地面激光扫描点云数据预处理综述

地面激光扫描点云数据预处理是激光扫描测量数据内业处理的重要研究内容。本文首先总结了激光点云数据的特点、激光点云数据预处理的关键技术及相应的研究意义。然后总结了海量激光点云的主要存储方式及几种常用的数据组织结构;从拼接精度出发将现有多站点云拼接方法归结为粗拼接法和基于ICP的精拼接法;根据简化压缩算法的特征保持能力将其归为可保持特征的简化法和不能保证特征的简化法两类;确定了去噪和光顺分别研究的噪声类型,总结和分析了当前一些去噪和光顺算法的研究现状。最后对地面激光扫描点云数据预处理作了整体性总结与展望。     

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。     

两种高速铁路激光点云的采集拼接方法

研究围绕地面三维激光扫描点云数据的拼接问题,在某段高速铁路设计并实施了标靶拼接和控制点拼接两种不同模式下的点云数据采集和拼接试验,结合点云处理软件对点云数据进行拼接处理,分析了拼接精度和数据采集拼接的整体作业工作量等。结果表明,在相同的扫描条件下,基于控制点拼接的点云数据,精度优于基于标靶拼接的点云数据;在高速铁路等带状工程点云采集拼接中,控制点拼接模式下整体工作效率高于标靶拼接。本次试验所显现的控制点拼接的高精度和高效率等的优势,可为三维激光扫描仪在铁路点云采集和拼接作业提供有利参考。     

基于影像的地面激光点云数据分类

为了完成地面激光点云数据的分类工作,不同于传统方法利用点云的几何特性和辐射信息,本文利用非量测相机获取影像数据实现点云的分类。首先,通过相机检校获取相机的参数,从而得到影像内方位元素;然后,将影像与点云进行配准,计算出影像的外方位元素;最后,对上述参数进行优化,实现二维影像与三维点云信息的融合,进而完成点云分类。实验表明该方案可实现地面激光点云数据的分类。     

利用点云数据进行三维可视化建模技术研究

依据三维激光扫描仪的工作原理,阐述点云数据处理、数据提取与快速建模的全过程工作原理。以某一建筑物扫描为例,先获取其点云模型数据,并对点云数据采取不同的方法进行拼接处理,且对因拼接方法不同而产生的误差进行比对分析,选取出最优的拼接方法;然后对点云数据进行合并、去噪等处理;最后使用建模工具从点云数据模型中获取建筑物的各立面线划图,完成快速精准的三维可视化建模。     

融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法

拼接是地面激光点云数据处理的必要步骤,但基于同名点的点云拼接方式已成为阻碍点云处理效率提升的长期瓶颈,而直接匹配点云识别同名特征的方法亦对点云重叠区域具有较高的要求。本文提出一种融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法,通过语义知识自动识别出原始三维点云中所包含的地面特征与建筑物立面特征,并使用这两种面状特征结合点云测站中心的GPS位置作为同名标靶进行点云初始拼接,随后使用点到面最小距离约束下的ICP进行点云精确拼接。实验表明,本方法可以有效提高地面激光点云拼接的整体效率,尤其对于包含平面结构（如马路、建筑物）的场景具有良好的拼接效果。     

地铁隧道点云数据采集与预处理

点云数据能够呈现地铁隧道丰富的特性,具有传统方法不具备的优势,将三维激光扫描技术应用于地铁安全监测成为新的趋势。隧道点云质量的好坏直接影响后期的分析与处理,需要在数据采集与点云预处理等过程中做好把控。本文研究了三维激光扫描技术的原理,给出了地面激光扫描仪数据采集流程,以南京地铁为例,论述了隧道点云数据采集和数据处理关键技术,获得了高质量点云,本文的研究为相关工程技术人员提供了参考。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

多分辨率倾斜影像与GeoSLAM激光点云融合精细化建模方法

针对无人机常规倾斜影像建模过程中存在的拉花、空洞、地物悬浮等问题,提出了多分辨率倾斜影像融合GeoSLAM激光点云进行精细化建模的方法。该方法选用无人机和GeoSLAM激光扫描仪采集数据,将多分辨率倾斜影像匹配点云与激光点云进行拼接、点云配准、噪点过滤处理,通过重建大师软件完成倾斜影像和激光点云数据融合建模,并从模型精度、纹理结构上对融合建模模型进行质量评价。结果表明：融合后的三维模型几何结构完整,细节纹理清晰,模型精细度明显提升。     

基于地面三维激光扫描数据的快速建模

三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。     

基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法

为了提升三维激光点云数据处理、存储、运算效率,对基于体素栅格的三维激光建筑物点云抽稀方法进行了研究。通过提取原始三维激光点云空间位置和法向量作为体素栅格存贮数据的主要信息;以三维激光点云最大外包矩形构建最大体素,并依据点云位置不断地进行空间划分,直至阈值范围内,从而实现点云数据的高效组织与管理。对体素栅格内的点云依据设定空间半径阈值检索种子点周边点云,剔除体素栅格中阈值内点云,保留种子点云,从而实现了三维激光点云数据抽稀,有效压缩了三维激光点云数据。并通过实验验证了该方法可以有效降低三维激光点云数据冗余,为海量三维激光点云数据的存储与应用等方面的研究提供参考。     

地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析

在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如（FOCUS）三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。     

基于Geomagic Studio的雕像三维建模

采用Trimble GX200三维激光扫描仪,获取了目标雕像的点云数据,基于Real Works Survey Advanced 6.4软件,完成了不同站点间的数据拼接;采用逆向工程软件Geomagic Studio 12,分别对拼接完成的点云数据,进行了降噪和三维建模处理(包括生成三角网、填补点云漏洞、曲面平滑等);通过实测数据处理与分析,给出了处理过程中的相关结果,并指出了相关的注意事项,为三维激光扫描技术在三维建模及古物重建等方面的应用提供了案例参考。     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

基于ArcGIS的云存储三维激光点云测图实现方法

描述了基于ArcGIS二次开发海达云存储三维激光点云测图插件,实现了内业人员在局域网内协同完成点云测图的方法。在数据服务器上部署MogoDB数据库,向数据库中上传海量三维激光点云和全景数据,内业人员在局域网内下载作业区域数据,在ArcMap中实现激光点云和全景影像数据绘制,基于点云数据进行地物要素采集和属性数据录入,可提高数字化要素的作业效率,为数字测图建库提供了一种新技术手段和作业模式。     

三维激光扫描技术在河道测量中的应用

传统的河道测量工作量大、效率低、采样密度有限,其数据获取方式和数据处理模式已经不能满足河道信息化的需要。三维激光扫描技术为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。本文以焦作市新河为试验区,采用Riegl VZ-1000三维激光扫描仪获取枯水期河道数据,首先对获取的河道激光点云数据进行预处理,包括数据拼接、坐标转换、点云数据滤波分类处理等,采用反距离加权插值(IDW)算法生成DEM和基于DEM自动获取断面的方法,实现了河道断面的提取,并对断面数据进行了精度分析,建立了基于三维激光扫描技术的河道水上地形信息提取技术流程。     

融合多源数据的三维建模方法及精度分析

以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。     

徕卡RTC360三维激光扫描仪在建筑立面改造中的应用

徕卡RTC360极速三维激光扫描仪作为徕卡一款新型设备,不仅操作简单、扫描速度快,可在尽可能短的时间内完成海量丰富点云和高清影像的采集,数据全面,细节丰富,极大地提高了外业的工作效率;而且非常智能。本文采用VIS视觉追踪技术,通过对扫描仪位置进行跟踪定位,在采集过程中进行点云的实时拼接,无需标靶、公共点和人工干预;现场实时查看点云预拼接,极大减少了内业工作量;后期搭配Cyclone Register360智能拼接软件,点云无需人工干预,可实现自动智能拼接处理,以及外业采集及内业数据处理的简单高效。     

地面三维激光扫描数据拼接方法评估

点云数据拼接方法直接关系到地面三维激光扫描仪的测量精度和效率,通过实验对5种拼接方法的精度进行评估.结果表明,50 m测量距离内,5种点云数据拼接方法的精度分别为1.33 mm、8.88 mm、2.71 mm、4.29 mm和6.07 m m,其中标靶拼接的精度最高.综合评估拼接方法的精度、效率,为实际工程提供参考方案.     

地面激光扫描数据处理系统的设计与实现

尽管地面激光雷达数据采集的工程应用日益广泛,但激光雷达点云数据的海量特征及数据处理的复杂性,导致地面激光扫描点云数据处理软件系统严重滞后。针对这一现状,本文提出地面激光扫描数据处理系统设计架构及实现方式。首先确立以点云数据引擎及三维交互可视化作为系统的内核,其中点云数据引擎负责大数据的存取,三维交互可视化实现数据处理的计算可视化与成果展示;然后在此内核基础上构建数据交换、点云配准、点云重建、点云分割、模型重建、纹理重建六大数据处理功能层;最后针对系统大数据的处理分析其关键技术,并给出实现方法。