利用TLS技术与伪单点监测模式进行滑坡变形测量

针对传统离散点监测模式不适用于TLS变形监测,以及现有基于TLS技术变形监测的一维性与仅适用于特定几何对象分析等不足,本文提出了一种基于TLS技术的伪单点变形监测模式,并基于该监测模式提出了一种以表面匹配技术为核心的变形计算新方法。通过构建广义高斯-马尔可夫模型匹配搜索估计伪单点对象的全三维变形参数,利用TLS多期点云的高密度性,实现了高精度提取全三维变形信息,尤其适用于滑坡等灾害监测领域。试验表明在扫描距离约240 m时,该方法可达到1 cm级的变形提取精度,对推动变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的价值。     

地基SAR与三维激光扫描数据融合方法研究

提出了一种地基合成孔径雷达(GB-SAR)和地面三维激光扫描(TLS)数据融合的方法,将GB-SAR获取的高精度位移图与TLS获取的三维模型融合生成三维干涉雷达点云,该结果既保留了GB-SAR高精度形变信息的特点,同时实现了交互式3D显示功能.     

无人机影像点云与地面激光点云配准的三维建模方法

地面激光扫描仪(Terrestrial Laser Scanner,TLS)能够快速地获取高大建筑物侧面点云数据,但较难获取其顶部点云数据。无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)通过搭载五镜头倾斜摄影相机,能在短时间内获取高大建筑物的顶部影像,并基于摄影测量原理生成建筑物顶部的三维点云。文中针对高大建筑物的三维建模,首先通过UAV影像构建三维点云信息,然后将UVA影像点云与TLS点云数据进行配准后构建其三维模型。以云南师范大学呈贡校区武之楼为例,分别采用单一源的两种数据进行三维建模,并与两种配准后的数据进行三维建模作比较,实例结果表明,配准后的数据建模更完整,效果更好,能更完整地表现出建筑物的信息。     

地面三维激光扫描技术应用于井架整体监测研究

主要论述井架点云数据获取、坐标数据转换、冗余信息去噪等方法,将不同时期获取的点云数据分别建立三角网模型,通过模型整体对比获取井架的变形量,分析了三维激光扫描技术在煤矿井架变形监测的可行性。     

三维激光扫描技术边坡监测研究

本文介绍了三维激光扫描技术原理,给出边坡监测数据获取与处理的技术流程:首先用基于区域的分割方法对深度图像分割,用标志点匹配法进行点云数据匹配,然后利用滤波方法对点云数据进行简化,最后利用迭代最近点法(ICP算法)进行点云拼接。以某边坡的实际监测数据为例,采用Trimble GX200三维激光扫描仪获取点云数据,RealWork Survey Advanced扫描数据处理软件获得DEM数据。结果表明,采用本文技术可获取边坡的DEM及边坡形态,为边坡变形监测与灾害预报提供基础数据。     

基于TLS的盾构隧道收敛测量研究

盾构隧道施工完成后的收敛测量是一项十分重要的工作。文中以某在建盾构隧道为研究对象,研究采用地面三维激光扫描技术(Terrestrial laser scanning,TLS)进行收敛测量的方法与步骤。应用TLS获取隧道管片表面的点云数据,对点云数据进行配准、消噪、建模等处理;采用Ransac算法和最小二乘算法提取隧道点云数据的中轴线;根据点到平面的距离获取断面点,应用椭圆方程以及最小二乘的方法对断面点进行拟合;最后,利用直线与椭圆交点获取不同方向上的隧道半径,完成收敛测量。研究结果表明,应用TLS技术可以快速、准确、详尽地获取盾构隧道的收敛情况。     

ArcGIS Engine下的三维点云变形监测可视化研究

针对地面三维激光扫描仪获取的点云数据,设计了以Arc GIS Engine为二次开发组件、C#为开发语言的变形监测三维可视化程序,实现了对点云数据的数据管理、三维建模、纹理渲染、数据查询、地形分析5大功能模块。在此基础上,通过将变形前后的两期点云数据进行三维建模与可视化、区域变形量提取,验证了该程序应用于变形监测的可行性。     

点云辅助GB-InSAR影像与地形数据应急变形监测方法

将采用地面三维激光扫描(terrestrial laser scanning, TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-based interferometric synthetic aperture radar, GB-InSAR)和无人机航空摄影测量（unmanned aerial vehicle photography, UAV）的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法（iterative closest point, ICP）,首先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准;然后,利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配;针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差的问题,综合目视解译以及峰值相关性分析提取各数据间的同名特征点,根据同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程来完成误匹配纠正。利用所提的匹配方法处理模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据,结果表明实测匹配精度达像素级,满足应急监测需求。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

多源数据融合的三维点云特征面分割和拟合一体化方法

针对单纯利用三维激光点云信息不足的问题,提出融合多源数据对三维激光扫描仪获取的点云数据进行特征拟合的方法。根据地面点云及对应的扫描仪参数生成反射值影像;以反射值影像分割结果作为种子面,基于随机抽样一致性方法分割与拟合一体化;融合彩色影像提取的直线信息确定和验证拟合特征的边界。采用RIEGL VZ-400获取的建筑物点云数据进行了特征拟合试验,证明了该方法的有效性。     

基于近景影像边缘信息点云的精细三维重建

针对三维激光扫描技术在获取三维信息存在扫描漏洞及边缘信息不足等问题,本文以文物对象的精细三维重建为目的,在近景影像与激光点云精细三维重建中提出一种新的方法。首先利用尺度不变SIFT算法匹配,并设置多重约束逐级剔除误匹配点获得最优匹配点集,采用基础矩阵加严密解解算定向参数,然后采用改进的CANNY算子提取影像边缘信息,利用仿射变换的粗值点和核线几何搜索匹配得到边缘同名点,最后根据定向参数重建边缘点云并与扫描点云进行配准,生成对象的精细点云模型。实验结果表明,采用此方法可生成边缘信息丰富、精细度高的三维信息。     

一种基于特征点的地面激光点云全局配准方法

针对当前地面激光扫描(TLS)点云配准自动化程度低且耗时的问题,本文提出一种基于特征点和改进FGR(fast global registration)算法的TLS点云全局配准方法。该方法一共分为三步:首先对点云进行粗差剔除和降采样;然后提取Do G(Difference-of-Gaussian)特征点和进行FPFH(fast point feature histogram)描述,进而进行双向一致性匹配;最后使用FGR算法进行优化获得点云之间初始参数,结合标准ICP算法实现TLS点云的高精度配准。利用7站地面激光点云数据进行实验,结果表明本方法可以在保证配准精度的前提下获得较高的配准效率。     

基于三维激光扫描的植被覆盖边坡监测

针对植被覆盖边坡难以获取高精度地面点云数据,导致精确监测边坡地表变形较为困难的问题,本文提出了一种利用布设在边坡体上的传感器获取表面点云数据以提取边坡变形的方法。布设在边坡上的GNSS天线整流罩外形是半径逐渐变化的球形设备,利用点云切片拟合出圆心坐标和半径,通过拟合残差和验后中误差评估点云精度,实现质量控制。通过两期半径的对比,实现同名点匹配,根据两期圆心坐标达到点式监测的目的;根据边坡上的台阶及雨量计的外围设备实现面式监测。实测数据表明,三维激光扫描与GNSS的监测结果一致,可以提取毫米级别的变形。     

三维激光扫描监测基坑变形分析

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。     

TLS三维点云聚类滤波算法应用研究

现有地面三维激光扫描点云数据滤波算法较少,针对地形复杂区域的点云滤波效果更是不甚理想,因此对二维聚类算法进行改进,提出三维点云聚类滤波算法,并对其在地形复杂区域的TLS数据滤波中的应用进行研究。以重庆鸡冠岭危岩体的TLS数据为例,分别采用曲率平滑滤波方法和文中提出的点云聚类滤波方法处理,并对两种方法处理过的数据进行形变量计算和分析。实验证明,针对植被覆盖茂密、地形复杂的山体,该方法的点云滤波效果较好,且处理速度有较大提升,能为点云后期形变量计算提供较好的基础。     

定量结构模型的地面激光雷达单木分割应用

针对传统每木检尺的小班调查因子测量方法耗时长、效率低、人为操作误差大等问题,该文研究了一种定量结构模型(QSM)实现单木的三维重建,并基于地面激光雷达(TLS)所获取的点云数据提取研究区单木的胸径、树高参数.该算法重构了单木的三维模型,且TLS数据所求得的胸径、树高与实测数据具有较好的一致性,提取结果精度较高.本研究采...     

空地大视角影像融合三维重建

针对利用单一影像数据源进行场景三维重建完整性不足的问题,提出一种同时利用空中影像和地面影像进行密集匹配生成场景三维点云的方法。先通过空三和密集匹配分别获取空中影像和地面影像生成的场景点云,再通过基于面元的点云配准算法获取空地点云之间的转换关系,由此转换关系将空地影像的位姿统一到相同的坐标系统中,最后利用空地影像及其位姿经过密集匹配获得完整的场景三维点云模型。实验结果表明,本文方法与单一源影像重接结果相比,场景完整度提高了9%～16%不等。     

基于四元数的变形参数提取

目前,对于变形提取主要是提取变形量,但是没办法提取变形的方向,而四元数方法主要是用于点云的匹配,得到点云匹配的旋转参数和平移变量。本文拟将四元数用于目标物整体变形参数的提取中,在对整个点云进行全局配准之后,对局部点云进行归一化处理,同时,提取特征目标物的特征点,并利用四元数进行局部匹配的计算,获得局部匹配的旋转变量和平移变量,该旋转变量和平移变量即是结构体的变形参数,利用实地扫描的点云数据验证了该方法用于变形量提取的可行性。     

三维激光扫描技术对岩溶区公路滑坡要素提取

针对岩溶山区因其脆弱的工程地质条件使得区域内的公路沿线容易发生沉降、变形和滑坡等问题,该文采用地面三维激光扫描(TLS)技术对云南九乡一个具有典型岩溶区地质环境的公路边坡进行扫描,对地面激光点云的外业数据采集和内业处理中的多站数据配准、点云滤波去噪、地面点云空洞修复以及基于点云数据的精细化建模等技术环节进行探讨;以位于该公路边坡上的一个滑坡为实验对象,着重对滑坡范围线、剖面线、滑坡坡度角和不稳定土方量等滑坡监测要素的提取方法进行研究。这是将地面TLS技术应用于岩溶区公路滑坡监测单期数据处理路线的一次探索,为后期基于激光点云的滑坡监测中多期数据的整合、管理和分析等集成式处理提供了技术上的支持。     

应用TLS点云数据确定边坡特征对象区域和形变分析

针对目前主要形变监测方法监测点少、整体形变资料缺乏的不足,利用三维激光扫描仪获取边坡点云数据,通过对边坡特征对象区域识别,利用重心法计算特征对象区域的形变量大小,将形变特征对象区域转变为监测点,并分析形变特征对象区域的变形情况,弥补了传统形变监测手段在边坡监测应用和形变分析中的不足。