色差对摄影测量精度的影响

在工业摄影测量中,由于相对精度较高,对相机的测量精度要求也相应增高。目前,常用的相机检校方法为10参数法,此方法未对色差的影响展开研究。本文通过将照片的R、G、B颜色分离,得到三组单色照片,再分别进行自检校光束法平差,对所得结果进行物方公共点转换后,发现三组单色照片与原始灰度照片的物方点精度相当,绿色分量照片处理精度较原始灰度照片有微小的提高。     

机载激光雷达在密林山区大比例尺测图的应用

针对密林山区大比例尺地形图测绘有效采集地表特征点的相关问题,提出了无人机机载激光雷达通过点云采集、滤波技术获取地表坐标信息。基于机载激光雷达采集的点云数据与传统RTK测量采集的特征数据进行对比分析。研究结果表明：无人机机载雷达测绘系统外业效率高、周期短、精度高,研究结果可应用于密林山区大比例尺地形图测绘。     

物化探测量在安徽省怀宁县某金多金属矿找矿中的应用效果

金、铜、铁、多金属矿产为国家急需矿种,随着经济建设的高速发展,对其需求日趋强劲。对研究区充分研究和利用前人资料的基础上,采用地质和物化探相结合的方法,对化探异常中心部位（即矿化集中地段）,在地表和浅部进行工程控制了解,在物探视电阻率异常区进行了钻探深部验证,发现多处铜金矿（化）体,并预测了盲矿体的赋存部位,推测了找矿远景区,效果显著。     

基于多特征联合分析的车载点云市区道路边界线提取

车载激光扫描系统目前已应用于智慧城市建设、道路资产管理等多个方面。本文针对车载LiDAR点云数据道路边界提取问题,提出基于多特征联合且适应多类道路的边界提取方法。构建点云局部邻域高差梯度、回波梯度与曲率梯度,通过设置阈值提取道路边线。结果表明,该方法在直行道路、曲弯、直弯等代表性道路环境中均取得了较好的结果,验证了算法的鲁棒性,对扩展研究车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

基于已有资料的倾斜摄影实景建模及BIM应用

针对交通BIM应用场景中常遇到的BIM工程模型与倾斜摄影实景模型位置匹配不精准问题,深入分析路桥隧BIM模型和实景模型创建时所依据的地理信息资料情况,本文通过构建图形图像数据集改变传统像控点获取方式和实景建模流程,提出基于已有资料创建实景模型的方法,并在重庆市某高速公路改扩建工程BIM技术应用项目中进行了试验。结果证明了本文方法的可靠性和快速性,能够满足BIM模型和实景模型结合的相关规范要求。     

三维激光扫描技术在建筑物竣工测量中的应用研究

竣工测量不仅能确保建筑物的质量和安全达到规定标准,还可为建筑物的正常使用和维护提供可靠基础。然而,随着建筑行业的发展和建筑物形态的多样化,传统全站仪或GNSS-RTK竣工测量验收方式,面临外业采集时间长、特征点数目少、检核验收难度大等诸多挑战。本文将三维激光扫描技术应用于建筑工程竣工测量中,通过点云与设计模型碰撞分析,基于点云绘制的建筑物立面图与实测数据两方面对比进行竣工验收分析,研究结果表明,三维激光扫描技术在竣工测量中具有较好的应用效果。     

浅谈基于LiDAR数据提取DLG等高线的流程

利用已有LiDAR数据成果探索更新1∶10 000基础地理信息数据中高程点、等高线要素的试生产工作总体技术路线、生产作业流程以及生产过程中出现的问题、解决问题的经验和技巧。     

基于车载LiDAR的建筑物立面采集方法与精度分析

为解决传统测量方法在建筑物立面数据采集中存在的效率低、复杂建筑物测量难度大、无法反映异形建筑物精细结构等问题,结合项目实践,将车载激光雷达测量新技术应用于建筑物立面数据的采集、处理与立面图的生产过程中,并与传统测量方法采集的数据进行精度对比分析。结果表明,基于车载激光雷达测量技术构建的三维点云模型平面位置中误差为4.3 cm,高程中误差为5.6 cm,立面相对中误差为1.1 cm,能够满足1∶500国家基本比例尺地形图的精度要求。     

三维激光点云数据在城市建筑物高度监测中的应用

三维激光扫描技术是一种新型的测绘技术,为高时空分辨率全球空间数据信息获取提供了一种跨时代的技术手段。本文探讨了利用三维激光技术获取的点云数据,在地理国情监测中城市建成区城市建筑物高度监测中的应用,阐述了其技术流程和分析方法。与传统的测量方法相比,该方法具有工作效率高、测量精度高的优点,对于相同的测绘类项目具有较好的借鉴意义。     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。