Каркокли Хамид Маджид Сабер

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. А. Алтынцев
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия
Автор2:  Каркокли Хамид Маджид Сабер
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия
Название статьи:  Методика автоматизированного уравнивания данных мобильного лазерного сканирования
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  5
Конец_Страница:  23
УДК:  681.5:528.721.221.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2021-26-4-5-23
Год:  2021
Номер:  4
Том:  26
Ключевые слова_RU:  мобильное лазерное сканирование, уравнивание данных, вертикальные объекты, опорные точки, оценка точности
Ключевые слова_EN:  mobile laser scanning, data adjustment, vertical objects, control points, accuracy estimation
Библиографический список:  1. Li Y., Bai Y., Wang M. A self-calibration method for boresight error of mobile mapping system // 2nd International Conference on Geoscience and Environmental Chemistry (ICGEC 2020). – 2020. – Vol. 206. – Article Number 03010. – P. 5.
2. 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.
3. Рыльский И. А. Уравнивание данных лазерного сканирования в RIPROCESS // Вестник науки и образования. – 2020. – № 15-1(93). – С. 65–69.
4. Алтынцев М. А., Анцифиров Е. С. Исследование точности уравнивания данных мобильного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IХ Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15–26 апреля 2013 г.). – Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. – С. 90–95.
5. Комиссаров А. В., Алтынцев М. А. Метод активного дистанционного зондирования: лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. – 254 с.
6. Hussnain Z., Oude Elbernk S., Vosselman G. An automatic procedure for mobile laser scanning platform 6dof trajectory adjustment. ISPRS // International Archives of ISPRS. – 2018. – Vol. XLII-1. – P. 203–209.
7. Медведев В. И., Сарычев Д. С., Скворцов А. В. Предварительная обработка данных мобильного лазерного сканирования в системе IndorCloud // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2014. – № 2 (3). – С. 67–74.
8. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Выбор методики уравнивания данных мобильного лазерного сканирования в зависимости от качества полученных данных и снимаемой территории // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8–18 апреля 2014 г.). – Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 2. – С. 142–149.
9. Ding W., Wang J., Rizos C., Kinlyside D. Improving adaptive Kalman estimation in GPS/INS integration // Journal of Navigation. – 2007. – Vol. 60 (03). – P. 517–529.
10. Levinson J., Montemerlo M., Thrun S. Map-Based Precision Vehicle Localization in Urban Environments // Conference: Robotics: Science and Systems III (June 27-30). – Atlanta, Georgia, USA : Georgia Institute of Technology, 2007. doi:10.15607/RSS.2007.III.016.
11. Zhao Y. GPS/IMU integrated system for land vehicle navigation based on MEMS. – Stockholm, Sweden : KTH Royal Institute of Technology, 2011. – 85 c.
12. Guan H., Li J., Yu Y., Wang C., Chapman M., Yang B. Using mobile laser scanning data for automated extraction of road markings // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2014. – Vol. 87. – P. 93–107.
13. Hu H., Sons M., Stiller C. Accurate global trajectory alignment using poles and road markings // IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). – 2019. – arXiv:1903.10205v1. – P. 1186–1191.
14. TerraScan User Guide. – [Electronic resource]. – Mode of access : https://terrasolid.com/guides/tscan/index.html (дата обращения 28.04.2021).
15. Wu C.-T., Hsiao C.-Y., Chen C.-S. Improvement of LiDAR data accuracy using 12 parameter affine transformation // Journal of Chinese Soil and Water Conservation. – 2013. – Vol. 44 (4). – P. 293–301.
16. Wang Y., Chen Q., Zhu Q., Liu L., Li C., Zheng D. A survey of mobile laser scanning applications and key techniques over urban areas // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11(13). – P. 1540.
17. Wen C., Xia Y., Lian Y., Dai Y., Tan J., Wang C., Li J. Mobile laser scanning systems for GPS/GNSSdenied environment mapping // International Archives of ISPRS. – 2018. – Vol. XLII-1. – P. 457–460.
18. Hutton J., Roy E. The Applanix SmartBase software for improved robustness, accuracy, and productivity of mobile mapping and positioning [Electronic resource]. – Mode of access: https://www.applanix.com/pdf/applanix%20smartbase.pdf (дата обращения 24.04.2021).
19. Scherzinger, B., Hutton, J. Applanix In-Fusion technology explained [Electronic resource]. – Mode of access : https://www.applanix.com/pdf/Applanix_IN-Fusion.pdf (дата обращения 24.04.2021).
20. Schaer P., Vallet J. Trajectory adjustment of mobile laser scan data in GPS denied environments // International Archives of ISPRS. – 2016. – Vol. XL-3/W4. – P. 61–64.
21. Gao Y., Huang X., Zhang F., Fu Z., Yang C. Automatic geo-referencing mobile laser scanning data to UAV images // International Archives of ISPRS. – 2015. – Vol. XL-1/W4. – P. 41–46.
22. Hussnain Z., Oude Elbernk S., Vosselman G., 2019. Automatic extraction of accurate 3D tie points for trajectory adjustment of mobile laser scanners using aerial imagery // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2019. – Vol. 154. – P. 41–58.
23. Axelsson P. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models // International Archives of ISPRS. – 2000. – Vol. XXXIII-4. – P. 111–118.
24. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – 2-е изд. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 752 с.
25. Hoppe H., Derose T., Duchamp T., Mcdonald J., Stuetzle W. Surface reconstruction from unorganized points // Proceedings of SIGGRAPH. – 1992. – P. 71–78.
26. СП 47.13330.2016. Инженерные изыскания для строительства. Основные положения. – М. : ЦНИИГАиК, 2016.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2021/26_4/5-23.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. А. Алтынцев
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия
Автор2:  Каркокли Хамид Маджид Сабер
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия
Название статьи:  Методика автоматизированной фильтрации данных мобильного лазерного сканирования
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  5
Конец_Страница:  19
УДК:  528.721.221.6:528.8
DOI:  10.33764/2411-1759-2021-26-3-5-19
Год:  2021
Номер:  3
Том:  26
Ключевые слова_RU:  мобильное лазерное сканирование, фильтрация данных, растительность, цифровая модель рельефа, оценка точности
Ключевые слова_EN:  mobile laser scanning, data filtering, vegetation, digital terrain model, accuracy estimation
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.
2. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Особенности применения данных различных видов лазерного сканирования при мониторинге природных и промышленных объектов // Вычислительные технологии. – 2013. – Т. 18.1 – С. 141–144.
3. Kumar P. Road Features Extraction Using Terrestrial Mobile Laser Scanning System: Doctor’s thesis. – National University of Ireland Maynooth, 2012. – 270 p.
4. Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса : учеб. пособие. − 2-е изд., перераб. и доп. − М. : Геолидар, Геоскосмос; Красноярск : Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. − 230 с.
5. Комиссаров А. В., Алтынцев М. А. Метод активного дистанционного зондирования: лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. – 254 с.
6. Алтынцев М. А., Каркокли Хамид Маджид Сабер. Особенности предварительной обработки данных мобильного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр., 24– 26 апреля 2019 г., Новосибирск : сб. материалов в 9 т. Т. 1 : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. № 1. – С. 239–248.
7. Yong-hua S., Xu-qing Z., Xue-feng N., Guo-dong Y., Ji-Kai Z. Denoising algorithm of airborne LIDAR point cloud based on 3D grid // International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition. – 2017. – Vol. 10, No 2. – P. 85–92.
8. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГГА, 2009. – 261 с.
9. Климков Ю. М., Майоров В. С., Хорошев М. В. Взаимодействие лазерного излучения с веществом. – М. : МИИГАиК, 2014. – 108 с.
10. Kalashnikova O. V., Willebrand H. A., Mayhew L. M. Wavelength and altitude dependence of laser beam propagation in dense fog // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. – 2002. – Vol. 4635. – P. 279–288.
11. Айрапетян В. С., Ушаков О. К. Физика лазеров. – Новосибирск : СГГА, 2012. – 134 с.
12. Борейшо В. А., Клочков Д. В., Коняев М. А., Никулин Е. Н. Военные применения лазеров. – СПб. : Балт. гос. тех. ун-т., 2015. – 103 c.
13. Dickey F. M. Laser Beam Shaping: Theory and Techniques. – 2nd ed. – CRC Press, 2017. – 589 p.
14. Rakotosaona M.-J., Barbera V. L., Guerrero P., Mitra N. J., Ovsjanikov M. Pointcleannet: learning to denoise and remove outliers from dense point clouds // arXiv:1901.01060v3. – 2019. – P. 1–17.
15. Han X.-F., Jin J. S., Wang M.-J., Jiang W., Gao L., Xiao L. A review of algorithms for filtering the 3D point cloud // Signal Processing: Image Communication. – 2017. – Vol. 57. – P. 103–112.
16. Levin D. The approximation power of moving least-squares // Mathematics of computation. – 1998. – Vol. 67, No. 224. – P. 1517–1531.
17. Lozes F., Elmoataz A., Lézoray O. Partial difference operators on weighted graphs for image processing on surfaces and point clouds // IEEE Trans. Image Process. – 2014. – Vol. 23, No. 9. – P. 3896–3909.
18. Zaman F., Wong Y. P., Ng B. Y. Density-based denoising of point cloud // ArXiv preprint arXiv:160205312. – 2016.
19. Orts-Escolano S., Morell V., García-Rodríguez J., Cazorla M. Point cloud data filtering and downsampling using growing neural gas // Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on, Dallas, TX. – 2013. – P. 1–8.
20. Сайт компании «Riegl» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://riegl.ru/produktsija/mobilnye-lazernye-skanery/11-riegl-vmx-250.html (дата обращения 01.04.2021).
21. Axelsson P. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models // International Archives of ISPRS. – 2000. – Vol. XXXIII-4. – P. 111–118.
22. Bakuła K., Pilarska-Mazurek M., Salach A., Kurczyński Z. Detection of Levee Damage Based on UAS Data-Optical Imagery and LiDAR Point Clouds // ISPRS International Journal of Geo-Information. – 2020. – Vol. 9, No 4. – P. 248.
23. TerraScan User Guide [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://terrasolid.com/guides/tscan/index.html (дата обращения 01.04.2021).
24. Vosselman G., Maas H. G. Airborne and terrestrial laser scanning. – Boca Raton: CRC Press, 2010. – 318 p.
25. Антипов А. В. Влияние плотности точек воздушного лазерного сканирования на точность создания цифровой модели рельефа местности // ГЕО-Сибирь-2010. VI Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19–29 апреля 2010 г). – Новосибирск : СГГА, 2010. Т. 4, ч 1. – С. 18–23.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2021/26_3/5-19.pdf
Читать далее