【摘 要】
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目前,许多工程项目都会涉及到土方计算的问题。通常用三维激光扫描仪采集回来的点云数据中除地面点外,还有车辆、建筑和植被等非地面点。为了从三维点云数据中提取地面点,然后构建TIN(不规则三角网),之后计算目标区域的土方量,需要区分开地面点和非地面点。目前常用的滤波算法有渐进加密三角网滤波算法、区域增长算法、坡度变化滤波算法等,但各自算法都有其适用性限制。本文针对生长了乔木(相对高大树木)、通视情况良好
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目前,许多工程项目都会涉及到土方计算的问题。通常用三维激光扫描仪采集回来的点云数据中除地面点外,还有车辆、建筑和植被等非地面点。为了从三维点云数据中提取地面点,然后构建TIN(不规则三角网),之后计算目标区域的土方量,需要区分开地面点和非地面点。目前常用的滤波算法有渐进加密三角网滤波算法、区域增长算法、坡度变化滤波算法等,但各自算法都有其适用性限制。本文针对生长了乔木(相对高大树木)、通视情况良好且底下可见裸露地面的植被类型进行去除乔木植被的滤波处理,提出融合区域增长的不规则三角网滤波的滤波方法,并将滤波后得到的地面点云数据生成土方表面TIN,之后精确计算该区域的土方量。本文主要的研究内容如下:1.先以校园周边某一小块乔木植被类型土方区域作为试验研究,利用三维激光扫描仪FARO 3D X330获取目标场景的点云数据;然后对所采集点云数据进行点云拼接、纹理映射、点云去噪和点云精简等点云数据的处理工作;根据试验得出基于球形标靶拼接的精度相对较高,可达毫米级;对点云数据的精简采样统一采样的效果最好。2.对采集所得的试验区域点云数据处理之后,基于本文所提的融合区域增长的不规则三角网滤波算法思路,利用Matlab软件平台,通过自编程序,对所采集点云数据进行滤波处理,实现去除乔木植被的目的。3.将本文滤波算法得到的结果与ISPRS提出的经典的渐进加密三角网滤波算法得到的滤波结果比较,把本文滤波后的数据与经典算法得到的参考数据对比,定量评价滤波算法精度。滤波试验结果表明试验区域第Ⅰ类误差是8.5%,第Ⅱ类误差是3.7%,总误差是5.3%。本文滤波算法的三类误差均低于10%,整体的滤波效果良好。4.将滤波后得到的地面点云数据使用Geomagic生成土方表面TIN,之后计算该区域的土方量;利用传统土方测量方法对同一区域计算土方量,把计算结果与三维激光扫描计算的土方量结果进行对比验证。试验结果表明两者土方量误差率小于5%,相差较小。
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