基于实景三维GIS数字公路的技术与应用解决及方案

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1、基于实景三维GIS数字公路的技术与应用解决方案一、引言   在公路，尤其是高速公路传统的日常道路运行中，我们的养护、维护、路政、救援、应急指挥等管控作业流程通常需要通过收集各级管理、养护和现场反馈大量的运行情况，然后看设计文件、统计报表、图纸、照片来了解、分析、决策。然而，由于这些传统的管控作业往往会由于资料量大、不全、不准、难找，十分困难、低效；即便找到了，这些传统的资料对于非专业人员来说，数据枯燥、图形抽象、信息孤立而难以关联，以至严重影响我们的道路运营和养护管理水平，在道路应急救援、抢险的时候这个问题更加突出。   这样的问题在几条高速公路的运行管理中已经明显的产生了。

2、随着“7918”规划的实施，这几年我们很多省已经形成了几百、上千公里的路网，一些大省更是将形成3千到5千公里的路网，当高速公路形成网络后这个问题必将更加严重。一种采用高清数字摄影摄像+陀螺仪+GPS三种技术组合的移动式道路实景信息采集技术，即所谓基于MMS技术的实景三维GIS的应用，必将彻底改变这种状态。   当我们采用了基于MMS技术的实景三维GIS系统以后，你可以将每一公里道路、每个立交、隧道、桥梁、收费站、服务区、停车区、边坡、涵洞、上跨下穿管线，乃至任何你要关注和管理的构造物、设备都采集到你的路段、路网GIS数据库以后，你不用挪动一步路，你所管控的任何对象分分秒秒之间

3、将以实景视频的方式展示在你的面前！你可能不信，上千公里高速公路要采集这么多的基于GIS的构造物、设备信息，需要多大的数据库支撑？需要多少时间采集？你可能怀疑，如此庞大的GIS数据库，调用某个信息需要多少时间?一个这样的公路网GIS数据库能同时支持多少用户？使用是否方便？本文将在下面的篇章里用数据和案例告诉你。二、GIS技术与公路管理的关系   截至2009年底，我国建成的高速公路已经达到6.5万公里左右。公路的一个突出特点是：点多、线长、网状、面广。一个省、一个地区直到一个国家，都会有一个庞大的公路网，这些公路网必然是由许许多多道路、桥涵、隧道、边坡、绿化、立交、收费站、监控

4、站、配电房、服务区、停车区等等各种设施和构造物串联形成的，它们以不同的形态、不同的功能、不同的空间位置但又相互密切相关地、互为依靠地分布在我们广大的地理范围内。在长期的公路运营中，交通拥堵与事故、自然和气象灾害是我们永远要面对困难和矛盾，而这些事件、事故、灾害也同样分布在我们公路网所在的广大的地理范围内。这一切告诉我们，对于公路的运营、养护、管理，必须要掌握和了解与公路设施和构造物密切相关的地理环境，以及现代科技对地理环境进行标识和管理的GIS技术，而在应对各类突发事件中，GIS系统的应用已成为现代化公路管理的重要课题。   2.1GIS与高速公路管理具有不可分割的关系   

5、何谓“GIS”？   GIS－GeographicInformationSystem   地理信息系统   ——“基于位置的信息”。   地球上任何一样物件，只要存在，就一定会有一个它存在的位置，也就会有一个它对应的GIS坐标。对于我们管理的高速公路的各种构造物和设施，或称为物件，它也必然会有一个对应的GIS坐标。在我们传统的公路管理中，在没有建立GIS数据库的情况下，或者说我们如果脱离了GIS的坐标管理我们的公路时，我们可以看到大量的统计报表、图纸、照片、影像资料。但是，我们无法清晰地、一目了然地看到我们整个路网（这里我们要特别强调形成路网以后）各种构造物和设施的布局，无法

6、看清楚这些构造物、设施之间的地理关系和与地理位置相关的功能关联性。然而，对公路网各种构造物和设施布局的地理信息的掌握，绝对是路网运营、养护、管理、应急救援管理的重要要素。比如，路网中交通量最大、收费额最小、通行最堵分别在路网的什么位置，它和周边道路结构有何关系、周边的工业、运输、物流、贸易、旅游状态如何、区域的交通量、出行特点、车辆类别有什么特点；又比如，路网中养护频率最高、养护费用最多的路段、构造物分布在什么位置，该区域的道路状态、结构特点、气象条件、交通量、车辆类别如何；再比如，当一个隧道发生火灾时，我们的应急预案必须立即找到离火灾点最近并可用的各种消防资源，如：消防队、

7、灭火器材、抢险队、医疗、救援通道、逃生通道、车辆撤离通道、情报板，等等。以上应用无一可以离开GIS数据库。   2.2GIS与公路管理结缘的漫长道路   其实GIS早在15年前已经在我们的公路勘测、设计、施工、和管理中得到了一些应用。   由于公路管理的分散性和大空间跨度性，空间地理信息成为链接公路运营管理服务包括收费、通信、监控系统及各业务系统如养护、路政、资产管理系统的信息基础设施，采用各种先进科技、提高公路管理水平，实现公路可视化、信息化综合管理，已经成为公路基础设施养护与建设的紧迫要求。   多