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基于地面三维激光扫描数据的地表曲面重建研究

发布时间:2017-04-30 08:48

  本文关键词:基于地面三维激光扫描数据的地表曲面重建研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:虚拟地理环境建立涉及到多种技术,其中地理信息采集技术的新发展,对构建虚拟地理环境提供了良好的数据支持平台。在当下的数据采集技术中,三维激光扫描技术以其独特的优势为真实世界的数字化提供了一种以往任何一种技术都无法比拟的手段。为了重建地表的三维模型,首先要做的是对地表进行全方位的扫描。由于受到现场环境、观测仪器以及地表本身形状的影响,通过一次扫描不可能获取到所有的地表点云数据,因此,使用三维激光扫描仪首先从不同角度获取地表的点云数据,然后将不同角度的点云数据进行拼接,转化到同一坐标系统下;在坐标转换过程中,算法的好坏决定了转换后的数据精度,作者提出了基于多个公共控制点的坐标转换方法,取得了很好的转换效果;最后进行地表曲面重建,在重建的过程中,由于获取的是海量点云,为提高数据处理的效率,提出了使用BP神经网络的方法进行曲面重建,取得了较好的实验效果。论文的主要工作和成果如下:(1)点云坐标转换采用两种坐标转换算法进行点云数据的坐标转换,通过实验得出的结果对比分析,使用基于多个控制点的坐标转换精度明显比较高,也为保证后面的地表曲面重建的精度,提供了数据上的保证。(2)点云数据压缩针对传统的八叉树分割点云数据压缩方法和加权分层的点云压缩方法进行对比,获得实验结果表明,采用加权分层的点云压缩方法更好的保留了地表细节信息,更适合地表曲面重建。(3)B样条最小二乘地表曲面重建分析在MATLAB中实现了B样条最小二乘逼近算法,实验结果表明这种方法的拟合精度还是非常高的,但是我们获取的是海量的点云数据,而这种方法需要对每一点进行最小二乘计算,运算量大,运算时间久。如使用较少的点数不仅使得拟合的曲面连续性差,而且丢失了大量地表细节信息,违背了使用三维激光扫描技术进行曲面重建的初衷。(4)BP神经网络法地表曲面重建方法在MATLAB中实现了基于BP神经网络算法的曲面重建,取得了很好的效果,点云数据量越大,其精度越高,计算量几乎没有影响,为此编写的程序还可以对同一地表的两期数据模型进行叠加对比,以获取地表上任意一点的变化值。
【关键词】:三维激光扫描技术 点云数据 曲面重建 B样条最小逼近 BP神经网络
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P225.2
【目录】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 绪论10-15
  • 1.1 引言10
  • 1.2 研究背景和意义10-11
  • 1.2.1 研究背景及意义10-11
  • 1.3 国内外研究现状11-13
  • 1.3.1 三维激光扫描技术的研究现状11-12
  • 1.3.2 点云数据曲面重建的研究现状12-13
  • 1.4 本文的研究内容及结构安排13-15
  • 1.4.1 研究内容13-14
  • 1.4.2 文章的结构安排14-15
  • 第二章 地面三维激光扫描技术15-26
  • 2.1 地面三维激光扫描系统15-17
  • 2.1.1 三维激光扫描测距原理15-16
  • 2.1.2 坐标系统16-17
  • 2.2 地面扫描仪分类17-19
  • 2.3 地面扫描技术特点19-20
  • 2.4 地面扫描系统的应用领域20-22
  • 2.5 Leica Scanstation C10 扫描仪和Leica Cyclone简介22-26
  • 2.5.1 Leica Scanstation C10 扫描仪简介22-25
  • 2.5.2 Leica Cyclone软件简介25-26
  • 第三章 点云采集与预处理26-42
  • 3.1 点云数据采集26-27
  • 3.2 点云数据预处理27-31
  • 3.2.1 点云拼接与配准27-29
  • 3.2.2 点云数据去噪与滤波29-30
  • 3.2.3 点云数据精简30
  • 3.2.4 点云数据分割30-31
  • 3.3 点云坐标转换31-36
  • 3.3.1 空间坐标系转换算法32
  • 3.3.2 基于多个公共控制点的坐标转换32-34
  • 3.3.3 点云坐标转换实验34-36
  • 3.4 点云数据的压缩36-42
  • 3.4.1 基于八叉树分割的点云压缩算法36-39
  • 3.4.2 基于加权分层的点云压缩算法39-40
  • 3.4.3 两种压缩算法的对比分析40-42
  • 第四章 B样条曲面重建42-54
  • 4.1 B样条曲面插值算法42-45
  • 4.1.1 B样条曲面的参数化42-44
  • 4.1.2 B样条曲面反算过程44-45
  • 4.2 B样条二乘逼近算法45-47
  • 4.3 MATLAB中B样条最小二乘逼近的实现47-50
  • 4.4 采用B样条最小二乘逼近算法进行曲面重建50-54
  • 第五章 BP神经网络法曲面重建54-70
  • 5.1 BP神经网络54-56
  • 5.1.1 神经网络的概念54
  • 5.1.2 神经网络的结构54-55
  • 5.1.3 神经网络的特点55-56
  • 5.2 BP神经网络的算法及模型56-59
  • 5.2.1 BP神经网络模型56-58
  • 5.2.2 BP神经网络算法58-59
  • 5.3 基于MATLAB实现地形曲面重建的流程59-62
  • 5.4 地形曲面重建的实现62-69
  • 5.5 两种算法模型对比69-70
  • 第六章 结论与展望70-72
  • 6.1 结论70
  • 6.2 展望70-72
  • 参考文献72-75
  • 致谢75-76
  • 攻读学位期间的研究成果76-77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 吴静;靳奉祥;王健;;基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模[J];测绘工程;2007年05期

2 李世平;武文波;于欢;;数字高程模型的建立与分析应用[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2008年S1期

3 朱东波,张舜德,李涤尘,卢秉恒;密集散乱测量数据点的B样条曲面拟合研究[J];计算机辅助设计与图形学学报;2001年12期

4 高秀娟;杨伟华;;三维激光扫描测量技术及在测绘领域的应用[J];黑龙江科技信息;2010年35期

5 闫利;崔晨风;张毅;;三维激光扫描技术应用于高精度断面线生成的研究[J];遥感信息;2007年04期

6 孙树芳;方源敏;;三维激光扫描技术的数据处理及误差分析[J];科技创新导报;2008年30期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 黎明;三维激光测量技术及应用研究[D];浙江大学;2005年


  本文关键词:基于地面三维激光扫描数据的地表曲面重建研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:336483

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