大型建筑物三维激光扫描的流程及精度分析

三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据,瞬时测得空间三维坐标值和相应的影像数据,根据获取的空间点云数据快速构建三维可视化模型,精度优良且输出格式多样,能满足不同应用的需求。以扫描大型建筑物为例,论述了三维激光扫描系统的主要构成和工作流程,误差产生的来源及相应的质量控制进行分析,获得满足技术设计要求的扫描数据,为信息数字化发展提供了必要的生存条件。     

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。     

基于地面激光扫描技术获取地铁隧道3维点云数据的设计与试验

3维激光扫描技术可以快速、高效且准确的获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要的条件。本文以地铁隧道为例,详细阐述了3维点云数据获取的方案、数据处理的基本方法,验证了基于3维激光扫描技术进行地铁3维可视化的可行性。     

基于徕卡C10获取校园三维点云数据设计

三维激光扫描技术作为一项新的测量技术,可以快速、高效且准确地获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了新的选择。文中介绍三维激光扫描技术的相关理论,并以淮海工学院体育馆为例,阐述三维点云数据获取、数据处理的基本方法,验证校园可视化的可行性。     

车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。     

基于3维激光扫描技术的滑坡体地形图制作研究

采用3维激光扫描技术快速采集滑坡体地形点云信息,并提取滑坡体微地貌信息,为滑坡监测提供基础技术支持。3维激光扫描技术的数据处理主要包括外业数据采集、点云数据配准、地貌数据获取与非地貌点云数据过滤、地形图生成等过程,并着重介绍其工作原理与处理方法。采用3维激光扫描技术能够高效准确实时的监测地质灾害,对预防灾害的发生提供了决策作用。     

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。     

基于影像点云的三维激光扫描仪成图与建模软件

一、引言随着信息技术的发展,数字城市建设在全国已经形成一股势不可挡的浪潮。城市地形三维信息的快速采集与提取是当前数字城市建设的热点与难点。基于三维激光扫描数据的数字测图与三维建模日益成为非常有竞争力的数据获取手段之一。但目前市面上采用的测图与建模方法基本上只基于激光点云数据,而点云的可视化效果与可视性不强,导致成图与建模判读困难、速度慢、成     

从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究

提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案，并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法，从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理，并给出了三维建模和可视化表达结果。     

三维激光扫描仪和车载移动测量系统在工程测量中的应用

根据规划部门对市政道路、桥梁及隧道等基础设施竣工后的管理要求,以及满足项目绿化等工作量的结算,本文将地面和车载三维激光扫描技术相结合,辅以常规测量手段做补充,以双碑大桥及连接隧道工程竣工测量为实例,讨论了三维激光扫描技术在规划核实测量中的应用。通过三维激光扫描技术获取的激光点云数据,为数字化城市建设和可视化管理提供了数据基础。     

基于三维激光扫描的边坡变形数据提取研究

以北京市门头沟区尾矿边坡为例,运用三维激光扫描技术对尾矿边坡进行研究。通过对不同时段采集的点云数据处理,形成相应时段尾矿边坡三维模型。采用等高线比较、三维质检软件比较,提取出边坡变形数据。三维激光扫描技术使滑坡体测绘从传统的GPS或者全站仪单点数据采集变成连续密集的自动获取海量点云数据,增加了测绘信息量。三维激光扫描技术不仅提高测量精度和数据采集速度,且使工作效率实现大幅度的提高。     

基于激光扫描仪数据的建筑物立面特征信息提取

基于激光扫描数据进行建筑物三维建模,可以采用扫描数据直接建模,配以影像纹理;也可用扫描数据提取建筑物立面的特征信息,配以单影像建模。而后者速度快,效率高,且能满足三维城市建模的一般精度要求。对于建筑物立面的激光扫描数据来说,具有数据量大,点云复杂等特点,提取建筑物特征信息具有一定难度。本文提出一种“水平点参照系”特征提取方法,这种方法运行速度快,能够减少数据量,有效剔除噪声,并得到实际应用的检验。     

基于激光扫描数据的建筑物信息格网化提取方法

针对车载激光扫描点云的分布密度,提出了一种把扫描数据格网化进行信息提取的新方法。实践证明,这种方法效率高,可以自动从密集的扫描数据中快速提取出建筑物信息,能够满足城市三维建模的要求。     

Status and future of laser scanning, synthetic aperture radar and hyperspectral remote sensing data for forest biomass assessment

This is a review of the latest developments in different fields of remote sensing for forest biomass mapping. The main fields of research within the last decade have focused on the use of small footprint airborne laser scanning systems, polarimetric synthetic radar interferometry and hyperspectral data. Parallel developments in the field of digital airborne camera systems, digital photogrammetry and very high resolution multispectral data have taken place and have also proven themselves suitable for forest mapping issues. Forest mapping is a wide field and a variety of forest parameters can be mapped or modelled based on remote sensing information alone or combined with field data. The most common information required about a forest is related to its wood production and environmental aspects. In this paper, we will focus on the potential of advanced remote sensing techniques to assess forest biomass. This information is especially required by the REDD (reducing of emission from avoided deforestation and degradation) process. For this reason, new types of remote sensing data such as fullwave laser scanning data, polarimetric radar interferometry (polarimetric systhetic aperture interferometry, PolInSAR) and hyperspectral data are the focus of the research. In recent times, a few state-of-the-art articles in the field of airborne laser scanning for forest applications have been published. The current paper will provide a state-of-the-art review of remote sensing with a particular focus on biomass estimation, including new findings with fullwave airborne laser scanning, hyperspectral and polarimetric synthetic aperture radar interferometry. A synthesis of the actual findings and an outline of future developments will be presented.     

An adaptive approach for the segmentation and extraction of planar and linear/cylindrical features from laser scanning data

Laser scanning systems have been established as leading tools for the collection of high density three-dimensional data over physical surfaces. The collected point cloud does not provide semantic information about the characteristics of the scanned surfaces. Therefore, different processing techniques have been developed for the extraction of useful information from this data which could be applied for diverse civil, industrial, and military applications. Planar and linear/cylindrical features are among the most important primitive information to be extracted from laser scanning data, especially those collected in urban areas. This paper introduces a new approach for the identification, parameterization, and segmentation of these features from laser scanning data while considering the internal characteristics of the utilized point cloud – i.e., local point density variation and noise level in the dataset. In the first step of this approach, a Principal Component Analysis of the local neighborhood of individual points is implemented to identify the points that belong to planar and linear/cylindrical features and select their appropriate representation model. For the detected planar features, the segmentation attributes are then computed through an adaptive cylinder neighborhood definition. Two clustering approaches are then introduced to segment and extract individual planar features in the reconstructed parameter domain. For the linear/cylindrical features, their directional and positional parameters are utilized as the segmentation attributes. A sequential clustering technique is proposed to isolate the points which belong to individual linear/cylindrical features through directional and positional attribute subspaces. Experimental results from simulated and real datasets demonstrate the feasibility of the proposed approach for the extraction of planar and linear/cylindrical features from laser scanning data.     

基于车载LiDAR数据的单株树提取

车载LiDAR数据能提供地物表面不同视角且具有容易获得高密度点云数据等优点,能为树木信息的精细提取提供有力保障.基于不同地物具有不同特征等性质,从车载LiDAR数据中对地物进行识别,将三维图形投影到二维平面上进行识别、分离、去噪及细化,运用Matlab编程实现对车载LiDAR数据中树木信息的提取.用全站仪对测区树木进行实地测量并进行定量分析,结果表明,方法可以较好地分离出构成树木的激光扫描点,达到树木提取的目的.     

基于互信息的LIDAR与光学影像配准方法

本章论述了基于互信息的是单幅影像与LIDAR数据的配准方法。本方案是基于两幅图像灰度值的配准方法,即利用LIDAR数据生成的强度图像,实现与航空影像的配准。虽然两种传感器得到图像的灰度值有较大差异,且不成线性关系,通过引入互信息,可以将穷举的搜索问题变成基于相似性测度函数的优化问题。实验表明互信息准则对于航空影像与LiDAR数据之间是有效的。     

一种新的窗户特征提取方法研究

在建筑物立面重建中,窗户提取、结构识别是学者们研究的热点。针对建筑物特征提取的应用需求,文中提出一种基于局部搜索算法——爬山法的窗户信息提取方法,介绍研究中采用的一些原理、方法,从而可以准确有效地从激光扫描数据中提取出建筑物的窗户信息。利用本方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体的处理,并给出可视化表达结果。     

基于LiDAR技术的古建筑复杂曲面三维重建

随着信息技术和测绘科学的迅猛发展,传统的空间数据获取模式已经不能满足现在的信息化需求。三维激光扫描技术的出现,推动了现代化测绘技术的发展,其高精度、快速的非接触式扫描测绘方法改变了传统空间数据采集模式。古建筑文化遗产的三维数字化保护是目前社会的研究热点,利用三维激光扫描技术来重建古建筑独特复杂的表面模型,为古建筑数字化管理和修复提供数据参考是一个很有意义的事情。本文以利用地面三维激光扫描系统构建古建筑三维模型为研究对象,通过洞窟类实例对古建筑点云数据处理和NUBRS三维模型复杂曲面重建技术进行研究与探讨。