一、前期准备阶段

1.确定测量目标和范围

在开始数据采集之前，需要明确地质工程测量的具体目标。例如，是为了矿山开采进行资源储量评估，还是为水利工程建设进行地形地貌测量，亦或是对某一区域进行地质灾害监测。根据目标确定测量范围，准确划定地理边界，这可以通过查阅相关历史资料、工程规划文件等来实现。

比如，在一个山区的水利枢纽工程测量中，要考虑大坝、水库库盆以及周边一定范围内的山体、河流等区域，范围可能涵盖数平方公里到数十平方公里不等。

2.收集已有资料

收集该区域现有的各种地理信息资料，包括纸质地图、以往的测量数据、地质报告等。这些资料可以帮助了解区域的基本地理特征、地质构造框架等信息。

例如，从当地地质部门获取的地质勘探报告可能包含该地区岩石类型、地层结构等重要信息；旧的地形图能够提供地形起伏、水系分布等大致情况，这些信息对于后续的数据采集计划制定有重要的参考价值。

3.选择合适的数字地图技术设备和软件

根据测量目标和范围，选择合适的设备。常用的设备包括全球定位系统（GPS）接收机、全站仪、三维激光扫描仪、无人机等。

GPS接收机能够提供高精度的位置信息，在大范围的地形测量和控制点定位中应用广泛。全站仪可以准确测量角度和距离，用于获取局部地形细节和建立高精度的控制网。三维激光扫描仪能够快速获取物体表面的三维空间信息，对于复杂地形和地质构造的准确测量很有帮助。无人机则可以搭载多种传感器，对大面积区域进行遥感测量。

同时，要选择与之匹配的软件，如地理信息系统（GIS）软件（ArcGIS、MapInfo等），用于数据的初步处理、存储和管理。这些软件可以对采集到的数据进行格式转换、坐标系统等操作。

二、外业数据采集阶段

1.控制点设置与测量

建立测量控制网是确保数据精度的关键。在测量区域内选择合适的控制点，这些点应分布均匀且具有良好的通视条件。

利用GPS接收机或全站仪对控制点进行准确测量，获取其三维坐标（经度、纬度、高程）。例如，在一个矿山测量项目中，将控制点设置在矿山周边的山顶、稳定的建筑物顶部等位置，通过多次测量取平均值的方式来提高精度，为后续的碎部测量提供基准。

2.地形地貌数据采集

全站仪测量

将全站仪架设在控制点上，通过测量目标点与仪器之间的水平角、垂直角和距离，计算出目标点的三维坐标。这种方法适用于测量局部地形的细节，如山谷、山脊、边坡等的形状和位置。

例如，在对一个建筑场地的地形测量中，测量人员沿着场地边界和内部特征点进行全站仪测量，记录下每个点的坐标，用于绘制准确的地形图。

三维激光扫描：

对于复杂的地形地貌或大型地质结构体，使用三维激光扫描仪。将扫描仪放置在合适的位置，通过发射激光束并接收反射信号来获取周围物体表面的三维点云数据。

例如，在对一个古老的岩溶洞穴进行测量时，三维激光扫描仪可以快速获取洞穴内部的形状、大小以及各种岩溶地貌特征的详细数据，扫描得到的点云数据可以准确到厘米甚至毫米级别。

无人机遥感测量：

利用无人机搭载光学相机或多光谱、高光谱传感器，按照预定的航线和高度对测量区域进行航空摄影。通过对获取的影像进行处理，可以得到地形地貌的遥感数据。

例如，在对一片山区进行大规模的地形测量时，无人机可以在短时间内覆盖大面积区域，获取高分辨率的影像。这些影像可以通过摄影测量软件进行处理，生成数字高程模型（DEM）和正射影像图，用于了解区域的宏观地形特征。

3.地质数据采集

实地地质调查：

地质工程师在野外进行实地调查，通过观察岩石露头、地层剖面等方式，记录岩石类型、地层顺序、地质构造特征（如褶皱、断层等）等信息。同时，采集岩石样本，用于室内的实验室分析，确定岩石的物理和化学性质。

例如，在一个石油勘探项目中，地质人员在野外观察到地层的不整合现象，记录下其位置和特征，并采集样本，这些野外地质调查数据与实验室分析结果相结合，为地质构造解释和油藏评估提供依据。

地球物理探测辅助数据采集：

采用地球物理探测方法，如地震勘探、电法勘探、重力勘探等，获取地下地质结构的信息。这些方法通过测量地球物理场（如地震波、电场、重力场等）的变化来推断地下地质体的分布和性质。

例如，在进行地下水资源勘探时，电法勘探可以通过测量地下不同地层的电阻率差异，确定含水层的位置和厚度。在数据采集过程中，需要记录探测点的位置、探测参数以及获得的地球物理响应数据。

三、内业数据处理阶段

1.数据传输与格式转换

将外业采集的数据传输到计算机中。不同的设备采集的数据格式可能不同，例如，全站仪数据可能是文本格式，三维激光扫描仪数据是点云格式，无人机影像数据是图像格式等。

需要使用相应的软件将这些数据转换为统一的格式，以便后续的处理。例如，将全站仪测量数据转换为GIS软件能够识别的Shapefile格式，将点云数据转换为可以在三维建模软件中处理的PLY格式等。

2.数据拼接与融合

对于由多个测量设备或多个测量时段获取的数据，需要进行拼接和融合。例如，将不同位置的三维激光扫描点云数据进行拼接，使其构成一个完整的地形或地质结构体模型。

对于无人机遥感影像，要进行影像镶嵌，将相邻影像拼接成一幅完整的正射影像图。同时，要将地形数据与地质数据进行融合，例如将野外地质调查的构造线等信息叠加到数字高程模型上，形成综合的地质工程测量数据。

3.数据质量检查与修正

检查数据的质量，包括数据的完整性、准确性和一致性。例如，检查测量数据是否存在缺失值，坐标系统是否统一，地形和地质数据之间是否存在矛盾等。

对于存在问题的数据，如精度不符合要求的控制点测量数据，需要进行重新测量或采用数据修正方法（如平差计算）来提高数据质量。对于有明显错误的地质构造解释，需要结合更多的野外调查和实验室分析结果进行修正。

4.数据存储与备份

将处理好的数据存储在合适的数据库或数据仓库中，按照一定的分类标准（如按测量区域、数据类型、时间等）进行组织。同时，要定期进行数据备份，以防止数据丢失或损坏。可以采用外部硬盘、云存储等多种备份方式，确保地质工程测量数据的安全性和可访问性。