多源LiDAR与倾斜摄影应用于城市建筑竣工测绘的对比分析

通过架站式三维激光扫描、无人机倾斜摄影测量与无人机机载LiDAR扫描三种新型测量方法获取同一区域内建筑的点云数据以及三维模型绘制该区域内建筑的平面图。以全站仪及RTK获取的建筑特征点作为参考,分别对三种方法获得的平面图进行差异统计,综合对比分析三种方法各自优缺点。

基于多源LiDAR数据的公路平纵线测量模拟技术研究

针对传统公路平纵线测量技术低效率、高成本及高风险性,提出一种地空LiDAR数据融合的公路平纵线测量模拟技术,主要创新为两点,一是基于扫描视角的互补性,采用车载+地面三维激光扫描技术获取公路平、纵面的三维信息,且为实现两类数据的融合,将基于地理定位资源粗算两类数据的对应关系,以降维配准的解算空间,而后,基于轮廓线之间的彼此对应关系进行多源LiDAR数据的半自动配准融合。二是考虑多源LiDAR数据复杂性,通过点云投影至最佳拟合面完成坐标转换后,引入Alpha-Shapes算法进行公路平纵线轮廓的自动矢量化;同时,利用TerraSolid软件提取公路平纵线轮廓,通过建构局部小步长三角网,以重叠参数进行约束,获得一个平纵共线方程。最后通过实验,根据共线方程与实际扫描观测区的偏移量计算,得出较传统公路平纵线测量方法,所提方法所得的测量不会产生偏移量,更趋近真实场景。

基于多源激光点云融合的建筑物BIM建模

墙体、窗户等单元构件是建筑物重要组成部分,精细提取其几何参数及位置信息对于完整表达建筑物整体模型具有重要意义。针对单一点云数据源无法获取建筑物单元构件相关参数并完整表达室内外模型重建问题,本文提出一整套融合室内外多源点云数据的BIM模型重建技术。为验证方法的有效性,选取河南理工大学测绘与国土信息工程学院教学楼为实验区域,室内外数据采集时间为2019年5月。在对实验区域机载、车载和地面点云数据进行预处理的基础上,分别选取各点集共轭特征点,以高精度的地面点云为基准,将机载和车载点云融合到地面点云。为提高后期模型重建精度及处理效率,以点云间最小空间距离的方式剔除重叠区域冗余数据。对建筑物进行整体平面与立面剖切,将剖切面在CAD中进行跟踪绘制二维线划图,将二维线划图导入Revit软件中绘制轴网与标高,并利用提取到的墙体几何参数编辑墙体族类型进行BIM模型重建。根据提取到的窗户几何参数统计其类型并编辑窗户族,将其归为有规律性和无规律性两类,有规律性窗户单元找出其重复性规律及位置控制参数,无规律性窗户单元逐个放置,二者结合优化BIM模型。为验证模型重建精度,选取建筑物代表性立面,以人工实测立面边长为参照,将由点云数据提取到的相对应立面边长及模型边长与之对比分析,其误差集中分布在0.0~0.2 m之间,存在0.2 m以上误差,但大部分在0.3 m以下。实验结果证明了该方法的准确性。