初步整合；再开展特征层融合，利用深度学习算法挖掘数据间的潜在关联，强化关键信息提取；最后完成决策层融合，结合智慧建造施工需求，输出统一、精准的融合数据成果，形成“预处理-分层融合-成果输出”的完整技术流程^[2]。

1.3 融合后测绘数据的精度验证机制与标准化存储管理模式

为保障融合数据的可靠性与可用性，建立融合后测绘数据的精度验证机制与标准化存储管理模式。精度验证从空间位置精度、属性信息完整性、时空一致性三个维度设计验证指标，采用实地采样对比、模拟场景测试等方法，与原始数据及行业标准进行比对，量化评估融合数据的误差范围，确保满足智慧建造施工质量控制的精度要求。存储管理方面，基于云数据库构建标准化存储架构，制定数据分类编码规则，明确数据录入、更新、调用的流程规范，同时建立数据安全防护机制，通过权限管理、备份恢复等手段保障数据安全。此外，设计数据共享接口，实现与智慧建造管理平台的无缝对接，为后续施工质量控制提供高效的数据服务。

2 基于融合数据的智慧建造施工质量控制方法设计

2.1 融合数据驱动的施工质量关键控制点识别与指标体系构建

依托融合后的多源测绘数据，结合智慧建造施工全流程特点，开展质量关键控制点识别与指标体系构建工作。通过数据关联分析，从结构安全、尺寸精度、工艺合规等维度，精准识别出基础施工、主体浇筑、管线安装等阶段的核心控制点，如混凝土浇筑密实度、构件安装位置偏差、钢筋绑扎间距等。在此基础上，围绕识别出的关键控制点，设计兼具可量化性与可监测性的施工质量指标。指标体系既涵盖尺寸误差、强度达标率、平整度等传统硬性指标，又纳入施工工序衔接效率、数据实时匹配度、工序协同精度等贴合智慧建造场景的特色指标，最终形成层次清晰、覆盖全施工流程的质量指标体系，为后续精准化、动态化质量管控提供明确且全面的依据。

2.2 施工过程动态监测与质量偏差预警的模型设计与实现

基于融合数据的实时性与完整性，设计施工过程动态监测与质量偏差预警模型。监测环节通过对接融合数据的标准化存储接口，实时采集施工各环节的位置、尺寸、强度等数据，利用空间分析与时序对比技术，动态追踪质量指标变化趋势。预警模型采用“阈值判定+趋势预测”双机制，一方面将实时监测数据与预设质量标准比对，一旦超出阈值立即触发告警；另一方面通过机器学习算法分析历史数据与实时数据的关联规律，对可能出现的质量偏差进行提前预测。同时，模型专门设置分级预警功能，依据质量偏差的严重程度划分轻微、一般、严重三个预警等级，对应推送不同优先级的预警信息至项目管理、技术负责等相关人员，确保各层级管理人员精准掌握情况并及时介入处置^[3]。

2.3 基于融合数据的施工质量追溯与闭环管控流程优化

以融合数据为核心纽带，优化施工质量追溯与闭环管控流程。在质量追溯环节，建立“数据-工序-责任人”的关联映射关系，通过融合数据中的时间戳、空间坐标等信息，可快速定位质量问题对应的施工工序、操作班组及具体责任人，同时调取问题发生时的实时监测数据与工艺参数，明确问题成因。在闭环管控方面，构建“问题发现-原因分析-整改落实-效果验证-数据归档”的全流程标准化机制。整改过程中，依托融合数据的实时性与精准性，动态追踪整改环节的施工参数、工序进度，实时监测整改效果是否符合质量标准；整改完成后，将整改过程数据、处理结果及效果验证报告同步回传至施工质量指标体系，完成数据实时更新与管控流程闭环，切实推动施工质量管控形成“发现-改进-提升”的持续改进良性循环。

3 结语

本研究构建了面向智慧建造的多源测绘数据融合体系，明确了数据预处理、融合及精度验证的完整技术路径，同时设计了融合数据驱动的施工质量控制方法，涵盖关键控制点识别、动态监测预警及闭环管控优化，形成“数据-管控-改进”的完整技术方案，为智慧建造施工质量提升提供了系统支撑。受数据类型覆盖范围与施工场景复杂性影响，融合模型在极端环境下的适配性及预警模型的长期预测精度仍有提升空间。未来可拓展多模态数据融合维度，优化智能算法，推动多源测绘数据与智慧建造质量管控的深度融合，助力建筑行业高质量发展。

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]刘继强,张育雨,王雪健.基于数字孪生的城市轨道交通建造智慧管理研究[J].现代城市轨道交通, 2021, 000(0z1):120-125.

[3]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.