基于北斗系统的地表与地下一体式沉降监测新方法

为实现对地质灾害易发区地表沉降与地下沉降的同步、实时、自动监测,研发了基于北斗系统的地质体地表与地下一体化沉降监测新方法。该方法融合了北斗系统、静力水准仪、分层沉降标等沉降监测技术,监测原理如下:在稳定区域设置北斗基准点,在监测区域设置工作基点与监测点;工作基点处的北斗卫星接收机与静力水准仪安装至同一桩上,北斗卫星接收机观测工作基点处静力水准仪的绝对沉降;监测点处的静力水准仪与分层沉降标同轴连接,分层沉降标将深层沉降引至地面由静力水准仪观测;北斗系统与静力水准系统同步采集数据,数据经时间同步后分别得到工作基点和监测点的绝对沉降量。该新方法成功解决了大面积沉降监测中面临的非稳定工作基点校测问题,实现了对地质体地表与地下沉降的远程和实时监测。

优视三维激光扫描技术在异形桥梁幕墙二次设计中的应用

针对异形双曲无背索斜拉桥幕墙二次设计中的钢构安装精度控制难题,提出“优视三维激光扫描”方法,以BIM技术为辅助,对异形双曲主、次龙骨及幕墙结构进行逆向建模及二次设计,满足了异形双曲龙骨及铝制幕墙安装要求。该研究有效保证了复杂桥梁构件的精确定位与安装,取得了良好的实施效果,可为类似工程提供借鉴。

激光雷达点云特征线检测与结构化研究进展与展望

实景三维(3D)建设是国家新型基础测绘建设的重要组成部分,是对在3D地理场景上承载结构化、语义化、支持人机兼容理解和物联实时感知的地理实体进行构建。而结构化是实现地理实体单体分割并获取其几何轮廓及组成结构的过程。随着大范围、城市级激光点云数据采集成本逐渐降低,3D点云的应用也越来越广泛。基于3D点云能完成生成地物的结构化表达,涉及线、面、体重建及语义分割、实例分割等。点云数据处理的核心内容是点云特征线检测、特征线线段化及特征线结构化。因此,点云特征线对点云处理和行业应用具有理论和实践价值。进行城市场景点云自适应特征线检测和精细结构化研究具有重要意义;研究点云特征线智能感知理论及结构化表达方法能为点云数据处理提供新的视角,对各类工程实践具有重要的理论指导意义,可服务于实景3D建设、二维(2D)、3D高清地图生成等具体应用。本文从点云特征线检测、点云特征线线段化、点云特征线结构化角度进行国内外研究现状综述,总结归纳点云特征线检测与结构化研究存在问题,并明确下一步研究思路。

激光雷达测绘技术在工程测绘中的应用研究

本文结合激光雷达测绘技术原理,深入探讨激光雷达测绘技术在工程测绘中的具体应用。

不可移动文物保护数字化及虚拟展示--以敦煌莫高窟96窟为例

文物数字化不仅可抢救性记录文物现状,而且还可实现文物资源由物质资源向数字资源的转化,为数字时代不可移动文物及其承载的文化信息走向公众,参与教育和价值观建构、走向世界参与文明互鉴奠定基础,通过对三维激光扫描和虚拟现实技术在不可移动文物保护数字化及虚拟展示方面的应用进行研究,并以敦煌莫高窟96窟为例,对形成的技术路线和方法的科学性、合理性,以及可操作性进行了验证。结果表明,研究成果可为其他不可移动文物保护数字化及虚拟展示提供参考和借鉴。

基于车载点云的道路三维实景建模方法研究

传统的基础测绘存在组织管理固化、服务模式落后、产品形式单一等问题,在新型基础测绘体系下形成了全要素三维实景模型这一成果。本文探讨基于车载点云进行城市道路三维实景建模方法研究,并以某城市主干路为试验对象,对道路及道路两侧部件点云数据进行矢量化得到道路全要素地形数据,以部件点云数据为参考结合外业调绘尺寸用3ds Max软件制作道路部件模板库,并结合点云数据和矢量数据对各类要素进行单体化,最后将道路模型和部件模型融合。结果表明,基于车载点云数据构建的城市道路全要素实景模型不仅可以保证场景的完整性和真实性,还减少了作业时间和成本,实现了各类模型之间的无缝结合,制作完成的模型精度也能满足项目精度要求。

盾构隧道衬砌缺损移动扫描检测方法研究

研究目的:衬砌缺损病害状况是盾构隧道健康状态评估的重要参考依据。传统人工巡检方法受环境和人为因素影响大、检测效率低且易发生漏检。车载移动扫描技术已在隧道收敛和错台等结构病害检测中得到应用,本文充分发挥其“多方面应用”的特点,研究利用该技术获取的三维激光点云准确、快速地检测隧道衬砌缺损病害的方法,用以辅助运维管理部门及时掌握相关信息开展修缮工作。研究结论:(1)对盾构隧道激光点云采用圆柱模型建立投影关系可实现三维点云向二维图像的跨模态转换,有效提升数据处理效率;(2)将点云的位置信息和深度信息融合创建深度图像,能够突出衬砌缺损区域的视觉对比度,从而快速判识衬砌缺损病害;(3)经工程实例验证,本研究成果的检测准确率高于传统人工巡检方法,可应用于盾构隧道表观病害检测领域。

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。

基于车载LiDAR数据的城市道路井盖提取与病害检测

使用传统的道路测量方法进行路面井盖病害信息的获取存在安全性差且效率低等问题,为了提高作业效率,本文提出基于移动车载激光扫描系统的路面井盖病害检测方法。首先,基于城市道路点云的反射特征及空间分布特征,提出使用一种基于布料模拟的滤波算法(Cloth Simulation Filter,CSF)进行地面点云提取;其次,使用自适应阈值方法对生成的点云强度图像进行二值化;最后通过限制参数的Hough圆检测方法实现井盖的定位与提取。以潍坊市潍城区某段道路点云数据进行试验,得出的结论为:提取井盖的平面精度为±0.048 m,井盖沉降残差值中误差为±0.0117 m,满足常规的井盖病害检测项目的精度要求。

工程测量中的数字化测绘技术应用路径探究

针对传统工程测量方法精度不高、测量效率低等问题,分析了数字化测绘技术在工程测量中的应用路径,提出了将GPS技术、GIS技术、遥感测量技术、摄影测量技术、无人机技术、三维激光扫描技术用于工程测量的具体实现方法,解决了当前工程测量中的各类不足,实现了高精度、高智能、高数字化的工程测量。

激光雷达测绘技术在工程测绘中的应用

针对工程测绘存在的测量精准性问题,提出应用激光雷达测绘技术服务工程测绘的方法,克服当前部分复杂地质环境下的工程测绘问题,有效提升工程测绘技术水平。论文基于实际工程案例,对激光雷达测绘技术应用进行分析,激光雷达测绘技术不仅可以减少工程测绘误差,还能推动工程测绘朝现代化与数字化方向发展。

机载LiDAR点云数据的组合滤波算法研究

针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。

高精度地形测绘技术研究及应用

本研究通过对高精度地形测绘技术的历史与进程进行梳理,定义了其特征,并对当前该领域的需求和挑战进行了分析。进一步地,研究专注于探讨和比较无人机测绘技术、卫星测绘技术以及激光雷达测绘技术这三种主要的高精度地形测绘方法。此外,根据各项技术的特性,发现它们在路网规划、自然灾害应对等多个领域内有重要的应用。通过对比,我们深入剖析了当前高精度地形测绘技术的优势,指出其中的研究热点和难点,并对未来发展趋势和展望做出预测。该研究旨在推动高精度地形测绘技术的发展和应用,为相关领域提供有益参考。

背负式激光雷达在全息测绘中的应用

随着城市智能化进程的加快和AI时代的快速发展,人们对基础地理信息的数据需求越发强烈。智慧城市、数字孪生城市的建设和发展迫在眉睫。高精度的城市空间信息(建筑、道路、水系、基础设备等城市地理实体的空间位置和属性信息)和物联网动态传感器(路况监测系统、公共交通刷卡系统、地图智能导航系统、停车场公共服务系统以及水文数据、空气质量、气象数据和地下空间传感系统等)的结合开发是智能化城市发展升级的必要趋势,全息测绘的全要素地形的采集和空间地理信息的获取为智能化城市的发展提供了精准的数据支撑。

基于AHP的无人机激光扫描测绘质量控制研究与应用

近年来,地质调查领域已广泛应用无人机激光扫描技术快速获取高密度地理空间数据。为提高无人机激光扫描作业质量,解决作业过程中的质量控制重点决策问题,本文运用AHP搭建了无人机激光扫描测绘质量控制指标体系,提出了质量控制指标重要度评估方法,并将研究成果应用于无人机激光扫描实际案例中,通过判断矩阵得出指标体系中各指标的权重,为质量管理决策提供了参考,取得良好的质量效果,对无人机激光雷达扫描的质量管理具有较好的实践指导意义。

基于特征空间值筛选的点云关键点提取

针对传统的三维激光扫描点云关键点提取算法存在的计算效率低下、对噪声敏感以及算法不稳定等问题,提出了一种基于特征空间值筛选的关键点提取算法。首先建立用于特征提取的网络架构模型,以点云集内所有点与其邻域点的法向量夹角集合为输入,以一维特征空间向量为输出,按特征空间向量大小排序,选取其中最大n个值对应的点作为关键点。实验结果表明,该算法的关键点具有较高的可重复性和运行效率,且对于噪声的鲁棒性更好;在小场景、大场景数据中平均重复率分别约提高了23.0%和9.3%;关键点主要分布于特征变化明显区域,可较好地表达点云特征。

一种高山风电场风机塔筒垂直度精细化检测方法

垂直度是评价风机塔筒结构安全的重要指标之一。针对高山风电塔基范围小、全站仪测量效率低且难以反映塔身整体变形等问题,提出一种高山风电场风机塔筒的垂直度精细化检测方法,采用地面三维激光扫描仪独立双测站扫描方案获取风机塔筒点云数据,根据标靶中心欧氏距离及相对高差的空间几何约束关系进行标靶绝对坐标改正,并利用最小二乘算法对水平截面切片点云数据进行最佳圆拟合,精确提取塔筒不同高度处的几何中心坐标。实验结果表明,文中方法能提取风机塔筒mm级精度的中心偏移量变化信息,实现对风机塔筒垂直度的精细化检测,相较于传统的全站仪测量方法作业效率提升约3倍。

基于多卫星平台永久散射体雷达干涉提取三维地表形变速度场

永久散射体雷达干涉(PSI)技术及其应用于区域地表形变监测已成为雷达遥感领域的研究热点之一.使用单一卫星平台所获取的单侧视SAR影像时间序列进行PSI分析,仅能获取沿雷达视线(LOS)方向的一维地表位移信息.本文提出了基于多平台永久散射体雷达干涉提取三维地表形变速度场的模型与算法,其基本策略是:首先针对每一卫星平台的SAR影像时间序列进行PSI分析,并计算各地面目标沿LOS向的位移速度值,然后联合各平台所对应的LOS向位移速度值进行建模,并基于最小二乘方法解算各地面目标的三维位移速度分量.实验选取天津市西北部作为测试区,使用2007—2010年所获取的39幅TerraSAR-X影像、23幅ENVISAT ASAR影像和16幅ALOS PALSAR影像进行分析,经联合解算得到了该测试区域的垂直位移速度场以及南北向和东西向水平位移速度分量.与地面水准和已有GPS观测结果对比分析表明:多平台PSI的垂直位移速度场精度可达毫米级,而其水平位移速度分量与已有GPS结果基本一致.多平台PSI分析无需引入任何外部形变参考信息,便可以实现形变场的偏差校准和三维形变场的恢复.

基于车载扫描点云的地铁盾构隧道椭圆度分析

椭圆度是衡量地铁盾构隧道管片变形的重要指标之一,由于地铁隧道中存在道床管线,导致隧道点云中会存在大量到内壁距离不等的非隧道内壁点,会对椭圆度分析产生影响。对于道床一般利用直通滤波来处理,但轨道超高时处理效果不佳;对于其他附属物通过设置距离阈值方法来处理,但阈值难以预先准确确定。为解决以上问题,依据盾构隧道点云分布特点,提出一种道床点距离阈值剔除、附属物点分级定权剔除算法。结果表明,算法给出的椭圆度MAE为0.085‰,优于直接最小二乘法和RANSAC算法。基于某地铁隧道56个单环隧道的激光点云,对算法性能进行测试,各环椭圆度MAE均值为0.174‰、各环椭圆度标准差均值为0.216‰,较RANSAC算法分别提升19.1%、19.7%,证明该方法能够有效消除地铁隧道点云中非隧道内壁点的影响,椭圆度计算结果具有较好的稳健性。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一套建筑物三维模型重建方法。首先使用渐进三角网滤波算法分类地面点与非地面点,通过训练完成的随机森林模型完成建筑物点云提取;其次将方向作为约束条件,使用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法完成建筑物轮廓线提取并获取屋顶关键点信息;最后使用SharpGL工具包,以建筑物轮廓线与屋顶关键点信息为框架重建建筑物三维模型。以实测机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明,本文方法能够提取得到完整的建筑物轮廓信息,并具有较高的建筑物模型重建精度。