“空天地”三位一体的山区铁路综合勘察技术体系及应用

为丰富复杂艰险山区铁路勘察技术手段,有效提高勘察效率及效果,本文通过分析总结传统铁路勘察技术、新型勘察技术的应用特点及主要应用范围,提出了针对复杂艰险山区铁路各阶段勘察要求的"空天地"三位一体化勘察技术组合原则,并以成昆铁路复线甘洛至喜德段为试验区,应用多种"空天地"勘察技术,研究形成"空天地"勘察技术体系应用流程方案。实践证明,构建的"空天地"三位一体化综合勘察技术体系可解决复杂艰险山区铁路勘察工作难度大、效率低、效果差的难题,可广泛应用于铁路前期勘察、后期施工及运营过程之中。     

基于点云的建筑物立面图快速绘制

随着三维激光扫描技术的成熟,借助点云数据获取建筑物信息已成重要方法。建筑物立面测量是城市规划中的重要工程,传统测量方式有着种种问题。本文引入三维激光扫描仪,通过分析现有点云数据,研究了建筑物立面图绘制过程。借助多软件平台联合作业,提出了一种快速绘制建筑物立面图的方法。并借助实验数据验证其可行性,同时借助该方法获取的建筑物立面图后续可应用于城市规划、三维数字城市建设。     

三维激光扫描技术在土石方测量中的应用

本文以墓园扩建工程为例,分析了三维激光扫描技术的基本工作原理,总结了三维激光扫描技术在土石方测量中的应用流程以及数据处理步骤,文章采用静态扫描点云体积和机载扫描点云体积的方法进行了土石方量计算,对两种方法计算的结果进行了对比。结果表明,两种方法所获土石方量较差符合一般工程测量的误差范围,说明使用三维激光扫描技术获得点云数据是精确可靠的,因此,在土石方量测量中使用该方法更适用于复杂地形环境的测量工作,可以有效的提高测量效率和测量质量。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

基于点云数据的建筑物建模方法

建筑物三维模型重在数字城市、场景重现、虚拟现实中应用广泛,三维激光扫描技术作为一种新的技术方法,在建筑物三维建模中应用越来越多。本文以三维激光扫描技术获取的点云数据为数据源,以一仿古建筑为研究对象,对点云数据进行优化处理,并用不同的建模方法进行三维建模,对比分析了每种方法的优缺点和适用范围,最后采用几何建模方法进行纹理贴图,得到真实的三维模型。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

基于PostgreSQL的省级像控点数据库设计与建设

在全面分析湖南省近年来已有像控点资料的基础上,基于开源数据库PostgreSQL设计了湖南省像控点数据库结构,并详细阐述了像控点数据库建设的具体步骤和技术要求,建成了覆盖全省的矢栅一体化像控点数据库,能为其他地区像控点数据库建设以及PostgreSQL在空间数据管理中的应用提供参考。     

车载LiDAR系统在道路改建中的应用研究

针对传统公路勘测方法中工作量大、精度偏低、信息量少、周期长等不足,提出把车载LiDAR扫描技术运用到公路勘测工程中。研究利用车载LiDAR系统进行道路数据采集的工作方法以及关键技术要点,制定出一套完整的道路高精度点云获取方案。该技术在京藏高速银川段改扩建工程中得到了应用,成果精度完全满足要求,极大地提高了道路改扩建勘测效率,为类似工程实践提供了参考。     

三维激光扫描仪和车载移动测量系统在工程测量中的应用

根据规划部门对市政道路、桥梁及隧道等基础设施竣工后的管理要求,以及满足项目绿化等工作量的结算,本文将地面和车载三维激光扫描技术相结合,辅以常规测量手段做补充,以双碑大桥及连接隧道工程竣工测量为实例,讨论了三维激光扫描技术在规划核实测量中的应用。通过三维激光扫描技术获取的激光点云数据,为数字化城市建设和可视化管理提供了数据基础。     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。