基于地面三维激光扫描技术的建筑物三维建模

文章基于RIEGL VZ-1000三维激光扫描成像系统,以某校图书馆大楼为研究对象,分析利用三维激光扫描仪获取三维空间数据并建立建筑物实体三维模型的关键技术。     

基于地面三维激光扫描的桥梁挠度变形测量

将地面三维激光扫描技术应用到桥梁挠度变形测量。针对桥底面点云的具体特点,采用点云拟合计算方法和重心计算方法,分别获取不同荷载情况下的桥底挠度变化,并进行对比分析,初步确定其变形测量精度,验证了该技术在桥梁挠度变形测量中的可行性。     

基于地基LiDAR点云数据插值方法的对比研究

以冷龙岭断裂上一处典型地貌点云数据为例,采用最邻近法、距离反比法、不规则三角网法、样条函数法、克里金法等5种插值方法进行遗漏点云插值填充,研究并探讨最合适的插值算法。结果表明,不规则三角网插值法不仅可以很好地填充点云遗漏数据,还可以按照实际地形变化精确表示其高程数据并还原野外的真实场景,为后期的研究提供数据保证。     

基于激光点云批量化自动滤波分类技术研究

通过基于VC++6.0,OPENCV和GDAL/OGR自主开发数据处理软件来实现,直接读取点云数据的统计指标信息,如点密度、点云坐标最小值和最大值、标准差,根据统计的指标信息设置最大最小高程,进行高程异常滤波处理,自动滤除最大最小高程之外的点云,通过均值方差迭代滤波参数设置进行批量均值方差迭代高程异常滤波,进而可以进行批量粗分类,将植被、道路、房屋、水体等非地面点和地面点提取出来,实现激光点云的高效滤波并生成DEM。     

基于线激光扫描的岩石激光钻孔的三维重建和可视化

激光钻进岩石形成的钻孔的孔形较为复杂,具有较小的孔直径和较高的孔壁粗糙度,使得利用传统方法进行钻孔尺寸的测量较为困难。为了精确钻孔测量和方便孔形研究,提出了一种基于线激光扫描及逆向建模的钻孔建模方法。首先,搭建了线激光扫描平台,建立了空间坐标系,以获取钻孔的三维坐标,构建了钻孔的初始点云数据。其次,在MATLAB中对获取的点云数据进行无效点移除及多视角点云配准,其中,无效点移除利用顺序查找法实现,多视角点云配准则基于迭代最近点（ICP）算法,包括初始配准和精确配准两个阶段。最后,基于Delaunay三角网格划分及曲面重建算法,实现了钻孔模型的重建和可视化。此外,还采用滴液法和切割法进行实际钻孔容积值测量及钻孔轮廓线获取,并与由点云重建的钻孔模型上获取的测算结果进行对比分析,以验证所述方法建立的钻孔模型的精度。结果表明:重建的钻孔模型与实际钻孔之间的误差小于4%,重建的模型能够满足激光岩石钻进钻孔的测量要求,证实了所述方法的可行性。与传统测量方法相比,所述方法属于非接触、非破坏性方法,可重复性测量。      

机载LiDAR点云更新1∶1万DEM关键技术探讨

结合TerraSolid对机载激光雷达数据进行后处理的生产流程,重点分析利用LiDAR数据提取DEM的几个关键技术:滤波技术、航带拼接技术、特征线\特征点参与DEM构建技术以及点云人工编辑分类后航带间高差超限的补救性处理方法。     

面向车载激光扫描数据的道路目标精细化鲁棒提取

精确的三维道路信息,对于交通运输,城市规划,道路网建设,三维道路建模等具有重要意义.车载移动测量系统作为一项高新测绘技术能快速,准确地获取三维激光点云,适用于大场景的道路提取与建模.本文提出了一种从车载激光点云中快速精细化提取三维道路及其边界的方法.该方法首先利用车载激光点云的空间特征对点云进行自适应分段,然后利用先验知识与规则提取候选的道路及其边界,并根据道路边界的线状特征,对所提取的道路边界进行跟踪及矢量化,最后得到道路的参数.为了验证本方法的有效性,试验采用了3组不同道路场景的数据进行验证,结果表明提取结果的准确度,完整度及检测质量都达到了90%以上.定量与定性的结果分析表明,本文方法对于不同复杂场景下不同点密度的数据具有很好的适应性,能快速,鲁棒地提取大场景内的道路及其边界.     

基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法

由于水域内机载点云数据稀疏或缺失,在生产高精度DEM时需要对水域区域进行分别处理,人工操作工作量大,且难以保持水域内DEM高程的自然平缓过渡。目前将水域和其他区域分开处理的DEM数据生产方法,不仅增加了数据处理的难度和工作量,也会引入水域和其他区域的DEM接边误差,影响数据质量。为此,提出一种基于机载点云数据的高精度水域DEM快速生成方法。该方法首先利用水域边界与原始机载点云数据,通过分段插值拟合生成水域内点云数据;进而,将插值生成的水域点云数据与原始点云数据进行合并获得完整点云数据;最后,利用合并后的完整点云数据生产高精度DEM数据。通过实验分析发现,该方法能够实现水域与其他区域的DEM一体化生产,提升DEM数据处理自动化水平,且能保证水域DEM的高程精度与自然平滑过渡要求。     

基于ISCAN和CYCLONE的三维街景数据处理方法

如何快速有效地获取高精度、高分辨率的地理空间信息数据已经成为城市智慧化发展的重要问题,本文分析了三维街景地图的发展现状与目前多数街景数据采集手段存在的问题,介绍了利用中海达一体化移动三维激光测量系统采集点云数据的过程,以及结合徕卡CYCLONE软件进行建模的方法,对原始测量的点云数据进行去噪、平滑、拼接配准等处理后得到目标建筑物精准的表面信息,进而构建三维表面模型,将校正过的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验证明:此方法可快速地获取较为精准的点云数据并且实现对建筑物的快速建模。     

基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20％,是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

面向地质灾害的快速制图系统关键技术研究

针对地质灾害发生时对于应急专题地图的迫切需求问题,本文设计了一套完整的快速制图工艺流程。首先以地理数据库的数据模型为基础,通过对地图符号信息的总结归纳,扩展设计了面向地图制图的数据模型,实现了图库一体化的制图数据库设计。根据制图要素自身的地理特征及其周边的环境,在经典地图综合理论方法的指导下,基于制图要素输出时的状态表达,构建了多比例尺制图数据生成与表达模型,设计了矢量数据动态选取及加工处理的算法,实现了地质灾害应急制图中制图要素的自动化快速选取。     

基于LiDAR点云法向量稳健估计的室内平面图自动生成方法

提出一种基于Li DAR点云的室内平面图自动生成方法,旨在快速地以室内Li DAR点云数据为基础,实现点云法向量的稳估计,从而自动化提取墙面面片,进而完成室内平面图的构建。实验结果表明:该方法有效抑制室内Li DAR点云数据的噪声(如墙面重影),并能较好地生成室内的平面结构图。     

基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。     

三维激光扫描技术在青岛市房地产开发中的应用

三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术,又称为"实景复制技术",是继GPS空间定位技术后的又一项测绘技术革新,使测绘数据的获取方法、服务能力与水平、数据处理方法等进入新的发展阶段。该文结合工程实例,对该项技术用于三维精准地形测绘的方法进行了实践与研究,并对该技术存在的一些问题做了一些探讨。     

基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法研究

提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。     

回波强度约束下的无人机LiDAR点云K-means聚类滤波

针对目前无人机激光雷达点云滤波过程中存在的效率低、误分割和精度差等问题,本文在对点云三维坐标进行K-means聚类得到不同聚类结果的基础上,引入最大-最小标准化方法对不同聚类结果的点云回波强度原始值进行标准化,得到 0-1范围回波强度规则值。针对不同聚类结果选择不同范围的回波强度规则值得到对应地面点云,以提升研究区点云的滤波精度并减少其地面点云的数据量。同时,对比利用K-means聚类对三维坐标和回波强度原始值进行滤波的结果。结果表明：对研究区点云去噪、抽稀预处理后得到107 372个点云数,利用K-means方法对三维坐标和回波强度原始值进行聚类滤波得到地面点数为66 713个,占点云总数的62.133%。通过使用本文方法可剔除过分割地表植被点13 648个,得到地面点云占点云总数的49.422%。该方法能够较好地保持地形轮廓并降低地面点云的数据量,从而为后期快速建立高精度DEM奠定基础。