国产卫星遥感在自然资源调查监测中的技术应用研究

自然资源是人类社会发展和生存的基础,其保护与合理利用已成为当代社会不可或缺的任务。随着遥感技术的快速发展,国产卫星遥感数据在自然资源调查监测中的技术应用也越来越广泛。本文结合国产卫星遥感技术的特点,综述了国产卫星遥感在森林资源、水资源、土地资源、大气环境等方面的应用研究现状,并分析了在实际应用中遇到的问题和解决方法。

工程测量与三维测绘技术发展的探讨

近年来,我国社会经济发展迅速,再加上工业化发展进程的进一步加快,过去传统化的测绘技术运用逐步趋向于现代化数字测绘技术应用转变。新时代的工程测量技术体系的建设会朝着坐标数据获取、流程全自动、动态化、数据化方向发展。对应的测量所得数据信息的管理工作也朝着标准化、规格化、科学化发展。工程测量中的数据流转与使用会朝着社会化、网络化、多元化方向发展。

大型仿古建筑三维精细建模方法研究

以某大型仿古建筑物为例,研究了点云数据的采集、配准、去噪、三维建模和纹理映射,分别采用Geomagic、Auto CAD和3DMAX三种方法构建了建筑物的三维精细模型。重点探讨了基于点云数据进行古建筑精细建模的过程和方法,并以全站仪精测数据为参考,对各模型相同部位进行对比,分析了几种建模方法的精度和效果,为实际建模方案的选择提供了可靠的理论和策略支持。

三维激光扫描仪平缓地形分区扫描方法研究

三维激光扫描仪对平缓地形扫描作业时,存在点密度不均匀、冗余数据多、有效扫描半径小等限制。为减少上述限制,提高作业效率,在深入分析三维激光扫描仪工作原理的基础上,提出分区扫描方法:根据到扫描仪中心距离的不同,将扫描范围分为若干环状区域,每个环状区域分别对应不同的竖直扫描夹角,各区域基于扫描点密度均衡的原则,设置不同的扫描参数。试验结果表明:竖直扫描角度分别为88°~89°、85°~88°、70°~85°、45°~70°的分区扫描方法为较理想的方法,与整体扫描方式相比,前者在作业效率、有效扫描半径等方面均有明显优势,数据点密度分布得到很大改善,利用效率明显提高。

三维激光扫描技术在煤矿沉陷区监测应用

采用三维激光扫描仪与传统观测相结合的方法,获取开采沉陷区精细三维点云数据,在对激光点云数据预处理和数据分析基础上,分别对采空区地表沉降、铁路线沉降、铁路桥沉降与形变监测进行研究,并与传统观测结果进行对比分析,结果表明两者具有较好的一致性。

基于空-地多源数据融合的建筑物精细建模研究

针对建筑物精细建模的精度问题,对同一试验区建筑物群的机载LiDAR顶面数据、航空正射影像数据和车载LiDAR立面数据进行试验研究,通过精确提取各建筑物群的顶面和底面矢量轮廓线,对矢量轮廓线间的水平间距进行定性与定量分析,研究结果对空-地多源数据融合进行建筑物精细建模提供可靠的技术支持。

基于机载LiDAR数据的建筑物点云提取

LiDAR技术是快速获取地面及地物三维数据的新型测绘技术,也是近年来进行城市三维建模的一种重要手段,而对建筑物的提取是城市三维建模的重要步骤。为了从原始机载点云中有效地提取出城市建模所需要的建筑物点云,在常用机载LiDAR滤波与点云分类思想的基础上,提出了结合面积与斜率两特征参数的区域增长算法,实现了高大植被与建筑物点云的有效分离,完成了建筑物点云的提取。通过设定合理的面积阈值与斜率阈值,结合具体的数据通过该算法获得了较好的提取效果,最后对提取方法及效果进行了客观分析与评价。

地面激光扫描仪自制平面标靶中心识别算法研究

现有平面标靶均是与激光扫描仪相配套的特制标靶,制作成本较高且标靶不具有通用性。然而野外测量通常需要大量标靶。为此,依据测量需要,选取设计一种材料简单易得、价格低廉、方便携带的自制标靶,通过一定算法,获得自制平面标靶中心三维坐标。通过对Leica Scan Station2型地面激光扫描仪获取的实测数据进行实验分析,结果表明,该算法能够获取自制标靶中心坐标,获取精度优于5 mm,在一定程度上满足野外测量需求。研究结果可为通用标靶选取与中心识别提供参考与借鉴。

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。

一种车载LiDAR建筑物立面点云精细分割方法

车载LiDAR技术是智慧城市基础设施三维数据快速获取的重要手段,对于获取精细的城市建筑三维模型,实现车载点云数据的建筑物立面快速、精细分割具有重要作用。文中提出一种建筑物车载立面点云自动精细分割方法,首先提取出建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割,然后采用RANSAC平面探测算法探测建筑物主立面,从而实现建筑物立面的精细分割。试验结果表明,文中算法能快速、准确地从车载点云中分割出建筑物立面点云,为建筑物精细三维模型重建奠定基础。

地下空间移动激光测量系统研发

针对地下空间三维信息获取困难的问题,研发了地下空间移动激光测量系统。该系统分为动态测量部分和静态纠正部分,动态测量部分由线阵激光扫描仪、高精度IMU和里程计等传感器高度集成,安装在轻便的移动平台上,在移动过程中快速获取地下空间三维点云信息;静态纠正部分由一系列三维空间合作标靶组成,根据一定原则分布在地下空间中,其作用相当于控制点组合,对移动测量系统获取数据进行位置和姿态纠正。论文在阐述地下移动激光测量系统工作原理的基础上,重点阐述了系统集成中的几个关键技术问题,包括硬件系统集成、三维合作标靶研发、位置姿态纠正等,最后以实例应用说明了该系统的高效性和精确性。

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。