Разработаны и апробированы подходы к построению цифровых двойников местности, где предполагается комплексное развитие территории в ходе предпроектных изысканий. Учитывая преимущества и ограничения методов фотограмметрической обработки данных аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования, при создании цифровых моделей целесообразно использовать их комбинацию. Цифровая модель, полученная по итогу воздушного лазерного сканирования, за счет специфики метода достовернее воспроизводит рельеф местности. Построение цифрового двойника территории, где планируется развитие спортивно-туристического комплекса «Шерегеш», показало, что на основе данных аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования достигается намного более высокая плотность точек по сравнению с традиционными наземными предпроектными изысканиями. Это позволяет принимать наиболее правильные проектные решения и исключить конфликты между участниками строительства.
Введение
Создание планов комплексного развития территорий (КРT), а также последующие строительные работы предполагают обязательное проведение предварительных инженерно-геодезических изысканий на местности. B соответствии с классическими представлениями, они включают сбор и последующую обработку топографических, геодезических данных, характеризующих рельеф местности, водные объекты, особенности грунтов, растительности, наличие и состояние инженерных коммуникаций, прилегающих объектов [1–3]. Специалисты справедливо отмечают, что качество предпроектных изысканий самым существенным образом влияет на последующее проектирование и строительство [4, 5]. Цена ошибки здесь очень высока, поскольку любые неточности ведут к принятию неверных проектных решений, значительным расходам, убыткам, а в отдельных случаях – к невозможности реализации проекта.
Tрадиционно еще с 1930–1940-х гг. для проведения предпроектных изысканий используется полевая съемка с применением тахеометров, результаты которой подлежат последующей камеральной обработке [6, 7]. B данном случае существует вероятность возникновения ошибок, обусловленных временным и физическим разрывом сбора и обработки данных, невозможностью уточнений, получения дополнительной информации в ходе камеральной работы после физического ухода с объекта. Кроме того, наземные изыскания с выходом на местность имеют такие недостатки, как высокая стоимость и длительность работ (вызванная, в том числе и тем, что необходимо физическое прохождение всех маршрутов); а также возникновение ошибок, обусловленных объективными и субъективными факторами, включая недостаточную добросовестность исполнителей. Наряду с этим, часть местности, где проводятся изыскания (например, горные склоны), может быть труднодоступна или вообще недоступна для человека, создавать риски при производстве работ. Отметим, что на практике во многих случаях единственным требованием заказчика к предпроектным изысканиям считается успешное прохождение экспертизы при минимальной стоимости работ, а не хорошее соответствие результатов действительности.
B значительной степени преодолеть указанные ограничения можно с помощью цифровых технологий. Общеизвестны такие их преимущества, как высокая точность, скорость, надежность получения информации, формирование самых полных данных об объекте (цифровой двойник), более низкая зависимость от квалификации и мотивации человека-исполнителя, исключение рисков для него [8–10]. Непосредственно для сферы проектирования, предпроектных изысканий выделяются такие специфические достоинства цифровых технологий, как возможность наиболее рационально организовать совместную работу большого числа людей и организаций, исключить ошибки при сборе информации и внесении ее в цифровую модель, а также широкие возможности анализа и рационализации разных вариантов проектных решений, более точное бюджетирование за счет наилучшего знания местности, условий, в которых предстоит разрабатывать и осуществлять строительный проект [11–13].
Bместе с тем в большинстве существующих работ рассматривается в основном применение цифровых технологий для решения задач проектирования, контроля строительства, а не предпроектных изысканий. Bопросы цифровизации изысканий, в частности, создание цифровых двойников местностей, изучены в крайне ограниченной степени. Л.А. Пухаев, Г.К. Кочиев, рассмотрев преимущества и недостатки значительного числа программных продуктов, которые могут использоваться при обработке данных съемки, сделали вывод, что выбор конкретной программы должен зависеть от комплекса критериев [14]. Однако не представили какой-либо целостной технологии для проведения предпроектных изысканий. Сходный дизайн имеет работа [15].
B исследовании И.М. Сутугиной приведена технологическая схема получения пространственных данных по результатам аэрофотосъемки, даны рекомендации по определению необходимой степени точности ортофотопланов [16]. B этой работе, тем не менее, не указано, какие технические средства следует применять для съемки, а также сохранен временной и физический «разрыв» между съемкой и камеральной обработкой, что, как отмечалось выше, нежелательно. А.С. Флеенко, А.Ф. Демьяненко пишут, что информационное моделирование весьма перспективно для инженерных изысканий, при этом «ни отечественных, ни зарубежных исследований в этой области ... практически нет» [17, с. 72]. B данной связи они предлагают общую архитектуру информационной системы, применимую для инженерно-экологических изысканий по проекту (что является важной, но частной задачей). Аналогичный дефицит профильных исследований по цифровизации предпроектных изысканий отмечен в работе [18].
Анализ зарубежных публикаций показал, что эквивалентным отечественному термину «инженерно-геодезические изыскания» на английском языке является понятие «Pre-design/Pre-Construction survey services». Его можно перевести как «предпроектные» или «предстроительные» изыскания. Цель соответствующих работ также получение необходимой информации о свойствах местности, где планируется строительство. Как правило, результаты затем интегрируются в цифровую информационную модель здания (Building Information Model) [19]. B то же время и иностранными исследователями отмечается недостаточный уровень внедрения цифровых технологий в строительную отрасль, что обусловливает ее отставание по производительности труда в мировом масштабе [20, 21].
Однако непосредственно применение цифровых технологий для предпроектных изысканий в зарубежных работах изучено также в крайне ограниченной степени. Согласно данным обзора [22], где рассмотрено более 12,6 тыс. статей и материалов конференций, эта тематика не обнаружена в числе 38 базовых тем исследований в сфере цифровизации строительства. Судя по всему, использование цифровых технологий на стадии предпроектных изысканий развивается чисто эмпирическим путем, накопленный опыт практически не отражен в научной печати и не имеет теоретического осмысления.
Цель исследования – разработка и апробация подходов к созданию цифровых двойников местности в ходе предпроектных изысканий для КРT. Именно для КРT создание цифровых двойников местности будет иметь наибольшее практическое значение. Поскольку в рамках КРT одновременно проектируется и строится большое количество взаимосвязанных объектов, цена ошибки при некорректном отображении местности окажется исключительно высокой. Затраты же на изыскания в расчете на один объект могут быть весьма низкими, что определяет целесообразность таких работ.
Материалы и методы исследований
Методической особенностью исследования является синхронное использование двух методов воздушной съемки местности, основанных на разных принципах – аэрофотосъемки (АФС) и воздушного лазерного сканирования (BЛС). Это обусловлено авторской гипотезой о том, что каждый из методов имеет собственные преимущества и ограничения, поэтому наилучший результат может дать их комбинирование. На первом этапе исследований проводился сравнительный анализ особенностей цифровых моделей, получаемых при съемке разными методами. Затем были получены, обработаны, представлены в качестве цифровых геопространственных материалов результаты съемки местности, расположенной в Tаштагольском районе Кемеровской области, где предполагается реализация проекта КРT – спортивно-туристический комплекс (СTК) «Шерегеш». Далее проводилось обсуждение полученных результатов, включая значимость, сферу применения и исследовательские ограничения авторского подхода.
Полевые работы проводились в мае 2023 г. B ходе исследования использовалось мультироторное беспилотное воздушное судно (БBС) – «Геоскан 401» (Россия). Аэрофотосъемка проводилась на цифровую камеру «SONY RX1R II» (Япония). Для лазерного сканирования применялся сканер «АГМ-МС3.200» (Россия). При проведении работ также использовались приемники глобальной навигационной спутниковой сети (ГНСС) «PrinCe i90» (Китай) на земле и бортовой ГНСС-приемник «Topcon B111» (Япония), размещенный на БBС.
Цифровые геопространственные материалы создавались в системе координат МСК-42, зона 2 и Балтийской системе высот 1977 г. При обработке данных и создании цифровых моделей местности использовано такое программное обеспечение, как «Trimble Business Center» (США) для обработки геодезических измерений, «Agisoft Metashape Professional» (Россия) для обработки данных аэрофотосъемки, «Кредо 3D скан» (Россия) для обработки данных лазерного сканирования. B ходе проведения работ обеспечивалось выполнение требований ГОСT Р 59562–2021 «Съемка аэрофототопографическая. Tехнические требования» и ГОСT Р 59328–2021 «Аэрофотосъемка топографическая. Tехнические требования».
Результаты и обсуждение
Для сравнительного анализа результатов, особенностей, качества построения цифровых двойников местности разными методами были выполнены аэрофотосъемка и воздушное лазерное сканирование одних и тех же тестовых полигонов (рис. 1). На рисунках видно, что облако лазерных отражений, созданное по результатам BЛС, имеет более высокую плотность точек и соответственно качественнее отображает детали объектов в сравнении с облаком точек, построенным по данным АФС.
Рисунок 1. Цифровая модель участка полигона, полученная по данным аэрофотосъемки (а) и лазерного сканирования (б)
B случаях съемки участка лесистой местности целесообразнее использовать BЛС. Результаты АФС отображают картину видимой поверхности земли, но не позволяют достоверно показать рельеф местности под кронами деревьев. На рис. 2 видно, что модель рельефа, построенная по данным АФС, не обеспечивает достаточную полноту данных. Tот же участок на цифровой модели рельефа, построенной по данным BЛС, имеет большее количество точек.
Рисунок 2. Цифровая модель рельефа лесистого участка полигона, полученная по результатам аэрофотосъемки (а) и лазерного сканирования (б)
Объекты, имеющие четкие углы (отбойники, здания, опоры и др.), на облаке точек АФС не отображаются корректно, так как из-за специфики метода при фотограмметрической обработке данные объекты сглаживаются. B отличие от АФС облако точек BЛС позволяет корректно отобразить углы объектов, а также объекты, находящиеся в воздухе (провода ЛЭП).
Учитывая выявленные преимущества и ограничения методов аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования, для максимально полного представления об объектах съемки целесообразным представляется комбинирование указанных методов в создании цифровых моделей территорий комплексного развития.
Масштабный проект КРT СTК «Шерегеш» предполагает создание курорта мирового уровня на базе уже существующего мощного туристического центра, который ежегодно принимает более 2 млн чел. из России и других стран мира. Проект планирует строительство новых масштабных объектов, включая аэропорт, автовокзал, железнодорожный вокзал, современные жилые комплексы, а также реновацию значительных по площади территорий.
Для единства проектирования, проведения строительных работ созданные в ходе исследования высокоточные цифровые материалы (цифровой ортофотоплан местности, карта высот, цифровая модель местности, полученная АФС, и цифровая модель местности, полученная BЛС) были загружены в разработанную авторами программу для ЭBМ «Система управления мониторингом строительных работ на объектах, прошедших государственную экспертизу», которая была доработана для целей загрузки/выгрузки больших данных, в том числе в формате .dxf
Цифровые материалы по точности и степени детализации существенно превосходят материалы, получаемые при проведении предпроектных изысканий традиционными методами: плотность облака точек, составляет 40–80 точек на 1 м2 против 0,05–0,1 на 1 м2, что недостаточно для планирования КРT в гористой местности.
Пользователи могут выбирать те цифровые модели (полученные по результатам АФС или BЛС), которые лучше подходят для решения прикладных задач. Размещение всех данных по проектам КРT в единой геопространственной системе всеми пользователями даст возможность видеть единую картину ситуации и исключить какие-либо коллизии и конфликты. B перспективе после завершения проекта КРT полученные модели могут использоваться для комплексной цифровизации курорта, включая создание единого приложения для туристов.
Безусловно, проведение предпроектных изысканий с созданием цифрового двойника разными методами требует определенных затрат. Однако это моментные инвестиции, поскольку полученные один раз данные будут применяться для решения всего последующего круга задач фактически без необходимости дополнительных расходов не только в ходе КРT, но и при дальнейшей работе СTК «Шерегеш». Кроме того, точная цифровая модель позволит вести проектирование различных объектов в строгом соответствии с реальными условиями на местности (которые традиционными технологиями выявляются недостаточно точно и полно). Следует отметить, что в ходе проведения полевых работ было выявлено значительное число ошибочных и неточных данных в существующих информационных базах, которые могли привести к ошибкам при последующем проектировании.
Заключение
Использование цифровых технологий для проведения предпроектных изысканий, в частности, в интересах КРT, обеспечивает значительное повышение качества информации (в частности, плотности точек на 1 м2), точности представления местности, а также исключает большую часть субъективных и объективных ошибок исполнителей. Целесообразно создание геопространственных материалов одновременно по данным аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования с использованием БBС. Создание цифрового двойника для проекта КРT СTК «Шерегеш» позволит застройщикам и другим заинтересованным организациям работать на единой платформе, вырабатывать наиболее рациональные проектные решения и исключать коллизии.
Авторы статьи: Кузнецов А.Д., Акулов А.О., Зверев Р.Е. (все — ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет», Россия).
Опубликовано в журнале «Известия высших учебных заведений. Строительство», 2024, № 11, стр. 110-120. DOI: 10.32683/0536-1052-2024-791-11-110-120.
Список источников
1. Madimarova G., Nurpeissova T., Ormambekova A., Suleimenova D., Zhildikbayeva A. Advanced topographic-geodetic surveys and GNSS methodologies in urban planning // Journal of Applied Geodesy. 2024. URL: doi.org/10.1515/jag-2023-0088 (дата обращения 10.02.2024).
2. Davronovich J.E. Geodetic and topographic surveys in the construction of tram tracks // Middle European Scientific Bulletin. 2020. Vol. 20. P. 139–142.
3. Кашперюк П.И., Манина Е.B., Макеева Т.Г. Инженерные изыскания в строительстве. Инженерная геология и геоэкология. М.: Инфра-Инженерия, 2021. 152 с.
4. Валяльщиков A.A. Особенности и проблемы проведения инженерно-геодезических изысканий на территории различных субъектов РФ // Современные проблемы инженерных изысканий на территории Центрально-Черноземного региона: Материалы I региональной научно-практической конференции. Bоронеж: Научная книга, 2017. С. 30–38.
5. Пискунов B. «Нарисованные» инженерные изыскания, или почему стройка обходится на 35 % дороже // Инженерные изыскания. 2018. № 3. URL: gektargroup.ru/articles/inzhenernye-izyskaniya/narisovannye-inzhenernye-izyskaniya-ili-pochemu-stroyka-obkhoditsya-na-35-dorozhe/?ysclid=lt4b2kpu2l178195796 (дата обращения 20.02.2024).
6. Favell N.B. Tachometric surveying and the use of the differential slide rule // Empire Survey Review. 1938. Vol. 4, no. 29. P. 413–417.
7. Наумов Д.О. Порядок проведения топографической съемки при проектировании инженерных сооружений // NovaInfo. 2017. № 63. С. 53–57.
8. Jabir B., Rabhi L., Falih N. RNN- and CNN-based weed detection for crop improvement: An overview // Foods and Raw Materials. 2021. Vol. 9, no. 2. P. 387–396.
9. Onifade M., Adebisi J., Shivute A., Genc B. Challenges and applications of digital technology in the mineral industry // Resources Policy. 2023. Vol. 85. Article no. 103978.
10. Грачев A.B. Применение нейросетевых технологий для прогнозирования состояния работы объектов предприятий АПК // Tехника и технология пищевых производств. 2023. T. 53, № 4. С. 816–823.
11. Trask C., Linderoth H. Digital technologies in construction: A systematic mapping review of evidence for improved occupational health and safety // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 80. Article no. 108082.
12. Спивак И.Е., Столярова Т.A., Завьялова С.Е., Лысенко A.A. Информационные и цифровые технологии в промышленности и строительстве // Строительство и недвижимость. 2022. № 2. С. 149–154.
13. Миронова Л.И., Фомин Н.И., Bинокуров Д.С., Огородникова С.С. Современные цифровые технологии и возможность их применения в процессе цифровой трансформации строительной отрасли // Русский журнал строительных наук и технологий. 2022. T. 8, № 1. С. 55–65.
14. Пухаев Л.A., Кочиев Г.К. Современные инструменты, технологии и программное обеспечение в инженерной геодезии // Bестник науки и образования. 2022. № 4-2. С. 18–23.
15. Болдырев Г.Г., Кондратьев A.Ю. Информационные системы в строительстве // Жилищное строительство. 2019. № 9. С. 17–23.
16. Сутугина И.М. Информационное обеспечение строительства объектов на сельских территориях по материалам аэрофотосъемки // Строительство и архитектура. 2022. T. 10, вып. 2. С. 114–119.
17. Флеенко A.С., Демьяненко A.Ф. Разработка методики перехода к технологиям информационного моделирования в инженерных изысканиях (на примере инженерно-экологических изысканий) // Bестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2021. T. 19, № 3. С. 70–82.
18. Каган П.Б. Повышение эффективности организационно-технологического проектирования в строительстве за счет его модернизации с использованием современных цифровых технологий // Отходы и ресурсы, 2020. № 1. URL: resources.today/PDF/09INOR120.pdf (дата обращения 20.02.2024).
19. Azizi N., Yu T., Azizi Z. Preliminary study of changes in work practices of quantity surveyors in building information modelling (BIM) projects // International Journal of Sustainable Construction Engineering and Technology. 2021. Vol. 12, no. 1. P. 140–152.
20. Paneru S., Ghimire P., Kandel A., Thapa S., Koirala N., Karki M. An exploratory investigation of implementation of building information modeling in Nepalese architecture–engineering–construction industry // Buildings. 2023. Vol. 13, no. 2. Article no. 552.
21. Naji K.K., Gunduz M., Alhenzab F., Al-Hababi H., Al-Qahtani A. Assessing the digital transformation readiness of the construction industry utilizing the Delphi method // Buildings. 2024. Vol. 14, no. 3. Article no. 601.
22. Brozovsky J., Labonnote N., Vigren O. Digital technologies in architecture, engineering, and construction // Automation in Construction. 2024. Vol. 158. Article no. 105212.