基于全站仪在路线测量中方向转点的确定

介绍了全站仪坐标测量及放样功能,并提出在路线测量中,当中线方向受障碍时确定方向转点的一种简便方法。将全站仪自由设站,利用全站仪的坐标测量及放样功能确定路线测量中的方向转点,并结合了计算机辅助设计软件的绘图功能,快速获得方向转点坐标;利用全站仪自由设站法在线路施工测量中确定方向转点,操作方法简单、方便、灵活。而且受地形起伏条件限制少,精度高。对其原理、操作方法进行了分析及算例计算。     

基于三维激光扫描数据的建筑物建模研究

三维激光扫描技术作为测绘领域的新技术之一,因其具有速度快、精度高、非接触等特点,现已被广泛应用到数字城市、变形监测、三维重建等不同领域。本文利用三维激光扫描仪对校园内一栋教学楼进行实体扫描,获取其建筑物的点云数据,并利用天宝后处理软件Realworks对点云数据进行配准、去噪、分割、分类等处理。同时结合后处理软件Geomagic Studio对目标物进行快速的三维重建和特征线提取工作,最终得到了预期的建模效果图。     

点云数据在兰州地铁中的应用

针对提取隧道点云中轴线3种不同算法,选择更加适合海量点云中轴线提取的算法。首先对隧道点云进行坐标转换,按里程对隧道点云进行连续正交断面的提取,将得到的断面通过椭圆模型进行粗差剔除;其次采用RGB颜色变化值表示断面的收敛扩张情况,通过柱状图、折线图表示断面形变特征;最后对隧道曲线段点云数据进行中轴线的提取,并进行平曲线要素的自动提取,为隧道平曲线主点位置识别、平曲线要素提取提供一种新途径。     

一种新的全站式扫描仪扫描点位精度分析方法

全站式扫描仪是测绘技术和设备发展的最新成果,具有广泛的应用价值,其测量精度、效率等受到测绘工作者的高度关注。在分析全站式扫描仪扫描原理和扫描点位精度的基础上,提出了一种全站式扫描仪扫描点位精度分析方法,建立了测角中心和扫描中心同心度检定模型。实验和数据分析结果表明,该方法很好地解决了全站式扫描仪的同心度检定,并进一步评定了其扫描点位精度。     

区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法

针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。     

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

基于特征点引导的多视影像择优匹配方法

从冗余数据中选择一个或者多个最为显著的立体像对,在最少“伪信息”的影响下,获取最佳影像匹配效果,降低其它质量较差影像的负面平均效应,是提高多视影像匹配性能的关键。基于准确匹配的特征点,通过匹配测度的鲁棒性分析,提出一种多视影像的匹配质量分析方法;在此基础上,提出了一种基于特征点引导的多视影像择优匹配方法及基本思想、计算基础和择优匹配步骤。利用ADS40多度重叠影像数据进行了择优匹配实验。结果表明,该方法能够有效选取匹配质量较优的影像,获取更加准确的多视匹配结果,在一定程度上,比传统的多视匹配方法更加有效。     

滚圆法用于空间点聚类的研究

空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法（spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC）。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。     

一种基于最小广义方差估计的TLS点云抗差法向量求解方法

针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。     

轻小型低成本无人机激光扫描系统研制与实践

无人机激光扫描系统受制于激光扫描仪、惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）等传感器的重量、成本以及无人机平台有效载荷、续航能力等因素的制约,不得不在保证数据质量的前提下在上述制约因素间取得平衡。高精度IMU的昂贵价格极大地限制了无人机激光扫描系统的易用性,因此轻小型低成本无人机激光扫描系统成为学术界和工业界共同关注的热点。重点阐述了小型低成本无人机激光扫描系统的两个关键点,即视觉-低成本IMU耦合的高精度定姿方法和IMU-激光扫描仪-相机的自标定方法;并阐述了基于大疆无人机飞行平台的激光扫描系统——珞珈麒麟云的研制和性能。实践表明,该激光扫描系统有高度的稳定性和可靠性,在无地面控制的情况下获取点云的精度在20 cm以内,在灾害应急、智慧城市等领域具有广泛的应用价值。