A Model-Based Approach to Semi-Automated Reconstruction of Buildings from Aerial Images

Automated reconstruction of building objects from aerial images is a complex problem due to the diversity of buildings as well as noise and low contrast of images, which are the results of distant photography, atmospheric effects and poor illumination. In this paper, a semi-automated approach to the reconstruction of parametric building models from aerial images is presented, which works with line segments extracted from the image. The model is selected interactively from a library of parametric models. A perceptual grouping technique is used to select the most significant image lines in terms of relations such as proximity and parallelism. Model lines are searched for the same relations as in the grouped image lines, and the corresponding lines undergo a matching procedure, which determines whether or not a match can be found between the given model and image lines. An experiment with aerial images of flat-roof and gable-roof buildings is shown and its results indicate the robustness and efficiency of the proposed approach.     

用近景摄影测量方法观测建筑物变形*

建筑物变形观测是监视建筑物在各种应力作用下是否安全的重要手段,观测成果也是验证设计理论和检验施工质量的重要的资料.本文介绍了利用近景摄影测量技术观测建筑变形的基本思想,与传统的变形观测方法相比,它具有效率高、质量好、劳动强度低、野外工作量少等显著优点.     

工程测量课程建设与能力培养的探索与实践

结合工程测量课程建设,着重从课程体系改革及教材建设,实践教学环节的加强,现代化教学手段的应用等方面阐述了本课程建设的实践与认识。     

顾及周期性误差修正的加权平均温度模型构建

针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005-2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011-2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。     

建筑用途的城市职住空间组织特征研究

针对现有职住空间关系的研究难以在微观维度上有效促进大城市职住功能空间的均衡发展以及规划政策与现状发展存在的时序错位问题,该文以北京市为例,从房屋建筑使用用途的角度切入,运用空间自相关分析模型、热点分析模型和职住用地比三个评价方法,同时借用ArcGIS软件平台进行空间分析与可视化表达,探究北京职住空间在乡镇尺度下的组织特征。研究发现:北京市职住空间表现为聚类分布的空间格局特征,以首都功能核心区为中心,大致呈现出环状圈层分布,北京市职住空间的“热点区”在空间分布上存在差异,而“冷点区”在空间分布上基本相同,职住空间关系存在失衡,与规划目标存在一定的偏差。提出的研究方法从微观维度分析了城市职住空间的组织特征,促进了城市规划与发展时序的有效结合,可在特大城市的职住空间关系的研究中进行推广应用。     

机场净空区建筑物的识别与监测

目前,在建筑物识别与监测方面,基于单幅高分辨率遥感影像的阴影测高法和基于多视角影像的立体像对法将建筑物轮廓或名称识别与高度监测相独立,因此导致其自动化水平较低、数据冗余度与成本较高。基于数字表面模型(DSM)和兴趣点(POI)数据,本文提出了一种机场净空区建筑物识别与监测集成的方法,并以某国际机场为试验区对该方法的可行性进行了验证。试验结果表明:①该方法在建筑物识别与监测方面的准确率只取决于DSM的精度,而对DSM的数据来源没有限制;②以潜在危险建筑物高程变化速率为依据进行不定期的动态监测,在确保监测间隔期间机场净空区安全的同时可以降低数据成本和重复识别与监测所有建筑物造成的数据冗余度。     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

一种有效的基坑水平位移监测方法

在论述基坑水平位移常规监测方法基础上,针对目前基坑水平位移监测作业面较小的情况,提出了一种有效的监测方法,并对其监测精度进行了分析,结合具体工程实例说明了此方法的实用性。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓规则化方法

在点云数据分类和建筑物轮廓提取的基础上,提出一种基于最小外包矩形的建筑物轮廓规则化方法。以任意两相邻轮廓点构建初始外包矩形,以迭代的方式将内点数最多者作为最终外包矩形,继而以面积比率、距离和均方根作为指标对规则化结果给出评判,最后以实际数据进行实验。实验结果表明,文中提出的方法能够有效对分类后的建筑物轮廓点进行规则化。