三维激光扫描技术在渠坡冻胀监测中的应用

采用三维激光扫描技术开展了严寒寒冷地区不同渠道结构在渠底、岸坡结冰情况下的原位野外冻胀量监测试验研究,结合渠道自身的实际运行工况,对不同渠道护坡形式的冻胀量影响因素进行了分析。成果表明,利用三维激光扫描技术进行渠道冻胀量监测是可行的。     

基于平面基准深度图像建模的研究

散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。     

LiDAR点云数据的电力线3维重建

利用LiDAR数据进行电力设施提取与建模可以克服传统工程测量电力巡线工作量大,危险性高,效率低下等缺点,但现有的电力线提取研究主要集中在电力线的分离与提取,并且拟合的精度不高。针对此问题本文提出了一种精度较高的电力线拟合方法。首先,根据电力线两端悬挂、中间自然下垂的特点,求解电力线拟合的最佳几何模型;然后,通过电力线的走向和端点,建立电力线拟合的最佳平面坐标系;最后,采用基于二次多项式限制的最小二乘法拟合电力线,解算出最优参数,生成最终电力线模型。对真实数据的处理和精度评价表明,本文方法不仅能够实现电力线的快速3维重建,而且能够达到较高的拟合精度。     

基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

利用ASTER-GDEM提取川中丘陵区水系

本文以ASTER GDEM为基本数据源,基于均值变点方法,选取合适的汇流阈值,得到川中丘陵区嘉陵江支流西河流域水系;在此基础上对其沟谷段特征进行了研究。结果表明,均值变点方法能较好判定提取川中丘陵区西河水系的汇流阈值;ASTER-GDEM总体上能较好描述丘陵地区沟谷水系;西河水系源头区沟谷段偏长,侵蚀较为强烈。     

依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

为了能更好地理解激光雷达技术工作原理与三维信息采集全过程,规避现有激光雷达技术,尤其是机载激光雷达,在实践教学中受场地限制的不利条件,本文依托于中国矿业大学(北京)沙河校区的航空模拟平台,自主研发了一套基于单线激光雷达与行程测距仪集成的三维激光扫描装备,阐述了该装备集成的数学原理,设计了三维数据采集实践教学方法,并进行了三维数据采集的实践体验与数据质量评价。结果表明,该装备采集三维点云的精度优于99%,可为激光雷达技术的实践教学、创新训练及本科毕业设计等环节提供有效的硬件支撑,并可在仓储方量核算等工程应用方面进行推广。     

多源数据在复杂场景建筑物三维重建的应用

随着数字化城市建设的推进,更多复杂大型的建筑需要完成三维建模工作。对于异形且复杂的建筑而言,采用传统的数据采集方式较为烦琐费力。本文利用地面激光扫描仪获取某大型建筑内、外部点云数据,同时结合近景摄影测量技术获得建筑物的多角度影像及正射影像数据,经过点云配准、去噪、几何建模及纹理映射等处理,最终完成大型建筑的三维场景重建,并对此过程中涉及的关键技术进行了研究。     

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。     

利用点云配准的空地影像融合技术

为实现空地影像的高精度融合,本文提出了一种基于密集匹配点云配准的融合方法,并与利用空三加密点云配准的融合效果进行了对比。首先,通过对空地影像进行空三加密和密集匹配,得到相应的三维点云;然后,利用基于3DSC特征的SAC-IA算法,完成空中点云和地面点云的粗配准;最后,通过改进的Point-to-Plane ICP算法进行精配准,进而完成空地影像的融合。试验表明,相比空三加密点云,密集匹配点云能够提供更为稳健的配准结果,且能够达到厘米级的精度。     

多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。