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针对传统测量方式在建筑物的保护中,存在工作量大、容易对建筑物造成二次伤害的问题,该文结合现代测量手段与三维激光扫描技术,提出了利用镶嵌法进行建筑物三维模型重建的研究思路。基于点云数据获取、处理与三维建模的理论,以安徽省淮南市安徽理工大学本部"红楼"为例,实现了对"红楼"点云数据的拼接、合并、降噪等处理工作,并结合中海达HD_3LS_SCENE软件与3D Max软件各自的优势进行了"红楼"真三维模型的重建。实验结果表明,该数据的处理方法具有速度快、效率高、精度好等特点。 相似文献
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三维激光扫描是一种速度快、效率高、实时性强并且精度高的采集目标表面点云数据的技术,在测绘领域得到了广泛的应用。本文结合工程实例,论述了三维激光扫描技术在石化企业管线测量中的应用,并提出了依据点云数据对管道进行三维模型重建的方法,包括外业踏勘测站布设、数据采集与多站数据配准等工作,最后结合相关软件实现了管道三维模型的重建。 相似文献
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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。 相似文献
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BIM模型的创建是实现BIM技术应用的第一步,常见的基于CAD图纸的BIM模型创建方法存在建模效率低、空间表现不直观的缺点。本文以某地下人防工程的BIM模型重建为例,结合三维激光扫描技术,详细阐述了基于三维激光点云数据的BIM模型重建过程,主要步骤为:①利用FARO Focus3DX330获取海量点云数据;②利用FARO SCENE软件完成点云数据的配准拼接,滤波去噪,贴图输出;③按目标对象几何形状和功能特征的差异,利用Autodesk Revit分别完成线性类、构件连接类、单体目标类点云对象的BIM模型制作。研究表明,利用三维激光扫描技术可以很好地完成BIM模型的重建,而且具有建模精度高、现场还原度好的优势。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1)
针对三维激光扫描仪在数据采集过程中,受到多重因素的限制,难以完整的获取物体表面三维数据的难题,该文采用融合多种数据源的方法来获取地物表面完整的三维数据。该文结合三维激光扫描技术和无人机倾斜摄影测量技术对大理苍山石门关世界地质公园的高陡崖进行三维数据采集。以地面三维激光点云数据为基础,融合无人机倾斜摄影测量点云数据,得到研究区域完整的三维点云,对融合后的多点云进行编辑处理、重建得到高陡崖完整的三维模型。文中对多点云融合建模("点云+点云"融合建模)及单一点云建模后模型融合("模型+模型"融合建模)进行模型比较分析,得出这两种方法所建三维模型基本一致,并总结了两种建模方法的优势和不足。这两种技术及方法的结合不仅解决了高陡崖数据采集的难题还为类似的工程提供参考。 相似文献
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提出将地面三维激光扫描技术获取的地表点云数据,实现数字高程模型(DEM)表面的重建,并从数据误差和建模误差两个方面对DEM重建的精度进行分析,提出了改进精度的方法。 相似文献
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为解决传统基坑监测技术无法对基坑整体变形进行有效分析的问题,本文提出地面三维激光扫描技术应用于基坑监测的方法。该方法使用Leica Scanstation C10型扫描仪获取大量基坑围护墙体的点云数据,经过点云处理并建模,采用Geomagic Studio软件对点云模型进行变形分析,得到基坑围护墙体的3D整体变形和2D局部变形。通过和传统的测斜数据进行对比,两种监测技术在变形量上有较大偏差,对产生偏差的原因进行了简单的分析。为了提高三维激光扫描技术的监测精度,文章最后提出了相应的解决措施。 相似文献
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提出了一种利用DOM和Li DAR点云数据的参数化建模方法,利用DOM分析地物的模型特征,通过Li DAR点云数据获取地物特征点坐标,采用特定的三角网连接方法构建出地物的三维模型,最后对模型进行贴图显示。这里所构建地物模型的方法不仅快速高效,而且自动化程度高,能够满足铁路三维GIS展示的要求;同时,由于是通过点云数据构建模型,在后期导入三维地形过程中能够大量减少安放地物模型工作。 相似文献
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Qian-ning Zhang Ze-chun Huang Zhu Xu Hai-bin Shang 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(11):1773-1784
It is difficult to obtain digital elevation model (DEM) in the mountainous regions. As an emerging technology, Light Detection and Ranging (LiDAR) is an enabling technology. However, the amount of points obtained by LiDAR is huge. When processing LiDAR point cloud, huge data will lead to a rapid decline in data processing speed, so it is necessary to thin LiDAR point cloud. In this paper, a new terrain sampling rule had been built based on the integrated terrain complexity, and then based on the rule a LiDAR point cloud simplification method, which was referred as to TCthin, had been proposed. The TCthin method was evaluated by experiments in which XUthin and Lasthin were selected as the TCthin’s comparative methods. The TCthin’s simplification degree was estimated by the simplification rate value, and the TCthin’s simplification quality was evaluated by Root Mean Square Deviation. The experimental results show that the TCthin method can thin LiDAR point cloud effectively and improve the simplification quality, and at 5 m, 10 m, 30 m scale levels, the TCthin method has a good applicability in the areas with different terrain complexity. This study has theoretical and practical value in sampling theory, thinning LiDAR point cloud, building high-precision DEM and so on. 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明:将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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龚明杰 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):198-199
为解决大范围复杂山区DEM生产困难的问题,提出利用机载LiDAR点云数据构建DEM.本文对机载LiDAR数据处理流程及其在复杂山区的具体应用进行分析,主要利用LiDAR数据处理软件对点云数据进行内业DEM生产并编辑最终得到符合项目要求的数字高程模型数据,结果证明该方法可行. 相似文献
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以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机(SVM)是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明:相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型(car)对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 相似文献
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谭金石 《测绘与空间地理信息》2015,(6):81-83
机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。 相似文献