Методика автоматизированного уравнивания данных мобильного лазерного сканирования
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Методика автоматизированного уравнивания данных мобильного лазерного сканирования

Методика автоматизированного уравнивания данных мобильного лазерного сканирования

Геодезия и маркшейдерия
УДК: 681.5:528.721.221.6
DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-4-5-23
М. А. Алтынцев 1, Каркокли Хамид Маджид Сабер 1
Год: 2021
Том: 26
№: 4
Страницы: 5 - 23
1 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия

Финансирование: -

Аннотация:

Уравнивание является основным этапом предварительной обработки данных мобильного лазерного сканирования (МЛС). В результате этого этапа формируется единый массив точек лазерных отражений (ТЛО) в требуемой системе координат. Современное программное обеспечение, поставляемое в комплекте с соответствующим съемочным комплексом, способно выполнить в автоматическом режиме большинство этапов уравнивания данных МЛС, полученных для территорий с различным характером застройки. При достаточном количестве вертикально расположенных плоских объектов, таких как стены зданий, алгоритмы, заложенные в программное обеспечение, обеспечивают высокую точность взаимного уравнивания, которое заключается в вычислении и применении поправок к позиции траекторий, полученных при повторном сканировании одного и того же участка местности. Этап внешнего уравнивания, заключающийся в трансформировании массива ТЛО по измеренным более высокоточными методам геодезической съемки координатам опорных точек, также может быть осуществлен автоматически при соблюдении правил размещения этих точек с целью их автоматического распознавания. Точность автоматического взаимного уравнивания может существенно снижаться при практически полном отсутствии плоских вертикальных объектов. В этом случае требуется осуществлять разработку дополнительных методик уравнивания, способных использовать не только плоские объекты большой площади, но и вертикальные объекты другого характера, такие как дорожные знаки и опорные сооружения. В статье предложена комплексная методика уравнивания данных МЛС, способная для территорий с недостаточным количеством плоских вертикальных объектов использовать информацию о положении дорожных знаков и опорных сооружений. Выполнена оценка точности как взаимного уравнивания данных МЛС по предложенной методике, так и внешнего. Обоснован выбор необходимой плотности размещения опорных точек для территорий с различным характером застройки.

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

Читать статью Скачать JATS XML

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.