点云的红绿立体三维可视化方法研究

传统的立体观察方式主要应用于立体像对建立的模型,近年来三维激光扫描点云立体视模型构建的研究也逐渐成为热点。针对激光点云的立体观测方法,对三维点云数据组织及可视化方法展开研究。实验结果表明,点云可视化可以通过透视变换、点云图像线性混合以及红绿影像互补色生成。     

基于激光点云数据的古建筑BIM几何模型构建

针对古建筑BIM各种信息模型中几何模型构建的问题,提出应用三维激光点云数据和CloudWorx软件进行建模的方法。应用Cyclone软件对点云数据进行去噪、配准,按构件进行分割;应用CloudWorx软件进行模型的构建。研究古建筑的瓦片、柱体、梁、墙体、围栏等构件的建模方法,通过模型合并生成古建筑的整体几何模型。     

一种基于影像的古建筑点云生成方法

针对现有古建筑数字化保护点云模型生成方法存在的诸多问题,该文采用增量式运动恢复结构技术构建了一种基于影像的古建筑点云模型生成方法,可简单、快速、低成本地实现古建筑点云生成。首先使用普通相机拍摄目标古建筑影像集并平滑预处理,然后使用运动恢复结构技术构建三维稀疏点云模型,最后密集点云加密处理并纹理映射得到古建筑三维点云模型。该方法创新性地将运动恢复结构技术引入古建筑点云生成领域。实验结果表明:该方法能快速构建古建筑三维点云模型,为古建筑数字化保护点云模型建立提供了一种新思路。     

三维激光点云联合无人机影像的古建筑重建

古建筑保护是当下测绘领域的热点研究课题,非接触测量是克服传统方法数字化不足、容易造成"二次破坏"的有力举措。本文以哈尔滨红霞街99号外侨私邸为例,提出了一种将三维激光扫描技术和无人机航测技术相结合进行古建筑重建的研究方案。基于三维激光扫描仪和无人机获取的古建筑内外点云数据和影像数据,利用点云数据生成正射影像并绘制平、立、剖面图,创建三维模型,最后以实地量取的建筑物尺寸数据为参考分析得出图纸和模型误差。结果表明：利用三维激光点云联合无人机影像能够高效地进行建筑图纸恢复,创建高精度精细化的三维模型,为古建筑保护提供了一种全新的思路。     

多源异构点云融合技术在古建筑信息留存中的应用

针对单一测绘手段难以获取古建筑表面完整空间信息的问题,本文提出了采用多源异构点云融合技术实现古建筑完整空间信息留存的方法。该方法首先采用由整体到局部的扫描策略实现古建筑主体激光点云数据采集,然后采用低空航空摄影测量技术完成扫描盲区的影像数据采集,最后基于光束法平差理论完成点云数据生产,实现了多源异构点云数据融合。试验表明,该方法能够满足古建筑信息留存的需要,在古建筑保护领域具有较好的推广和借鉴价值。     

基于实体模型索引的海量激光点云分块存储研究与应用

三维激光扫描技术的日益进步推动了点云数据量级的不断攀升,给海量点云的高效管理及优化处理带来新的挑战。文中针对在大范围点云场景中快速调度局部详细点云的实际应用需求,借鉴空间格网结构的数据组织思路,优化并提出可变长度的海量点云分层分条带存储的工作机制,结合数据库管理,实现了基于实体模型索引的激光点云及三维模型的快速调度及联动显示。基于研发的点云专家科研系统实践,推动了海量点云数据集约化管理水平,具有一定的科研及实用价值。     

基于功能的导航数据模型

为同时实现导航系统核心功能，提出了基于功能的导航数据模型，重点论述了该模型中的导航数据的总体组织原则和导航数据组织模型。试验结果表明，提出的数据模型能方便高效地同时实现导航系统的核心功能，适合于导航系统。     

基于多源数据融合古建筑三维重建技术的研究

将无人机倾斜影像、地面三维激光点云和数码相机照片相结合,从影像数据与点云数据2个层面研究数据融合的理论及策略,通过数据预处理、坐标系统一、数据配准、影像点云融合、点云数据融合实现三维实景重建。建立的三维实景模型,能够真实全面地还原和反映目标物全貌,且具备直观表达对象整体空间信息的能力。通过点、线、体3个层面的精度验证可以得出,本文提出的多源数据融合建模方法能够建立无遮挡、无空洞、细节表达完整的三维实景模型,且模型精度良好,为古建筑数字化保护拓展了一个新的方向。     

多源点云数据融合的建筑物精细化建模

三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档,在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题,本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备,利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑,通过ICP算法完成点云精细匹配,实现多源点云数据融合建模;对比单一建模方法模型,从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明,融合建模模型纹理清晰,几何结构完整,模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值,接近三维激光扫描模型。     

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。     

GEM模型、RF模型和M5T模型的无人机DEM测点插值算法比较

无人机技术作为现如今测量的先进技术,已被逐渐广泛应用,由于DEM数据在实测过程中只能形成点数据,因此对点数据的插值计算一直是测绘专业研究的热点。为找出适用于无人机DEM测点插值计算的最优模型,本文基于GEM模型、RF模型和M5T模型,以降雨、经纬度和海拔为输入参数,对不同模型下的DEM进行了插值计算,结果表明:GEM模型表现的精度最高,该模型RMSE仅为11.72 m,RRMSE为12.7%,R2为0.964,Ens为0.946,MAE为11.28 m,该模型可作为无人机DEM测点插值计算的标准模型使用。     

海域超大范围外部重力场快速赋值模型构建

针对海域超大范围外部重力场快速赋值的特殊需求,分析了3种传统扰动引力赋值模型的适用性和局限性,分别提出了直接积分改进模型、点质量改进模型和直接积分与点质量混合模型。利用数值计算验证了3组改进模型的合理性和有效性,为实际工程应用奠定了必要的理论基础。     

动态精密单点定位传统模型与UofC模型的比较

介绍了基于传统模型和UofC模型的两种精密单点定位算法;利用自主开发的精密单点定位软件实现了这两种算法。为了比较两种精密单点定位模型的动态定位精度、收敛时间以及解算速度,收集了船载和机载的动态GPS观测数据进行解算实验。实验结果表明:两种模型的动态定位精度和收敛时间相当,传统模型的解算速度约为UofC模型的2倍。     

基于楼盘表和户型图的分层分户模型建设

随着智慧城市建设的不断升级,城市管理向精细化和智能化方向快速发展.分层分户模型可以承载更复杂、更立体、更详细、更精确的信息,以供全面综合管理、大数据分析和应急指挥使用.本文以"数字郑州三维地理信息及应用服务系统"项目建设实际情况为背景,探索和实现了在SuperMap GIS平台环境下,基于楼盘表提供的层户信息与户型图提供的分户信息,通过数字线划图进行建筑底面定位,利用地名地址将楼盘表和户型图与数字线划图进行关联挂接,并根据LiDAR点云数据的高度信息,快速自动化地建设郑州市800 km2内所有建筑物的分层分户模型的技术方法.进一步探索了通过模型成果与房管信息和公安户籍信息挂接,建立"以图管房、以房管人"的新管理模式,有效提升了政府管理和决策水平.本文提出的方法技术路线先进,实操性强,具有重要的应用推广价值.     

Mobile-GIS中的数据组织模型研究

mob ile-GIS是GIS的全新发展领域,从应用的角度评述了移动服务中的数据特点和各种数据模型的原理及适用领域。不同的数据模型造成部门间数据难以共享,为此本文提出了一种集成数据模型,能使不同模型相互转化,提高数据共享程度。     

地勘工程3维空间数据模型及其数据结构设计

3维现象随着研究领域的不同，描述空间实体的方法存在较大差异，不可能设计一种数据模型来适合所有的应用领域，应根据研究领域空间实体分布特征，设计出专用的3维空间数据模型。本文对传统的3维数据模型进行了分析，以地质勘探工程的各种3维空间对象为研究背景，提出了适合地质勘探工程的矢量与栅格集成的面向对象混合数据模型，以复杂体－体－面－线－点对象之间的逻辑关系来建立对象之间的拓扑关系，设计了部分对象的数据结构，并以一玢岩型铁矿床为例，对数据结构进行了描述。     

复合面状对象拓扑关系的表达模型

为表达复合面状对象间的细节拓扑关系,对经典9-交集模型进行了改进,给出两种基于分解思想的9-交集模型,其中分解成简单区域的9-交集模型方法相对简单,但表现形式繁琐;分解成点集的9-交集模型的表现形式符合经典9-交集模型,但计算较为复杂。通过示例比较了两种扩展9-交集模型及经典9-交集模型的表达能力。结果表明,两种扩展交集模型均能准确地表达出复合面状对象各子部分之间的拓扑关系的细节,扩充了9-交集模型的表达能力。     

变权组合模型在沉降预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。     

一种优化的基于神经网络的经验ZTD模型

目前,经验对流层天顶延迟（ZTD）模型已经有了飞速的发展,因为它们在使用时无需任何测量的实时地面气象数据,这给GNSS用户提供了极大方便。神经网络技术在实测参数型的ZTD建模中已经取得了一定的成果。与此同时,国内虽然有学者构建了神经外网络的经验ZTD模型,其最大的缺点是忽略了ZTD时间变化且只能单独预报ZTD。本文针对这些缺点构建了优化的神经网络经验ZTD模型。试验结果表明,本文提出的神经网络模型可以分别预报天顶干延迟ZHD和天顶湿延迟ZWD,且具有良好的精度：ZHD的Bias和RMSE分别为-3.7和19.8 mm;ZWD的Bias和RMSE分别为-0.6和34.2 mm。本文的神经网络模型预报的ZHD和ZWD的精度均与目前世界著名的GPT2w格网模型相当。另外,与GPT2w模型相比较,神经网络模型最大的优点就是无需庞大的预存格网数据作为输入,在使用时仅需要知道一个训练好的神经网络即可,该特点为GNSS用户提供了极大的方便。     

GIS结点捕捉的广义算法及误差传播模型

根据最小二乘原理，本文提出了结点捕捉的一种广义算法，并建立了伴随的误差传播模型，针对位于模糊公差范围内待捕捉点组中各点坐标误差统计我的各种可能的特殊情况，进一步导出了相应的简化算法以及其误差传播模型，并从理论和数值模拟两方面系统地分析了结点坐标的相准确性一对捕捉结果的影响，理论推导表明，现有的GIS结点捕捉算法属广义算法的一种特殊情况，最后通过算例说明了广义算法和误差传播模型的实际应用前景。