车载激光扫描公路测量试研究

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时间:2018-01-07

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1、车载激光扫描公路测量试研究  摘要:本文从论述车载激光扫描系统系统的发展情况入手,详细的介绍了关于车载激光扫描的发展历程,并对其基本构成进行了深入的阐述。接着笔者又对具体分析了车在激光扫描系统在公路测量的重要地位和实际意义,这对于今后该系统的具体实际应用有着莫大的好处。最后在讨论车载激光扫描系统的关键技术问题的基础上,笔者对在公路测量中应用该系统的流程性问题做了笔者观点性和理论性的论述分析。关键词:车载激光扫描、公路测量、关键技术、工作流程中图分类号:E933文献标识码:A文章编号:一、车载激光扫描

2、系统的发展和构成7首先,车载激光扫描系统的发展,科学技术的发展越来越快,测量的手段与方法也随之发生了很大的改变。下面我们一起对科技进步的全过程进行一下全面的回顾。一七八七年英国人就开始用简单的原始的光学经纬仪对全国范围进行了测图工作,并且具有一定的系统性,在一九二一年,用于光学经纬仪的望远镜技术得到很大的发展,提高了清晰度及放大的倍数,测量的精度与范围也得到不同程度的提升,一九七一年,结合软件功能与电子测距诞生了全站仪,在二零零零年的时候,出现了激光扫描系统,此系统集合了三维扫描数据处理和激光测距,

3、此系统能够准备的获取海量的基础测量数据,在二零零六年,在移动车辆平台的三维扫描系统的基础之上,又增加了调平系统与控制软件,并且精确度极高,移动测图的功能得以实现。如今,新一代车载三维激光扫描系统走进我们的生活,此系统操作起来方便轻巧,激光扫描系统从三脚架转到了汽车上,让我们对于复杂的地形获取的数据与信息更加准确、清晰,为科学决策提供更加真实的依据。其次,车载激光扫描系统的构成,车载扫描系统是对三维激光感应子系统进行相应的控制与监测,它在控制方面具有一定的主动性。测量任务的不同,对激光感应子系统的扫描

4、方向、扫描定位以及范围都有不同的要求。所以,对于数据采集的效率及准确性起着决定作用的因素有激义感应子系统扫描的速度、扫描的范围、自动改正的能力及快速定位。比如:在对建筑物进行测量的时候,因为建筑物一般都比较高,激光感应子系统就会有较大的视场角,否则,建筑的全貌就无法被获得,在对道路进行测量的时候,因为测区较为平坦,又有简单的地物,对于快速作业来讲还是比较适合的,这对于激光感应子系统的扫描速度有一定的要求,一定要快速扫描。如果数码摄像子系统包括其它的光学感应器形成一个整体系统以后,工作范围与视场角就会

5、发生变化,会与激光感应子系统结合在一起。7二、在公路量中车载激光扫描系统产生的实际作用和重要意义7基础测绘的重要技术就是快速采集空间的数据,在对道路进行勘察测绘的时候,一般都是运用传统的航空摄影测量,以此来获取数据,还能够用全野外的方法进行获取。这种获取方式需要工作人员带上仪器上路进行测量,这对于测量人员的人身安全有一定的威胁,容易出现交通安全事故的发生,并且测量的进度会受很多因素的影响,如天气、路况等,特别是传统的航空摄影测量受天气状况的影响比较严重,这样获取不到完整的信息,另外,测量人员通常是在

6、地面作业,对于道路的测量、测量工作的控制以及测量的周期都是需要考虑的因素,这样产生了较高的人力与物力。因为目前人工测量技术人员无论在安全、效率还是成本上都要符合高速公路勘察设计的需要。所以,道路勘察设计院面临一个非常重要的技术难题,就是在道路勘察中不但要保证快速、安全、经济,对于测量的信息的采集要求较高的精确度,还要有丰富的信息支持。当前在以道路和道路相关地物、地形修测为主的地形图修测、城市三维空间信息的采集、更新和数字城市建设等方面的应用中,需要使用方便灵活的车载激光测量系统,作为数据获取的有效方

7、式。车载激光测量依托我国稠密的公路网,能够覆盖绝大多数测绘区域,作业灵活,使用资源很少,具备低成本、高效率、快速测量等特点,对我国数字化城市建设以及道路勘测等测绘工程提供了有力的技术支持。三、车载激光扫描系统的关键技术分析1点云数据精确分类点云数据在程序分类过程中,容易出现误判,比如讲“植被类”点分为“地面类”点,造成地形数据错分,导致数据源错误,直接影响数据高程精度,对数字高程模型和等高线的制作产生影响,使得产品精度不符合公路勘察规范要求,这就需求在程序自动分类的基础之上,进行点云数据精确分类操作

8、,提高点云分类精度。在MicroStation平台下运行TerraScan软件,按块导入激光分类数据,通过拉剖面为手段,以道路中心线位两侧区域点云数据为对象,以俯视图、横断面、纵断面三个视角出发,切准同名点,对激光点云数据分类情况逐一进行复查并改正错误分类。然后基于精确分类的地面Lidar数据,构建不规则三角网,最终生成数字高程模型成果。2地物特征提取与矢量化激光点云数据是三维坐标点的7集合,具有丰富的地理坐标信息,但是通常缺乏直观图像信息,导致在对点云数据进行判断的

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