М. Я. Брынь

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Н. И. Хушт
Афиилиация1:  АО «Полиметалл Инжиниринг», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Методика прореживания облаков точек воздушного лазерного сканирования на основе сочетания методов вокселизации и сегментации
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  53
Конец_Страница:  63
УДК:  528.721.221.6
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-53-63
Год:  2026
Номер:  5
Том:  31
Ключевые слова_RU:  облако точек, воздушное лазерное сканирование, вокселизация, сегментация, воксельная решетка, воксель, прореживание, трехмерная модель
Ключевые слова_EN:  point cloud, airborne laser scanning, voxelization, segmentation, voxel grid, voxel, downsampling, 3D model
Библиографический список:  1. Axelsson P. E. Processing of laser scanner data – Algorithms and applications // ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing. 1999. № 54. P. 138–147. 2. Axelsson, P. E. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. № 33. P. 110–117. 3. Stelling N., Richter K. Voxel based representation of full-waveform airborne laser scanner data for forestry applications. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial In-formation Sciences. Prague: XXIII ISPRS Congress, 2016. P. 41–50. 4. Blender Foundation. Blender Foundation URL: https://www.blender.org/about/foundation/ (дата обращения: 18.09.2025). 5. Chen Z., Gao B., Devereux B. State-of-the-Art: DTM Generation Using Airborne LIDAR Data. Sensors. 2017. №17. P. 150–159. 6. Haugerud R. A., Harding D. J. Some algorithms for virtual deforestation (VDF) of LIDAR topographic survey data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2001. № 34. P. 211–218. 7. Sithole G., Vosselman G. Experimental comparison of filter algorithms for bare earth extraction from airborne laser scanning point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2004. № 59. P. 85–101. 8. Vosselman G. Slope based filtering of laser altimetry data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. № 33. P. 935–942. 9. Xiong B., Jiang W., Li, D., Qi, M. Voxel Grid-Based Fast Registration of Terrestrial Point Cloud. Remote Sens. 2021. № 13. P. 190–203. 10. Bienert, A., Hess C., Maas H.‑G., von Oheimb G. A voxel‑based technique to estimate the volume of trees from terrestrial laser scanner data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2014. Vol. XL‑5. P. 101–106. 11. Buddenbaum, H., Seeling S., Hill J. Fusion of full‑waveform LiDAR and imaging spectroscopy remote sensing data for the characterization of forest stands. International Journal of Remote Sensing. 2013. Vol. 34, no. 13. P. 4511–4524. 12. Gupta, S., Weinacker H., Koch B. Single tree detection using full waveform laser scanner data. Proceedings of Silvilaser 2010. P. 368–376. 13. Heinzel, J., Koch B. Exploring full-waveform LiDAR parameters for tree species classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2011. Vol. 13, no. 1. P. 152–160. 14. Richter, K., Blaskow B., Stelling N., Maas H.-G. Reference value provision schemes for attenuation correction of full-waveform airborne laser scanner data. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2015. Vol. II-3/W5. P. 65–72. DOI 10.5194/isprsannals-II-3-W5-65-201. 15. Schilling, A., Schmidt A., Maas H.-G. Tree Topology Representation from TLS Point Clouds Using Depth-First Search in Voxel Space. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2012. Vol. 78, no. 4. P. 383–392. 16. Wu, J., van Aardt J. A. N., McGlinchy J., Asner G. P. A Robust Signal Preprocessing Chain for Small-Footprint Waveform LiDAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2012. Vol. 50, no. 8. P. 3242–3255.
Образец цитирования:  Хушт Н. И., Брынь М. Я. Методика прореживания облаков точек воздушного лазерного сканирования на основе сочетания методов вокселизации и сегментации. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 5. С. 53–63. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-5-53-63
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_5/53-63.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Н. И. Хушт
Афиилиация1:  АО «Полиметалл Инжиниринг», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор3:  Д. А. Гура
Афиилиация3:  ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический университет», г. Краснодар, Российская Федерация
Автор4:  К. Л. Саввиди
Афиилиация4:  ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический университет», г. Краснодар, Российская Федерация
Название статьи:  Создание предварительного проекта лазерного сканирования на основе синтетического облака точек, полученного методом виртуального (имитационного) лазерного сканирования
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  27
Конец_Страница:  36
УДК:  528.721.221.6
DOI:  https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-27-36
Год:  2026
Номер:  4
Том:  31
Ключевые слова_RU:  рекогносцировка местности, виртуальное (имитационное) лазерное сканирование, синтетическое облако точек
Ключевые слова_EN:  terrain reconnaissance, virtual scan simulation, synthetic point cloud
Библиографический список:  1. Community B. O. Blender — a 3D modelling and rendering package; Blender Foundation. 2018. 2. Bebis G., Boyle R., Parvin B. [et al.].Gschwandtner M., Kwitt R., Uhl A., Pree W. BlenSor: Blender Sensor Simulation Toolbox. Advances in Visual Computing : ser. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg : Springer, 2011. P. 199–208. 3. Wu B., Wan A., Yue X., Keutzer K. Squeeze Seg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real Time Road Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud 2017. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). — arXiv:1710.07368 [cs]. 4. Dosovitskiy A., Ros G., Codevilla F., Lopez A., Koltun V. CARLA: An Open Urban Driving Simulator. 2017, Nov. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). arXiv:1711.03938 [cs]. 5. Serna A., Marcotegui B., Goulette F., Deschaud J.-E. Paris-rue-Madame database: A 3D mobile laser scanner dataset for benchmarking urban detection, segmentation and classification methods. 4th International Conference on Pattern Recognition, Applications and Methods (ICPRAM 2014) : conference proceedings. Angers, France, 2014, Mar. 6. Chang A. X., Funkhouser T., Guibas L., Hanrahan P., Huang Q., Li Z., Savarese S., Savva M., Song S., Su H., Xiao J., Yi L., Yu F. ShapeNet: An Information-Rich 3D Model Repository 2015, Dec. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). — arXiv:1512.03012 [cs]. 7. Vallet B., Bredif M., Serna A., Marcotegui B., Paparoditis N. TerraMobilita/iQmulus urban point cloud analysis benchmark. Computers & Graphics. 2015. Vol. 49. P. 126–133. 8. Wu B., Zhou X., Zhao S., Yue X., Keutzer K. SqueezeSegV2: Improved Model Structure and Unsupervised Domain Adaptation for Road-Object Segmentation from a LiDAR Point Cloud 2018, URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). — arXiv:1809.08495 [cs]. 9. Griffiths D., Boehm J. Weighted Point Cloud Augmentation for Neural Network Training Data Class-Imbalance. ISPRS — International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2019. Vol. XLII-2/W13. P. 981–987. 10. Griffiths D., Boehm J. SynthCity: A large scale synthetic point cloud. 2019, Jul. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). arXiv:1907.04758v1 [cs.CV]. 11. Дьяченко Р. А., Борисов С. Н. О возможности использования API геоинформационных систем. Научные чтения имени профессора Н. Е. Жуковского : Сборник научных статей VIII Международной научно-практической конференции «Научные чтения имени профессора Н. Е. Жуковского», Краснодар, 20–21 декабря 2017 года / КВВАУЛ им. Героя Советского Союза А. К. Серова. Краснодар : Общество с ограниченной ответственностью «Издательский Дом – Юг», 2018. С. 299–302. EDN YPSAUK. 12. Ros G., Sellart L., Materzynska J., Vazquez D., Lopez A. M. The SYNTHIA Dataset: A Large Collection of Synthetic Images for Semantic Segmentation of Urban Scenes. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. P. 3234–3243. 13. Deng J., Dong W., Socher R., Li L.-J., Li K., Fei-Fei L. ImageNet: A large-scale hierarchical image database. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2009): conference proceedings. IEEE, 2009. P. 248–255. 14. Everingham M., Van Gool L., Williams C. K. I., Winn J., Zisserman A. The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge. International Journal of Computer Vision. 2010. Vol. 88, No. 2. P. 303–338. — Jun. 15. Hackel T., Savinov N., Ladicky L., Wegner J. D., Schindler K., Pollefeys M. Semantic3D.net: A new Large-scale Point Cloud Classification Benchmark [Электронный ресурс] 2017. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). arXiv:1704.03847 [cs]. 16. D. Fleet, T. Pajdla, B. Schiele, T. Tuytelaars, Lin T.-Y., Maire M., Belongie S., Hays J., Perona P., Ramanan D., Dollar P., Zitnick C. L. Microsoft COCO: Common Objects in Context. Computer Vision ECCV 2014 : ser. Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2014. P. 740–755. 17. Roynard X., Deschaud J.-E., Goulette F. Paris-Lille-3D: A large and high-quality ground truth urban point cloud dataset for automatic segmentation and classification [Электронный ресурс]. 2017, Nov. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 12.11.2025). arXiv:1712.00032 [cs, stat].
Образец цитирования:  Хушт Н. Й., Брынь М. Я., Гура Д. А., Саввиди К. Л. Создание предварительного проекта лазерного сканирования на основе синтетического облака точек, полученного методом виртуального (имитационного) лазерного сканирования. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 4. С. 27–36. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-27-36
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_4/27-36.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Шарафутдинова
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
OOO «Триметари Консалтинг», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Расчет параметров наземного лазерного сканирования промышленных объектов
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  26
Конец_Страница:  39
УДК:  [528.721.221.6:528.8.042]+62
DOI:  10.33764/2411-1759-2023-28-2-26-39
Год:  2023
Номер:  2
Том:  28
Ключевые слова_RU:  взаимное ориентирование, внешнее ориентирование, наземное лазерное сканирование, ошибки измерений, параметры сканирования
Ключевые слова_EN:  point cloud registration, datum transformation, terrestrial laser scanning, measurement error, scan settings
Библиографический список:  1. Азаров Б. Ф., Филипченко И. А. Применение наземного лазерного сканирования для разработки проектной и исполнительной информационной модели строящегося здания // Ползуновский альманах. – 2021. – № 1. – С. 11–13.
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. Богданов А. Н., Листратов Я. А. Строительный контроль методом наземного лазерного сканирования // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. – 2019. – № 4 (50). – С. 401–409.
4. Вербная В. П., Хорошилов В. С., Комиссаров А. В. Оптимальный метод выбора лазерного сканера для различных видов инженерно-технических работ. Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13–25 апреля 2015 г.).– Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 1. – С. 204–208.
5. Кемербаев Н. Т., Шоломицкий А. А. Новые задачи геодезии в автоматизированной системе управления промышленным предприятие // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 8 т. (Новосибирск, 19–21 мая 2021 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2021. Т. 1. – С. 35–39.
6. Комиссаров А. В., Калинина М. С. Методика совместного получения и обработки данных наземного лазерного сканирования и цифровой съемки // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2015. – № 4. – С. 39–42.
7. Горбань Н. Н., Васильев Г. Г., Сальников А. П., Шитов С. И. Разработка схемы размещения сканерных станций при наземном лазерном сканировании резервуаров с учетом требований к погрешности результатов измерений // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 2. – С. 74–78.
8. Середович А. В., Дементьева О. А. Применение наземного лазерного сканирования в комплексе изыскательских работ по реконструкции технологических объектов // Гео-Сибирь. – 2009. – Т. 1, ч. 1. – С. 144–148.
9. Хатум Х. М., Мустафин М. Г. Проектирование и оценка геодезических наблюдений за деформациями обнажений выемки при строительстве станции метрополитена // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 4. – С. 45–57.
10. Шарафутдинова А. А., Брынь М. Я. Методика проектирования и построения геодезической сети при наземном лазерном сканировании крупных промышленных объектов // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 2. – С. 72–85.
11. Ворошилов А. П., Караченцев Ю. А. Выбор местоположения станций при наземном лазерном сканировании зданий и сооружений // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. – 2009. – № 16 (149). – С. 20–22.
12. Мустафин М. Г., Шокер Х. М. Оценка влияния линейно-угловых параметров лазерно-сканирующей съемки на точность построения модели объекта // Маркшейдерский вестник. – 2020. – № 6 (139). – С. 42–50.
13. Юнусов А. Г., Дждид А. Д., Бегляров Н. С., Елшеви М. А. Оценка влияния изменения плотности облака точек на точность автоматической сегментации // Геодезия и картография. – 2020. – Т. 81, № 7. – С. 47–55.
14. Соломатин В. А. Оценка точности наземных лазерных сканеров // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2012. – № 5. – С. 110–114.
15. Lichti D. D. Angular resolution measure for terrestrial laser scanners // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Sciences. – 2006. – Vol. 21, No.114. – P. 141–160.
16. Lichti D. D. The impact of angle parameterisation on terrestrial laser scanner self-calibration // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. – 2009. – Vol. 38, No. 3. – P. 171–176.
17. Hancock J. A. Laser intensity-based obstacle detection and tracking : Doctoral dissertation, technical report CMU-RI-TR-99-01. – Pittsburgh, Pennsylvania, 1999. – 180 p.
18. Reshetyuk Y. Self-calibration and direct georeferencing in terrestrial laser scanning : Doctoral thesis in Infrastructure, Geodesy. – Stockholm, 2009. – 174 p.
19. Азаров Б. Ф., Алейникова Е. В. Оценка точности регистрации результатов сканирования на участке автомобильной дороги р-257 «Енисей» (КМ 299+900 КМ 304+900) // Ползуновский альманах. – 2020. – Т. 1, № 2. – С. 4–9.
20. Азаров Б. Ф. К вопросу о методике контроля точности регистрации сканерных станций при выполнении инженерно-геодезических изысканий автодорог // Ползуновский вестник. – 2016. – № 4–2. – С. 125–128.
21. Алтынцев М. А., Алтынцева М. А. Применение технологии лазерного сканирования для контроля состояния защитных сооружений при перекачке нефтепродуктов // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2021. – Т. 27, № 1. – С. 377–393.
22. Азаров Б. Ф., Карелина И. В., Опара В. В. Статистическая обработка результатов регистрации сканерных станций при производстве исполнительных съемок строительных конструкций // Ползуновский альманах. – 2019. – № 2–1. – С. 3–7.
23. Выстрчил М. Г. Определение критерия граничной интенсивности для дешифрации марок внешнего ориентирования при производстве наземной лазерно-сканирующей съемки // Маркшейдерский вестник. – 2014. – № 1 (99). – С. 27–29.
24. Выстрчил М. Г., Гусев В. Н. Погрешность определения положения цилиндрических марок внешнего ориентирования относительно лазерно-сканирующей системы // Маркшейдерский вестник. – 2014. – № 1 (99). – С. 30–35.
25. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГГА, 2009. – 261 с.
26. Яковлев А. Н., Токмаков Е. В., Павлов О. В. и др. Применение наземного лазерного сканирования и трехмерного информационного моделирования для неразрушающего контроля // Известия высших учебных заведений. Физика. – 2013. – Т. 56, № 12–2. – С. 72–75.
27. Велижев А. Б. Разработка и исследование алгоритмов автоматического взаимного ориентирования трехмерных дискретных моделей объектов, полученных в результате лазерного сканирования : дис. … канд. техн. наук. – Москва, 2008. – 78 с.
28. Выстрчил М. Г. Обоснование способов внешнего ориентирования цифровых моделей горных выработок, получаемых по результатам съемок лазерно-сканирующими системами : дис. … канд. техн. наук. – СПб, 2014. – 167 с.
29. Чибуничев А. Г., Велижев А. Б. Автоматическое сопоставление облаков точек, полученных в результате наземного лазерного сканирования, с использованием ориентационных гистограмм // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2008. – № 3. – С. 112–119.
30. Шульц Р. В. Наземное лазерное сканирование в задачах инженерной геодезии. – Кишинев : Palmarium Academic Publishing, 2013. – 348 с.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2023/28_2/26-39.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Д. Р. Баширова
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор3:  Д. А. Кривоносов
Афиилиация3:  ООО «Трансстроймеханизация», г. Москва, Российская Федерация
Название статьи:  Прогнозирование осадок оснований автомобильных дорог на высоких насыпях на основе машинного обучения по данным геодезических измерений
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  19
Конец_Страница:  29
УДК:  [528.48:625.72]:528.02
DOI:  10.33764/2411-1759-2022-27-5-19-29
Год:  2022
Номер:  5
Том:  27
Ключевые слова_RU:  автомобильные дороги, деформации, осадки, прогнозирование, машинное обучение, средняя квадратическая ошибка, коэффициент детерминации
Ключевые слова_EN:  highways, deformations, settlements, forecast, machine learning, root mean square error, coefficient of determination
Библиографический список:  1. Брынь М. Я., Шевченко Г. Г. Построение прогнозной модели поисковым методом нелинейного программирования по геодезическим данным // Инженерные изыскания. – 2019. – Т. 13, № 4. – С. 48–58.
2. Голюк В. П., Назаров Д. Г. Комплексный подход к геодезическому контролю укладки асфальтобетонного покрытия на примере строительства автодорожного мостового перехода через Керченский пролив // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XVI Междунар. науч. конгр. : Национальная науч. конф. с междунар. участием «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 8 т. (Новосибирск, 18 июня – 8 июля 2020 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2020. Т. 1, № 1. – С. 106–119.
3. Гуляев Ю. П. Прогнозирование деформаций сооружений на основе результатов геодезических наблюдений : монография. – Новосибирск : СГГА, 2008. – 256 с.
4. Зайцев А. К., Марфенко С. В., Михелев С. В. и др. Геодезические методы исследования деформаций сооружений. – М. : Недра, 1991. – 272 с.
5. He P., Xu F., Sun S. Nonlinear deformation prediction of tunnel surrounding rock with computational intelligence approaches // Geomatics Natural Hazards & Risk. – 2020. – Vol. 11, Iss. 1. – P. 414–427.
6. Kuzin A. A., Grishchenkova E. N., Mustafin M. G. Prediction of natural and technogenic negative processes based on the analysis of relief and geological structure // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 189. – P. 744–751.
7. Стандарт организации. Объекты использования атомной энергии. Геодезический мониторинг зданий и сооружений в период строительства и эксплуатации (СТО СРО-С 60542960 00043-2015) : разработан ООО «Центр технических компетенций атомной отрасли»: внесен Советом СРО НП «СОЮЗАТОМСТРОЙ»: утвержден и введен в действие Протоколом общего собрания СРО НП «СОЮЗАТОМСТРОЙ» № 11 от 12.02.15 г. – М., 2015. – 157 с.
8. Кобелева Н. Н. Методические особенности построения прогнозных моделей для изучения деформаций высоких плотин // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 55–66.
9. Мазуров Б. Т., Панкрушин В. К., Середович В. А. Математическое моделирование и идентификация напряженно-деформированного состояния геодинамических систем в аспекте прогноза природных и техногенных катастроф // Вестник СГГА. – 2004. – Вып. 9. – С. 30–35.
10. Стандарт организации. Объекты использования атомной энергии. Геодезический мониторинг зданий и сооружений в период строительства и эксплуатации (СТО НОСТРОЙ 2.1.198-2016) : разработан ООО «Центр технических компетенций атомной отрасли» – М., 2016. – 158 с.
11. Lu F., Zeng H. Application of Kalman Filter Model in the Landslide Deformation Forecast // Scientific Reports. – 2020. – Vol. 10, Iss. 1.
12. Ma P., Zhang F., Lin H. Prediction of InSAR time-series deformation using deep convolutional neural networks // Remote Sensing Letters. – 2020. – Vol. 11, Iss. 2. – P. 137–145.
13. Симонян В. Изучение оползневых процессов геодезическими методами. – 2-е изд. – М. : МГСУ, 2015. – 171 с.
14. ОДМ 218.5.015-2019 Методические рекомендации по измерению деформаций земляного полотна автомобильных дорог с применением принципов инклинометрии. – М. : Росавтодор, 2019. – 39 с.
15. Методика геодезического мониторинга технического состояния высотных и уникальных зданий и сооружений. МДС 13-22.2009 / ООО «ТЕКТОПЛАН». – М. : ОАО «ЦПП», 2010. – 76 с.
16. Шевченко Г. Г. Разработка технологии геодезического мониторинга зданий и сооружений способом свободного станционирования с использованием поискового метода нелинейного программирования : дисс. … канд. техн. наук. – СПб., 2020. – 212 с.
17. Гуляев Ю. П., Хорошилов В. С., Лисицкий Д. В. О корректном подходе к математическому моделированию деформационных процессов инженерных сооружений по геодезическим данным // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № 4. – С. 22–30.
18. Поздышева О.Н. Прогнозирование деформаций строительных конструкций по результатам геодезических наблюдений // Международный научно-исследовательский журнал. – 2017. – № 2–2 (56). – С. 56–58.
19. Грищенкова Е. Н., Мустафин М. Г. Использование нейронной сети для уточнения прогнозируемых деформаций земной поверхности // Маркшейдерский вестник. – 2018. – № 1 (122). – С. 53–57.
20. Харченко Б. А. Анализ и прогнозирование деформаций сооружений по геодезическим данным на основе программного комплекса Mathcad-15 // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13–25 апреля 2015 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 1. – С. 21–27.
21. Горохова Е. И. Геомониторинг инженерных сооружений и прогнозирование их деформаций по данным лазерного сканирования // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 2 (34). – С. 65–72.
22. Мурзинцев П. П., Павлов М. М., Репин А. С. Оcобенности геодезического обеспечения строительства автодороги и пространственного мониторинга на Бованенковском месторождении // Геодезия и картография. – 2016. – № 2. – С. 2–5. – DOI 10.22389/0016-7126-2016-908-2-2-5.
23. Новиков Ю. А., Краев А. Н. Геодезические наблюдения за осадками здания в рамках проведения геотехнического мониторинга // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 1. – С. 28–41. – DOI 10.33764/2411-1759-2019-24-1-28-41.
24. Воронина В. В., Михеев А. В., Ярушкина Н. Г., Святов К. В. Теория и практика машинного обучения : учеб. пособие. – Ульяновск : УлГТУ, 2017. – 290 с.
25. Садовникова Н. А., Шмойлова Р. А. Анализ временных рядов и прогнозирование : учебно-методический комплекс. – Вып. 3. – М. : Изд. центр ЕАОИ, 2009. – 264 с.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2022/27_5/19-29.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Шарафутдинова
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Название статьи:  Методика проектирования и построения геодезической сети при наземном лазерном сканировании крупных промышленных объектов
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  72
Конец_Страница:  85
УДК:  528.331: 528.721.221.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2022-27-2-72-85
Год:  2022
Номер:  2
Том:  27
Ключевые слова_RU:  алгоритм ICP, взаимное ориентирование, внешнее ориентирование, геодезическая сеть, метод Монте-Карло, наземное лазерное сканирование, оценка точности, проектирование, сканерная сеть
Ключевые слова_EN:  ICP algorithm, point cloud registration, datum transformation, geodetic network, Monte Carlo method, terrestrial laser scanning, accuracy assessment, designing, network of laser scanning station
Библиографический список:  1. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование : монография. – Новосибирск : СГГА, 2009. – 261 с.
2. Шульц Р. В. Наземное лазерное сканирование в задачах инженерной геодезии. – Кишинев : Palmarium Academic Publishing, 2013. – 348 с.
3. Gruen A., Akca D. Least squares 3D surface and curve matching // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2005. – Vol. 59 (3). – P. 151–174.
4. 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 (2). – P. 239–356.
5. Zhang Z. Iterative point matching for registration of free-form curves and surfaces // International Journal of Computer Vision. – 1994. – Vol. 13 (2). – P. 119–148.
6. Никонов А. В., Чешева И. Н. О точности построения планово-высотной геодезической разбивочной основы наземными методами. Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 9 т. (Новосибирск, 24–26 апреля 2019 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. Т. 1, № 1. – С. 130–143.
7. Дуда П. И., Таратинский Г. М., Степанов Д. И. Методика проектирования геодезических сетей в условиях применения наземного лазерного сканирования // Маркшейдерский вестник. – 2010. – Т. 77, № 3. – С. 34–39.
8. Мазуров Б. Т., Падве В. А. Метод наименьших квадратов (статика, динамика, модели с уточняемой структурой) // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 22–35.
9. Медведская Т. М. Исследование точности опорных сетей для геодезического мониторинга крупногабаритного промышленного оборудования // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С. 56–65.
10. Хатум Х. М., Мустафин М. Г. Проектирование и оценка геодезических наблюдений за деформациями обнажений выемки при строительстве станции метрополитена // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 4. – С. 45–57.
11. Шевченко Г. Г. Разработка технологии геодезического мониторинга зданий и сооружений способом свободного станционирования с использованием поискового метода нелинейного программирования: дис. … канд. техн. наук. – Санкт-Петербург, 2020. – 212 с.
12. Deb S. Variational Monte Carlo Technique // Resonance. – 2014. – Vol. 19. – P. 713–738.
13. С. П. Войтенко, Р. В. Шульц, О. Й. Кузьмич, Ю. В. Кравченко. Математичне оброблення геодезичних вимірів : підручник. – К. : Знання, 2015. – 654 с.
14. Гордеев В. А. Теория ошибок измерений и уравнительные вычисления : учеб. пособие. – Екатеринбург : УГГУ, 2004. – 429 с.
15. Гриднев С. О., Охотин А. Л. Анализ погрешностей ориентирно-соединительной съемки, выполненной лазерной сканирующей системой // Вестник ИрГТУ. – 2013. – Т. 80, № 9. – С. 130–139.
16. Горяинов И. В. О наилучшей конфигурации обратной линейно-угловой засечки и необходимом количестве пунктов для достижения заданной точности // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2016. – № 4. – С. 41–47.
17. Горяинов И. В. Экспериментальные исследования применения обратной линейно-угловой засечки для оценки стабильности пунктов плановой деформационной геодезической сети // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 1. – С. 28–39.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2022/27_2/72-85.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. Я. Брынь
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Автор2:  Ю. В. Лобанова
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Автор3:  Д. А. Афонин
Афиилиация3:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Название статьи:  Об определении и учете коэффициента рефракции на строительной площадке
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  6
Конец_Страница:  14
УДК:  528.021.4/.6:69
DOI:  10.33764/2411-1759-2022-27-1-6-14
Год:  2022
Номер:  1
Том:  27
Ключевые слова_RU:  вертикальная рефракция, коэффициент рефракции, тригонометрическое нивелирование, электронный тахеометр
Ключевые слова_EN:  vertical refraction, refractive index, trigonometric levelling, electronic total station
Библиографический список:  1. Вшивкова О. В. О комплексном подходе к решению рефракционной проблемы // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2010. – № 3. – С. 3–9.
2. Дементьев В. Е. Исследование вертикальной рефракции на горизонтальных трассах в аридной зоне // Геодезия и картография. – 2014. – № 2. – С. 57–64.
3. Зверев Л. А., Мошенжал А. В. О роли метода георадиолокации при полевом обследовании стройплощадок в инженерных изысканиях // Вестник СГГА. – 2014. – Вып. 1 (25). –С. 54–59.
4. Nestorovic Z., Delcev S. Comparison of height differences obtained by trigonometric and spirit leveling method // Geonauka. –2014. – Vol. 2, No. 4. – P. 30–37.
5. Никонов А. В. Исследование точности тригонометрического нивелирования способом из середины с применением электронных тахеометров // Вестник СГГА. – 2013. – Вып. 2 (22). – С. 26–35.
6. Никонов А. В. Особенности применения современных геодезических приборов при наблюдении за осадками и деформациями зданий и сооружений объектов энергетики // Вестник СГГА. – 2013. – Вып. 4 (24). – С. 12–18.
7. Сальников В. Г. Современная методика выноса главных осей турбоагрегатов // Вестник СГГА. – 2014. – Вып. 1 (25). – С. 27–33.
8. Изотов А. А., Пеллинен Л. П. Исследование земной рефракции и методов геодезического нивелирования // Тр. ЦНИГАиК. – 1955. – № 102. – 175 с.
9. Zou J., Zhu Y., Xu Y., Li Q., Meng L., Li H. Mobile precise trigonometric levelling system based on land vehicle: an alternative meth-od for precise leveling // Survey Review. – 2017. – Vol. 49, Issue 355. – P. 249–258.
10. Мозжухин О. А. К анализу путей развития проблемы учета рефракции в нивелировании // Геодезия и картография. – 1994. – № 11. – С. 16–19.
11. Mustafin M. G., Valkov V. A., Kazantsev A. I. Monitoring of deformation processes in buildings and structures in metropolises // Procedia engineering. – 2017. – P. 729– 736.
12. Уставич Г. А., Рахымбердина М. Е., Никонов А. В., Бабасов С. А. Разработка и совершенствование технологии инженерно-геодезического нивелирования тригонометрическим способом // Геодезия и картография. – 2013. – № 6. – С. 17–22.
13. Сальников В. Г. Совершенствование методики геодезических измерений для обеспечения строительства и эксплуатации энергетических объектов : автореф. дис. ... канд. техн. наук. – Новосибирск, 2015. – 24 с.
14. Уставич Г. А., Китаев Г. Г., Никонов А. В., Сальников В. Г. Создание геодезической основы для строительства объектов энергетики // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2013. – № 4. – С. 48–54.
15. Шульц Р. В., Анненков А. А., Хайлак А. М., Стрилец В. С. Статистическое исследование перемещений подпорных стенок по результатам геодезических измерений // Вестник СГГА. – 2014. – Вып. 3 (27). – С. 35–53.
16. Хорошилов В. С. Оптимизация выбора методов и средств геодезического монтажа технологического оборудования // Вестник СГГА. – 2006. – Вып. 11. – С. 117–124.
17. Shults R., Roshchyn-Kyiv O. Preliminary determination of spatial geodetic monitoring accuracy for free station method // Geodetski List. – 2016. – Vol. 70, No. 4. – С. 355–370.
18. ГОСТ 24846–2012. Грунты. Методы измерения деформации оснований зданий и сооружений. – М. : Стандартинформ, 2014.
19. Островский А. Л. Достижения и задачи рефрактометрии // Геопрофи. – 2008. – № 1. – С. 6–15.
20. Карлсон А. А. О классификации точного нивелирования короткими лучами // Геодезия и картография. – 1993. – № 6. – С. 11–13.
21. Дрок М. К. К вопросу о поправке в превышения за совместное влияние кривизны Земли и вертикальной рефракции при геодезическом нивелировании на малые расстояния // Научные записки Львовского политех. ин-та. Сер. Геодезическая. – 1962. – Вып. 82, № 7. – С. 3–30.
22. Подшивалов В. П., Али Салим. Тригонометрическое нивелирование коротким лучом // Геодезия и картография. – 1994. – № 6. – С. 18–19.
23. Падве В. А., Мазуров Б. Т. Метод наименьших квадратов (статика, динамика, модели с уточняемой структурой) // Вестник СГУГиТ. ‒ 2017. ‒ Т. 22, № 2. – С. 22–35.
24. Машимов М. М. Методы математической обработки астрономо-геодезических измерений. – М. : ВИА, 1990. – 510 с.
25. Коугия В. А. Избранные труды. – СПб. : Петербургский государственный университет путей сообщения, 2012. – 448 с.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2022/27_1/6-14.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  М. Я. Брынь
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Автор2:  Д. Р. Баширова
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Название статьи:  Сравнительная оценка эффективности мобильного лазерного сканирования и аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов при съемке автомобильных дорог
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  20
Конец_Страница:  27
УДК:  [528.721.221.6:528.8]+[629.783:625.7]
DOI:  10.33764/2411-1759-2021-26-3-20-27
Год:  2021
Номер:  3
Том:  26
Ключевые слова_RU:  аэрофотосъемка, БПЛА, ортофотоплан, топографический план, мобильное лазерное сканирование, мобильный лазерный сканер, экспериментальный участок автомобильной дороги
Ключевые слова_EN:  aerial photography, UAV, orthophotoplan, topographic plan, mobile laser scanning, mobile laser scanner, experimental section of the highway
Библиографический список:  1. Алтынцев М. Н., Щербаков И. В., Третьяков С. А. Применение беспилотных летательных аппаратов для исполнительной съемки железных дорог // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр., 24–26 апреля 2019 г., Новосибирск : сб. материалов в 9 т. Т. 2 : Междунар. науч. конф. «Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология». – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. № 1. – С. 111–118.
2. Вальков В. А., Виноградов К. П. Методика автоматического моделирования дефектов покрытия автодорог по данным мобильного лазерного сканирования // Сб. материалов III Всероссийской науч.- практ. конф. (Санкт-Петербург, 6-8 ноября 2019 г.). – 2019. – С. 209–214.
3. Кузнецов А. О. Современные системы мобильного лазерного сканирования и особенности их применения на автомобильных дорогах // Дороги и мосты. – 2020. – № 42. – С. 56–76.
4. Середа П. О. Оценка транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги по информации, полученной с использованием беспилотного летательного аппарата [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_15_Sereda_N.pdf_29e677c575.pdf (дата обращения: 11.10.2020).
5. Середович В. А., Егоров А. К. Обоснование возможности использования лазерного сканирования для решения проблем в транспортной сфере // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия»: сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13–25 апреля 2015 г.). – Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 2. – С. 144–148.
6. Сарычев Д. С. Мобильное лазерное сканирование // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2013. – № 1. – C. 36–41.
7. Уставич Г. А., Иванов А. В., Романескул Н. Б. Особенности применения цифрового оборудования при геодезической съемке линейно-протяженных объектов // 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. 212–216.
8. Отчет по сопоставительным испытаниям систем мобильного лазерного сканирования и передвижных дорожных лабораторий. Участок автомобильной дороги А-146 Краснодар-Верхнебаканский км 109 + 500 – 113 + 100 (первый этап). – М., 2019. – 106 с.
9. Опритова О. А. Разработка требований к сбору и обработке данных аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов для моделирования геопространства : дис. … кан. техн. наук. – Новосибирск, 2018. – 125 с.
10. 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.
11. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Особенности применения данных различных видов лазерного сканирования при мониторинге природных и промышленных комплексов // Вычислительные технологии. – 2013. – Т. 18. – С. 141–144.
12. Gong J., Zhou H., Gordon C., Jalayer M. Mobile Terrestrial Laser Scanning for Highway Inventory Data Collection // Computing in Civil Engineering. – 2012. – P. 545–552.
13. Yang B., Liu Y., Liang F., Dong Z. Using mobile laser scanning data for features extraction of high accuracy driving maps // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Vol. XLI-B3. – 2016. – P. 433–439.
14. Зинченко О. Н. Беспилотный летательный аппарат: применение в целях аэрофотосъемки для картографирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.racurs.ru/?page=681 (дата обращения: 11.10.2020).
15. Косоногов П. В., Филатова А. В. Применение беспилотных летательных аппаратов для решения картографических задач в г. Самара // Вестник научных конференций. – 2017. – № 10-4 (26). – С. 47–49.
16. Мобильная сканирующая система Leica Sitrack: One [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://ngc.com.ua/p/739-http_leica-geosystems_com-sitrackone.html (дата обращения: 10.09.2020).
17. Суконников О. Г., Гулин В. Н., Чиркина Н. И. Аэрофотосъемка с БПЛА для моделирования искусственных сооружений на автомобильных дорогах // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2019. – № 1 (12). – С. 40–44.
18. Pavelka K., Reznicek J., Faltynova M., Pikhartova L. Combining of aerial laser scanning data, terrestrial mobile scanned data and digital orthophoto [Electronic resource]. – Mode of access: https://www.academia.edu/2536005/Combining_of_aerial_laser_scanning_data_terrestrial_mobile_scanned_data_and_digital_orthophoto (дата обращения: 30.10.2020).
19. Середович В. А., Комиссаров А. В., Комиссаров Д. В., Широкова Т. А. Наземное лазерное сканирование : монография. – Новосибирск: СГГА, 2009. – 261 с.
20. Зацепина В. И., Бортников С. О. Использование различных методов сканирования при проектировании электроэнергетических объектов // Современные исследования. – 2018. – № 12 (16). – С. 197–201.
21. 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.
22. 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. X 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.
23. Середович В. А., Алтынцев М. А., Егоров А. К. Определение индекса ровности дорожного покрытия по данным мобильного лазерного сканирования // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 3. – С. 33–44.
24. Манылов И. В. Оценка эффективности аэрофотосъемочного оборудования в реализации задач мониторинга сельскохозяйственных земель // Информационно-управляющие системы. – 2012. – № 2. – С. 13–17.
25. Суконников О. Г., Неретин А. А., Гурьев В. А. Анализ применимости БПЛА при геодезическом контроле строящихся и эксплуатируемых автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2017. – № 2 (9). – С. 44–48.
26. Информационный сайт компании Совзонд [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sovzond.ru/services/aerophotography/aerofoto_bpla/ (дата обращения: 20.10.2020).
27. Кукаренко И. С., Грохольский Д. В. CREDO 3D СКАН – новое решение для обработки данных лазерного сканировария // Геопрофи. – 2016. – Вып. 1. – С. 41–43.
28. СП 78.13330.2012 Автомобильные дороги. Актуализированная редакция СНиП 3.06.03–85 (с Изменением № 1). – М. : Стандартинформ, 2013. – 73 с.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2021/26_3/20-27.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  А. А. Шарафутдинова
Афиилиация1:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Автор2:  М. Я. Брынь
Афиилиация2:  Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Название статьи:  Опыт применения наземного лазерного сканирования и информационного моделирования для управления инженерными данными в течение жизненного цикла промышленного объекта
Рубрика:  Геодезия и маркшейдерия
Начало_Страница:  57
Конец_Страница:  67
УДК:  528.48:528.721.221.6
DOI:  10.33764/2411-1759-2021-26-1-57-67
Год:  2021
Номер:  1
Том:  26
Ключевые слова_RU:  геодезические измерения, жизненный цикл промышленного объекта, наземное лазерное сканирование, цифровая информационная модель, проектная ЦИМ, исполнительная ЦИМ, эксплуатационная ЦИМ, отклонения, коллизии
Ключевые слова_EN:  geodetic measurements, life cycle of an industrial object, terrestrial laser scanning, BIM, asdesign BIM, as-built BIM, BIM for facility management, deviations, clash detection
Библиографический список:  1. Шульц Р. В. Наземное лазерное сканирование в задачах инженерной геодезии. – Германия : Palmarium Academic Publishing, 2013. – 339 с.
2. Азаров Б. Ф. BIM-технологии: проектирование, строительство, эксплуатация // Ползуновский альманах. – 2018. – № 2. – С. 8–11.
3. Азаров Б. Ф., Карелина И. В. Наземное лазерное сканирование как инструмент для формирования информационных моделей зданий и сооружений // Геодезия и картография. – 2019. – Т. 80, № 6. – С. 16–23.
4. 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. 131–139.
5. Волкович Е. В. Разработка технологии получения электронных крупномасштабных планов сложных инженерных сооружений по результатам наземной лазерной съемки: дис. … кандидата техн. наук. – М., 2007. – 117 с.
6. Комиссаров А. В. Теория и технология лазерного сканирования для пространственного моделирования территорий: дис. … д-ра техн. наук. – Новосибирск, 2015. – 278 с.
7. Smith D. K., Tardif M. Building Information Modeling: A Strategic Implementation Guide for Architects, Engineers, Constructors, and Real Estate Asset Managers. – New Jersey : John Wiley and Sons, 2009.
8. Рыбин Е. Н., Амбарян С. К., Аносов В. В., Гальцев Д. В., Фахратов М. А. BIM-технологии // Изв. вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2019. – Т. 1, № 1 (28). – С. 98–105.
9. Badenko V., Fedotov A., Zotov D., Lytkin S., Volgin D., Garg R.D., Min L. Scan-to-BIM methodology adapted for different application // Int. Arch. Photogramm., Remote Sens. Spatial Inf. Sci. – 2019. – Vol. 42. – P. 49–55.
10. Азаров Б. Ф. Опыт использования сканера GLS-1500 при выполнении инженерно-геодезических изысканиях автодорог // Инженерные изыскания. – 2019. – Т. 13, № 2. – С. 26–35.
11. Hyojoo Son, Changmin Kim, Changwan Kim. 3D reconstruction of as-built industrial instrumentation models from laser-scan data and a 3D CAD database based on prior knowledge // Automation in Construction. – 2015. – Vol. 49. – P. 193–200.
12. Kuznetsova A. A. The Use of Terrestrial Laser Scanning for the Development and Control the Design Documentation of Reconstruction Projects // Transportation Soil Engineering in Cold Regions. – 2019. – Vol. 2. – P. 177–184.
13. 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. – Vol. 19. – P. 829–843.
14. Tejkal M. The application of laserscan system in the field of building documentation // GEODIS news. English edition. – 2004. – Vol. 2. – P. 26–27.
15. Bassier M., Vergauwen M., Van Genechten B. Standalone terrestrial laser scanning for efficiently capturing AEC buildings for as-built BIM // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sens. Spatial Inf. Sci. – 2016. – Vol. III-6. – P. 49–55.
16. Kuznetsova A. A., Bryn M. Ja. The terrestrial laser scanning during the industrial object construction results analysis // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 698, No. 4. – P. 1–5.
17. Галахов В. П., Жуков Г. А. Вынос BIM модели на строительную площадку и контроль строительства // Геодезия, картография, геоинформатика и кадастры. От введения до внедрения : сборник материалов II международной научно-практической конференции. – Санкт-Петербургская ассоциация геодезии и картографии. – 2017. – С. 216–222.
18. Кузнецова А. А. Применение наземного лазерного сканирования для выявления отклонений конструкций от их проектных значений // Геодезия и картография. – 2019. – Т. 79, № 12. – С. 2–7.
19. Афонин Д. А., Богомолова Н. Н., Брынь М. Я., Никитчин А. А. Опыт применения наземного лазерного сканирования при обследовании инженерных сооружений // Геодезия и картография. – 2020. – Т. 81, № 4. – С. 2–8.
20. Шоломицкий А. А., Лагутина Е. К., Соболева Е. Л. Применение лазерного сканирования для мониторинга большепролетных сооружений // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 43–57.
21. Cong Hong, Phong Nguyena, Young Choi. Comparison of point cloud data and 3D CAD data for onsite dimensional T inspection of industrial plant piping systems // Automation in Construction. – 2018. – Vol. 91. – P. 44–52.
22. Herle S., Becker R., Wollenberg R., Blankenbach J. GIM and BIM. PFG // Journal of Photogrammetry, Remote Sens. Spatial Inf. Sci. – 2020. – Vol. 88. – P. 33–42.
23. Schäfer T. et al. Deformation measurement using terrestrial laser scanning at the hydropower station of Gabeikovo // INGEO and Regional Central and Eastern European Conference on Engineering Surveying. – Bratislava, Slovakia, 2004. – P. 11–13.
24. Бударова В. А., Мартынова Н. Г., Шереметинский А. В., Привалов А. В. Наземное лазерное сканирование объектов промышленных площадок на территории нефтегазовых месторождений // Московский экономический журнал. – 2019. – № 6. – С. 8–14.
25. Компания «Русгеоком», 2020. Техническое описание и характеристики на наземный лазерный сканер «Leica ScanStation P20» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://spb.rusgeocom.ru/products/nazemnyj-lazernyj-skaner-leica-scanstation-p20 (дата обращения: 12.05.2
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2021/26_1/57-67.pdf
Читать далее