Д. М. Искаков

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. М. Искаков
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  М. А. Алтынцев
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Контроль качества совмещения облаков точек наземного лазерного сканирования и наземной стереофотограмметрической съемки
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  8
Конец_Страница:  18
УДК:  528.721.222:528.71
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-8-18
Год:  2026
Номер:  4
Том:  31
Ключевые слова_RU:  облако точек, наземное лазерное сканирование, наземная стереофотограмметрическая съемка, C2C, C2M, M3C2, контроль качества
Ключевые слова_EN:  point cloud, terrestrial laser scanning, terrestrial stereophotogrammetry, C2C, C2M, M3C2, quality control
Библиографический список:  1. Алтынцев М. А., Карпик П. А. Методика создания цифровых трехмерных моделей объектов инфраструктуры нефтегазодобывающих комплексов с применением наземного лазерного сканирования. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25, № 2. С. 121–139. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-2-121-139. 2. Mukupa W., Roberts G. W., Hancock C. M., Al-Manasir K. A. A review of the use of terrestrial laser scanning application for change detection and deformation monitoring of structures. Survey Review. 2017. Vol. 49, No. 353. P. 99–116. DOI: 10.1080/00396265.2015.1133039. 3. Qin R., Tian J., Reinartz P. 3D change detection – approaches and applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2016. Vol. 122. P. 41–56. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2016.09.013. 4. Shafaat O. Bin. Change Detection of Urban Vegetation from Terrestrial Laser Scanning and Drone Photogrammetry: Master’s Thesis. Espoo: Aalto University, School of Engineering, Department of Built Environment, 2023. 119 p. 5. Fey C., Wichmann V. Long-range terrestrial laser scanning for geomorphological change detection in alpine terrain – handling uncertainties. Earth Surface Processes and Landforms. 2017. Vol. 42, No. 5. P. 789–802. DOI: 10.1002/esp.4022. 6. Shen Y., Lindenbergh R., Wang J. Change Analysis in Structural Laser Scanning Point Clouds: The Baseline Method. Sensors. 2017. Vol. 17, No. 1. Art. 26. DOI: 10.3390/s17010026. 7. Lague D., Brodu N., Leroux J. Multiscale model to model cloud comparison: a 3D point cloud comparison method for deformation analysis. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2013. Vol. 82. P. 10–25. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.04.009. 8. Alibekov U., Staderini V., Ramachandran G., Schneider P., Antensteiner D. Evaluation of 3D Point Cloud Distances: A Comparative Study in Multi-Point Cloud Fusion Environments. Proceedings of the 19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2024). Vol. 4: VISAPP. 2024. P. 59–71. DOI: 10.5220/0012421300003660. 9. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование : монография. Новосибирск : СГГА, 2009. 261 с. 10. Besl P. J., McKay N. D. A method for registration of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1992. Vol. 14, No. 2. P. 239–256. DOI: 10.1109/34.121791. 11. Rusinkiewicz S., Levoy M. Efficient variants of the ICP algorithm. Proceedings of the 3rd International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM 2001). 2001. P. 145–152. 12. Ahmad Fuad N., Yusoff A. R., Ismail Z., Majid Z. Comparing the Performance of Point Cloud Registration Methods for Landslide Monitoring Using Mobile Laser Scanning Data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2018. Vol. XLII 4/W9. P. 11–21. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W9-11-2018. 13. Nourbakhshbeidokhti S., Kinoshita A. M., Chin A., Florsheim J. L. A Workflow to Estimate Topographic and Volumetric Changes and Errors in Channel Sedimentation after Disturbance. Remote Sensing. 2019. Vol. 11. Art. 586. DOI: 10.3390/rs11050586. 14. Barnhart T. B., Crosby B. T. Comparing Two Methods of Surface Change Detection on an Evolving Thermokarst Using High-Temporal-Frequency Terrestrial Laser Scanning, Selawik River, Alaska. Remote Sensing. 2013. Vol. 5, No. 6. P. 2813–2837. DOI: 10.3390/rs5062813.
Образец цитирования:  Искаков Д. М., Алтынцев М. А. Контроль качества совмещения облаков точек наземного лазерного сканирования и наземной стереофотограмметрической съемки. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 4. С. 8–18. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-8-18
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_4/8-18.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. М. Искаков
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Автоматизация процессов BIM-моделирования по данным проектной документации
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  5
Конец_Страница:  14
УДК:  528.48
DOI:  10.33764/2411-1759-2025-30-4-5-14
Год:  2025
Номер:  4
Том:  30
Ключевые слова_RU:  Python, оптическое распознавание текста, автоматизация процессов, PDF чертежи, информационное моделирование зданий, извлечение данных, интеграция данных
Ключевые слова_EN:  Python, optical character recognition, process automation, PDF drawings, building information modeling, data mining, data integration
Библиографический список:  1. Zaczek-Peplinska J., Pasik M., Adamek A., Kołakowska M., lapinski S. Monitoring technical conditions of engineering structures using the terrestrial laser scanning technology // Reports on Geodesy and Geoinformatics. – 2013. – № 95. – С. 1–10. – DOI 10.2478/rgg-2013-0008.  
2. Wang J., Kutterer H., Fang X. On the detection of systematic errors in terrestrial laser scanning data // Journal of Applied Geodesy – 2012. – № 6. – С. 187–192. – DOI 10.1515/jag-2012-0025.
3. Błaszczyk M., Laska M., Sivertsen A., Jawak S. Combined use of aerial photogrammetry and terrestrial laser scanning for detecting geomorphological changes in Hornsund, Svalbard // Remote Sensing. – 2022. – № 14. – С. 123–131. – DOI 10.3390/rs14030601. – EDN COHIBP.
4. Liu J., Fu L., Cheng G., Li D. Automated BIM reconstruction of full-scale complex tubular engineering structures using terrestrial laser scanning // Remote Sensing. – 2022. – № 14. – С. 542 - 553. – DOI 10.3390/rs14071659. –  EDN PDPXWC.
5. Dupuis J., Holst С., Kuhlmann H. Laser scanning based growth analysis of plants as a new challenge for deformation monitoring // Journal of Applied Geodesy. – 2016. – № 10. – С. 37–44. – DOI 10.1515/jag-2015-0028.
6. Heinz E., Eling C., Wieland M., Klingbeil L., Kuhlmann H. Development, calibration and evaluation of a portable and direct georeferenced laser scanning system for kinematic 3D mapping // Journal of Applied Geodesy. – 2015. – № 9. – С. 227–243. – DOI 10.1515/jag-2015-0011.
7. Ramonell C., Chacon R. Open‐source terrestrial laser scanner for the virtualization of geometrical entities in AEC classrooms // Computer Applications in Engineering Education. – 2022. – № 30. –  С. 1009–1021. – DOI 10.1002/cae.22499. –  EDN KICVTO.
8. Tang P., Huber D., Akinci B., Lipman R., Lytle A. Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques// Automation in Construction. – 2010. – № 19. – С. 829–843. – DOI 10.1016/j.autcon.2010.06.007. – EDN OEJZJD.
9. Yang L., Cheng J., Wang Q. Semi-automated generation of parametric BIM for steel structures based on terrestrial laser scanning data // Automation in Construction. – 2020. – № 112. – С. 1–17. – DOI 10.1016/j.autcon.2019.103037. – EDN SNSGGQ.
10. Лисин А. Валидация информационной модели с использованием плагина BIM Interoperability Tools : магистерская диссертация. – Екатеринбург, 2023. – С. 59–61.  
11. Султанов Ш., Кукина А. Интероперабельность программного обеспечения при проектировании сложных геометрических форм в BIM : материалы научно-практической Всероссийской конференции – Екатеринбург, 2021. – С. 51–68.
12. Wenlong L., Xiaoping Z., Baoguo X. Application of constructing three-dimensional model using laser scanning technology // Applied Mechanics and Materials. – 2011. – № 94. – С. 86–89. – DOI 10.4028/www.scientific.net/AMM.94-96.86.
13. Pdfplumber Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://github.com/jsvine/pdfplumber (дата обращения 05.09.2024).
14. Pillow (PIL Fork) Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ (дата обращения 05.09.2024).
15. Pytesseract Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://pypi.org/project/pytesseract/ (дата обращения 05.09.2024).
16. Configparser Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.python.org/3/library/configparser.html (дата обращения 05.09.2024).
17. Openpyxl Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/ (дата обращения 05.09.2024).
18. Tkinter Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.python.org/3/library/tkinter.html (дата обращения 05.09.2024).
Образец цитирования:  Искаков Д. В. Автоматизация процессов BIM-моделирования по данным проектной документации // Вестник СГУГиТ. – 2025. – Т. 30, № 4. – С. 5–14. – DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-4-5-14
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2025/30_4/5-14.pdf
Читать далее