Кратко — оптимально: использовать гибридный подход. Для быстрой непрерывной модели рельефа — беспилотник; для участков со сложной растительностью/обрывами — LiDAR; для критичных точек, переходов и контрольных сечений — тахеометр/RTK. Ниже — конкретный план.

1) Исходные параметры

Исходные горизонтали: (\,10\,\text{m}). Требуется профиль с шагом (\,2\,\text{m}). Целевая вертикальная точность (рекомендуемая для дорожного проектирования): (\mathrm{RMSE}_z \le 0.05\text{–}0.10\,\text{m}) (ориентир: (\le 0.05\,\text{m}) для ответственных участков).

2) Выбор аппаратуры по сценариям

UAV фотограмметрия (рекомендуется при малой/разрежённой растительности и умеренных склонах):

Плюсы: быстрое покрытие, дешёво, даёт плотную точечную модель (DSM) и орто. Требования: PPK/RTK-платформа или достаточное число GCP; GSD целевой (\approx 0.03\text{–}0.05\,\text{m}) для вертикальной погрешности (\le 0.05\,\text{m}). Перекрытие: продольное (\approx 80\%), поперечное (\approx 70\%); добавить наклонные снимки в крутых местах. Ограничения: плохая пенетрация сквозь растительность (DTM из фотограмметрии сложнее).

UAV LiDAR (рекомендуется при кустах/лесу, крутых склонах, сложной геоморфологии):

Плюсы: проникновение в растительность, прямые облака точек с высокой плотностью; лучше выделение поверхности земли. Требования: плотность точек на поверхности (\ge 8\text{–}15) точ/м(^2) для точной DTM; правильная каллибровка IMU/GNSS, базовая станция. Ожидаемая вертикальная точность (\approx 0.03\text{–}0.06\,\text{m}) при хорошей конфигурации. Минус: дороже.

Тахеометр / TLS (азимут, нивелирование точек с высокой точностью):

Применение: контрольные точки (GCP), детальные продольные/поперечные профили в критических участках (мосты, переходы, насыпи/выемки), в узких скалах/каньонах, где UAV не может безопасно пролететь. Требования: RTK/нивелирование по ситуации; вертикальная точность миллиметры—сантиметры.

3) Практическая организация съёмки и распределение бригад

Базовая стратегия (скорость + качество): основной проход UAV (фото или LiDAR) по коридору шириной (\approx 50\text{–}100\,\text{m}) вокруг трассы; локальные детальные замеры тахеометром на полосе отвода и на критических участках.

Бригады:

UAV-команда: 2 человека (пилот/оператор + ассистент по GCP/безопасности). Одна такая бригада покрывает за день (зависит от длины и ширины коридора) порядка (\,2\text{–}10\,\text{км}) трассы в зависимости от рельефа и необходимости низкой высоты. Полевая съёмочная бригада (тахеометр/RTK): 2–3 человека для детальных профилей и установки/измерения GCP; при протяжённости работ несколько таких бригад параллельно. При LiDAR (UAV LiDAR): 2 человека (пилот + оператор/связь с базовой станцией).

Размещение GCP / контроль:

Для фотограмметрии с PPK: минимум (\,5\text{–}10) GCP на блок (включая (2\text{–}3) контрольные точки), распределённые вдоль коридора и в зонах перепада высот; плотнее у мостов/переходов. Для больших протяжённостей разбить на блоки. Для LiDAR при PPK/RTK можно уменьшить число GCP, но оставить контрольные точки ((\ge 3)) на блок. GCP измерять RTK-GNSS (стандарт: фикс-решение) с временем наблюдения на точке (\ge 2\text{–}5) минут в сложном рельефе.

4) План продольных профилей и точек

Профиль: извлечь высоты из полученного DTM/облака по центру трассы с шагом (\,2\,\text{m}) (требование). Дополнительно для расчетов земляных масс и откосов брать поперечные сечения каждые (\,10\text{–}20\,\text{m}) и в ключевых местах (водоотводы, крутизна, изменения ширины дорожного полотна). При использовании тахеометра: можно измерять профиль вручную через стоек через каждые (\,2\,\text{m}) — это надёжно, но медленно; целесообразно только для коротких критичных участков.

5) Оценка точности и контроль качества

Контроль: минимум (\,3) независимые контрольные точки (checkpoints) на блок; считать RMSEz и RMSExy. Требуемые ориентиры:
фотограмметрия с хорошими GCP: (\mathrm{RMSE}_z \approx 0.03\text{–}0.08\,\text{m}) при GSD (\le 0.05\,\text{m}); UAV LiDAR: (\mathrm{RMSE}_z \approx 0.03\text{–}0.06\,\text{m}) при достаточной плотности; тахеометр: сантиметровая и субсантиметровая точность в зависимости от оборудования и методики. Проверка профиля: сравнить извлечённые высоты с тахеометрическими измерениями в нескольких контрольных сечениях (не использованных как GCP). Если (\mathrm{RMSE}_z) превышает целевую величину, выполнить корректировку (доп. GCP или локальный тахеометр).

6) Обработка данных (кратко)

Фотограмметрия: обработка SfM → облако точек → DSM/DTM (классирование растительности) → орто. Генерация профилей с выборкой каждые (\,2\,\text{m}). LiDAR: фильтрация точек, генерация DTM; выборка профилей. Нормирование профилей: сглаживание по необходимости, проверка на артефакты (теневые зоны, шумы).

7) Рекомендации по экономике и срокам

Если растительность невысока и важно скорость/бюджет — UAV фотограмметрия + PPK + локальный тахеометр для критичных участков. Если значительная растительность/скальные отвалы — инвестируйте в UAV LiDAR или комбинируйте LiDAR в проблемных зонах и фотограмметрию для простых зон. Для протяжённой трассы (> несколько км) рассмотреть один LiDAR-проект или несколько UAV-фотоблоков с хорошим планом GCP, чтобы минимизировать полевые работы тахеометром.

Короткий чек-лист перед съёмкой:

задать целевую (\mathrm{RMSE}_z) (напр., (\le 0.05\,\text{m})); выбрать UAV photogrammetry (GSD (\le 0.05\,\text{m})) или UAV LiDAR (плотность (\ge 8)–(15) точ/м(^2)); обеспечить PPK/RTK и сеть GCP (минимум (5)–(10) на блок + контрольные); план полётов с высоким перекрытием и наклонными снимками на крутых склонах; выделить 1 UAV-бригада + 1–2 тахеометр-бригады для контроля и детальных профилей.

Если хотите, могу оценить трудозатраты и количество GCP/бригад для конкретной длины трассы и ширины коридора — пришлите протяжённость и характер растительности/склонов.