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三维激光扫描技术及其在变形监测中的应用
发布时间:2019-03-09     作者:     点击数:

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内容简介

三维激光扫描技术是继GPS之后出现的测量新技术,利用该技术可以快速、准确地获取建筑物的点云数据,构建出建筑物的精细三维模型,并可以对建筑物特征进行准确的定量描述。该技术具有常规测量技术无可比拟的优势和广阔的应用前景。对该理论和技术的进一步深入研究,不仅有助于提高其测量和建模的精度,而且可以发挥该技术更大的潜力和作用。

本书主要针对三维激光扫描测量的关键技术及其在变形监测中的应用进行研究,主要内容如下:

1.探讨了三维激光扫描系统的误差模型,设计了相应的精度测试方案,对FARO FOCUS3D扫描仪进行了精度检测,分析了不同扫描距离、扫描分辨率和扫描入射角度对扫描精度和点云数据质量的影响规律,并对扫描系统探测变形的能力进行了检测,验证了该系统应用于变形测量的可行性。

2.基于未确知滤波理论,对趋势面粗差探测方法进行了改进,研究了基于未确知滤波的趋势面粗差探测方法。该方法不仅能探测到较小的粗差,而且还能有效地区分点云数据中的粗差和异常值。探讨了二维小波变换技术的原理及关键问题,并将其应用到点云数据的光顺去噪,取得了较好的效果。

3.分析了各种点云数据分割方法的适用性,根据建筑物点云数据的特点,研究了基于DBSCAN密度划分和G-K聚类算法的点云数据多层递进分割策略,并以实测建筑物点云数据为研究对象,验证了该方法应用于建筑物点云数据分割的有效性。

4.探讨了基于解析几何原理的建筑物规则形体特征提取方法,对建筑物中的规则线、面特征进行了提取,取得了较好的效果。基于点云数据中的反射强度信息,结合小波变换模极大值特征提取技术,研究了基于点云强度图像的建筑物不规则线特征提取方法,以桥梁特征曲线提取为例,验证了该方法的可行性。

5.根据建筑物的形体特征,对主成分分析(PCA)算法进行了改进,研究了基于点云数据主成分向量的建筑物三维空间姿态确定方法,构建了表征建筑物三维空间姿态的特征坐标系。以此特征坐标系的空间变换为基础,研究了建筑物整体变形的判断方法和具体的操作流程,通过实验验证了该方法的正确性和应用于建筑物整体变形分析的可行性。

6.从建筑物变形监测对应点的获取方法入手,结合NURBS参数平面与其变形前后的参数曲面相对应的特点,研究了基于NURBS参数曲面的建筑物表面柔性变形分析方法。该方法能够监测建筑物曲面在三维空间中的微小变形。

作者及著作方式:周保兴著

作者简介:

周保兴,男,1977年出生,山东省临清市人,博士研究生学历。现为山东交通学院交通土建与工程学院副教授,测绘工程教研室副主任。曾参与国家自然科学基金《融合形变遥测技术与数据处理方法研究》 、参与交通运输部应用基础研究项目《基于离心模型试验的大型跨海桥梁基础合理结构型式研究》 、主持山东省教育厅课题《融合多源空间数据的城市真三维模型构建技术研究》 ,发表论文10余篇,其中SCI收录1篇,EI收录3篇。

定价:30.00元

书号:ISBN 978-7-5607-5896-1