【正版】地面激光点云模型构建原理 点云获取精度分析噪声去除配准及数据融合组织管理现状地面激光雷达点云 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 激光点云
• 点云处理
• 地面激光雷达
• 三维建模
• 数据融合
• 精度分析
• 噪声去除
• 配准
• GIS
• 遥感

店铺： 磐恒志行图书专营店

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503040191

商品编码：29263000009

丛书名： 地面激光点云模型构建原理

《三维激光扫描技术与应用解析》 概述 在现代工程测量、城市规划、文化遗产保护、工业制造等诸多领域，高精度三维信息获取与表达的需求日益增长。传统测量方法在效率、精度以及信息丰富度方面已难以满足当下发展的要求。三维激光扫描技术，作为一种先进的非接触式测量手段，以其高效、精准、全方位的数据采集能力，为这些领域带来了革命性的变革。本书旨在深入剖析三维激光扫描技术的原理、方法、技术要点以及广泛的应用前景，为读者构建一个全面、系统的知识体系，使其能够深刻理解并熟练掌握该项技术，从而在各自的专业领域发挥其最大价值。 本书内容聚焦于三维激光扫描技术的核心环节，从基础理论出发，逐步深入到实际操作与应用层面。我们将详细探讨点云数据的生成机理，解读激光扫描仪的工作流程，解析不同类型扫描仪的特点与优劣，并深入分析影响点云数据质量的关键因素。同时，本书还将详细介绍点云数据的预处理、处理与分析技术，以及在不同应用场景下的典型案例，力求为读者提供一套完整、实用的技术指南。 第一部分：三维激光扫描技术基础理论 第一章：三维激光扫描技术概述 1.1 概念与发展历程： 界定三维激光扫描技术的概念，解释其核心工作原理——利用激光束测量物体表面点的三维坐标。 追溯激光扫描技术的发展脉络，从早期的机械扫描系统到如今广泛应用的地面式、车载式、无人机载式等多种平台集成。 阐述激光扫描技术在测量、建模、可视化等方面的核心优势，如高精度、高效率、非接触性、数据丰富性等。 1.2 技术原理与核心要素： 三角测量原理： 详细讲解激光扫描仪如何利用激光发射器、接收器与物体表面的夹角关系，通过已知激光发射距离和角度信息，计算出目标点的三维坐标。 时间飞行（Time-of-Flight, TOF）原理： 解释TOF扫描仪如何通过测量激光脉冲从发射到返回接收的总时间，结合光速计算出测量距离。 相位测量原理： 介绍相位测量扫描仪的工作方式，以及其在短距离高精度测量方面的优势。 关键组成部分： 分析激光扫描仪的几个关键组成部分，包括激光发射器、接收器、扫描头（或光学系统）、测距单元、角度编码器（水平角和垂直角）、数据采集与处理单元等。 1.3 扫描仪类型与特点： 地面激光扫描仪（Terrestrial Laser Scanner, TLS）： 工作原理与优势： 详细介绍地面式扫描仪，包括其部署方式、扫描范围、精度特点，以及在建筑、桥梁、古迹保护等领域的广泛应用。 主流型号与技术参数： 介绍市场上常见的地面激光扫描仪品牌与型号，并解释其关键技术参数（如测距范围、扫描速度、角度精度、点云密度、误差范围等）的含义与重要性。 车载激光扫描仪（Mobile Laser Scanner, MLS）： 工作原理与优势： 阐述车载扫描仪，强调其移动性带来的高效数据采集能力，特别适用于道路、管线、城市模型构建等。 与IMU/GNSS的集成： 重点介绍车载扫描仪如何与惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统（GNSS）集成，实现同步的空间定位与定向（POS）信息采集，从而构建统一坐标系下的点云数据。 无人机载激光扫描仪（UAV-borne Laser Scanner,ULS）： 工作原理与优势： 介绍无人机载扫描仪，分析其在地形测绘、林业调查、灾害监测等空中测量场景下的优势，以及克服遮挡、提高效率的潜力。 多平台集成： 探讨无人机载扫描仪如何与其他传感器（如高分辨率相机）集成，实现多源数据的融合。 1.4 扫描过程与数据采集： 扫描策略： 介绍制定扫描计划的原则，包括扫描点位选择、扫描范围设定、扫描分辨率确定、扫描重叠度设计等。 现场操作要点： 强调在实际扫描过程中的注意事项，如仪器稳定、环境因素（光照、天气、粉尘等）的影响、障碍物处理、测站连接等。 数据存储与初步检查： 说明扫描数据在现场的初步存储方式，以及现场进行初步数据质量检查的必要性。 第二部分：点云数据的获取、预处理与处理 第二章：点云数据的生成与质量分析 2.1 点云数据生成机制： 扫描路径与数据密度： 讲解激光扫描仪在扫描过程中形成的扫描路径，以及扫描速度、扫描角度、扫描距离等因素如何影响最终点云数据的密度和分布。 数据格式： 介绍常见的点云数据格式（如LAS、LAZ、PTS、XYZ等），并分析其存储方式和信息组成（坐标、颜色、强度等）。 2.2 点云数据质量评估： 几何精度： 绝对精度与相对精度： 定义并区分绝对精度（与真实世界坐标系的符合程度）和相对精度（同一扫描任务内不同点云之间的符合程度）。 误差分析： 探讨影响点云几何精度的各种误差源，包括仪器误差（测距误差、角度误差）、环境误差（温度、湿度、大气折射）、操作误差（仪器安置、扫描策略）等。 精度评定方法： 介绍常用的点云精度评定方法，如测量控制点、独立第三方测量、点云重叠区域比对等。 密度与均匀性： 分析点云密度对后续处理的影响，以及如何评估点云的均匀性，识别数据稀疏或密集区域。 数据完整性： 评估扫描结果是否完整覆盖目标区域，是否存在扫描盲区。 噪声点： 噪声的产生原因： 深入分析点云噪声的产生原因，包括反射信号干扰（如透明或反光物体）、仪器自身误差、环境因素（如雨雪、飞鸟）、扫描策略不当等。 噪声的表现形式： 描述点云数据中噪声的常见表现形式，如孤立点、离群点、连续的错误点等。 第三章：点云数据预处理与噪声去除 3.1 数据加载与可视化： 介绍使用专业点云处理软件（如CloudCompare, Leica Cyclone, Faro Scene, ReCap等）加载不同格式的点云数据。 讲解如何进行点云的可视化，包括着色、裁剪、剖切等基本操作，以便初步观察数据质量。 3.2 坐标系统转换与统一： 本地坐标系与全局坐标系： 解释激光扫描仪在扫描过程中产生的本地坐标系，以及如何将其转换为统一的全局坐标系（如大地坐标系、国家坐标系）。 坐标转换方法： 介绍基于控制点、七参数/三参数转换等方法，实现不同扫描站之间或不同数据源之间的坐标系统统一。 3.3 滤波与噪声去除： 统计滤波（Statistical Outlier Removal, SOR）： 详细解释SOR算法的原理，即基于每个点邻域点的统计信息（如平均距离、标准差）来识别和删除离群点。 半径滤波（Radius Outlier Removal, ROR）： 介绍ROR算法，即移除落在指定半径内没有足够邻居点的点。 条件滤波（Condition Removal）： 阐述基于用户自定义条件（如点的高度、密度、颜色等）进行点云筛选的方法。 其他滤波算法： 简要介绍双边滤波、中值滤波等适用于特定场景的滤波方法。 参数选择与验证： 强调滤波算法参数选择的重要性，以及如何通过目视检查和统计分析来验证滤波效果。 3.4 数据抽稀与重采样： 目的与应用： 解释数据抽稀（降低点云密度）和重采样（改变点云密度分布）的目的，如减小文件大小、加速处理、统一密度等。 抽稀方法： 介绍体素网格抽稀、随机抽稀等方法。 重采样方法： 介绍基于体素中心、KD树重采样等方法。 3.5 异常值检测与处理： 人工识别与辅助工具： 介绍如何通过可视化工具辅助人工识别和标记异常点。 基于算法的检测： 讨论一些更高级的异常值检测算法，如基于聚类或模型拟合的方法。 处理策略： 明确异常值的处理策略，是删除、修正还是保留。 第四章：点云配准与数据融合 4.1 点云配准原理与方法： 配准目的： 解释点云配准是为了将来自不同扫描设备、不同扫描时间、不同扫描位置的点云数据，在同一坐标系下进行叠加与融合。 配准分类： 粗配准： 介绍粗配准的原理，如基于特征匹配（识别共同的几何形状）或基于全局描述子。 精配准： 详细讲解迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法及其变种（如Point-to-Plane ICP, Point-to-Point ICP）。深入剖析ICP算法的迭代过程、优化的目标函数、收敛条件和可能遇到的问题（如局部最优解）。 其他配准方法： 简要介绍基于点线特征的配准、基于全局变换的配准等。 4.2 配准中的挑战与解决方案： 尺度与旋转不匹配： 探讨在尺度或旋转差异较大的情况下，ICP算法可能失效，并介绍相应的预处理或改进算法。 数据噪声与遮挡： 分析噪声和遮挡对配准精度的影响，以及如何通过滤波、重采样或选择鲁棒的ICP变种来克服。 计算效率： 讨论大规模点云配准的计算效率问题，介绍分层ICP、并行计算等优化策略。 4.3 数据融合技术： 多源数据融合： 点云与摄影测量数据融合： 介绍将激光扫描点云与航空摄影、无人机摄影获取的影像进行融合，以增强纹理细节和视觉表现力。 点云与GIS数据融合： 探讨将激光扫描生成的三维模型与地理信息系统（GIS）中的二维或三维地理要素进行叠加，实现空间信息的可视化与分析。 点云与其他传感器数据融合： 简要提及与其他传感器（如雷达、声纳）数据的融合潜力。 融合目的与价值： 阐述数据融合能够弥补单一数据源的不足，提供更全面、更丰富的空间信息，例如在城市建模中结合了激光扫描的几何精度和摄影测量的颜色信息。 融合后的数据处理： 讨论融合后数据如何进行进一步的建模、分析与应用。 第五部分：三维点云的应用与发展 第五章：三维点云在不同领域的应用 5.1 建筑与工程领域： 现状模型扫描与变形监测： 讲解如何使用激光扫描获取现有建筑物的精确三维模型，用于设计改造、施工管理，以及对桥梁、大坝等结构进行长期的变形监测。 施工进度监控与质量检查： 在建筑施工过程中，利用点云进行进度比对和质量检查，确保施工符合设计要求。 BIM（建筑信息模型）集成： 探讨如何将激光扫描生成点云数据导入BIM模型，实现三维模型的精确化和可视化。 5.2 城市规划与管理： 城市三维模型构建： 介绍如何利用地面、车载、无人机载激光扫描技术构建高精度的城市三维模型，为城市规划、交通管理、应急响应等提供基础数据。 地下管线探测与管理： 探讨激光扫描在地下管线探测、建模与管理中的应用，提高管网信息精度。 环境监测与评估： 例如，用于监测土地侵蚀、滑坡风险，或评估城市绿化覆盖率。 5.3 文化遗产保护与数字化： 文物数字化存档： 详细阐述激光扫描在文物、古迹、博物馆展品的三维数字化记录中的重要作用，为研究、修复、展示提供精确依据。 虚拟现实与增强现实应用： 讲解如何利用数字化文物模型构建虚拟展览、虚拟旅游，或进行文物修复的模拟。 5.4 工业制造与质量控制： 零部件尺寸检测： 用于对制造出的零部件进行高精度尺寸测量和质量检测，与设计模型进行比对。 逆向工程： 从现有物体扫描获得点云数据，用于重新设计或制造。 设备状态监测与维护： 对大型工业设备进行扫描，监测其形变和磨损情况。 5.5 其他应用领域： 林业调查： 树木参数提取（高度、胸径、冠幅）、森林结构分析。 地质与矿产勘探： 地形地貌分析、矿体建模。 刑事勘察现场重建： 犯罪现场的精确三维记录。 游戏与影视制作： 虚拟场景建模。 第六章：三维点云数据组织、管理与发展趋势 6.1 点云数据组织与管理： 数据量挑战： 认识到三维点云数据量庞大的特点，及其对存储、传输和处理带来的挑战。 数据库与数据模型： 探讨点云数据的组织方式，如使用专业数据库、空间索引（如KD树、八叉树）等，提高数据访问效率。 数据标准与规范： 讨论建立点云数据标准和管理规范的重要性，以便于数据的共享、交换和互操作。 云存储与处理： 介绍利用云计算技术进行点云数据的存储、管理和处理，以克服本地计算资源的限制。 6.2 三维点云技术发展趋势： 智能化处理： 自动特征提取与识别： 展望利用机器学习和深度学习技术，实现点云中道路、建筑物、植被等目标的自动识别和分类。 语义理解： 发展点云数据的语义理解能力，使其能够理解点云数据所代表的真实世界对象的含义。 实时与动态扫描： 实时数据处理： 发展更快的扫描和处理速度，实现对动态场景（如移动物体）的实时捕捉和建模。 动态场景建模： 探索如何处理和建模包含运动物体或随时间变化的场景。 多传感器融合的深化： 进一步加强激光扫描与其他传感器（如高分辨率相机、红外相机、LiDAR阵列）的融合，提升数据的多样性和应用能力。 轻量化与移动化： 发展更轻便、更易于部署的扫描设备，以及更高效的点云压缩和传输技术，支持更广泛的移动应用。 与其他三维技术的协同： 探索点云技术与3D打印、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、数字孪生等技术的协同发展。 面向特定应用的定制化解决方案： 针对不同行业的需求，开发更专业化、更集成的点云解决方案。 结论 三维激光扫描技术作为一项强大的空间信息获取技术，其发展势头强劲，应用前景广阔。本书从理论到实践，从基础到前沿，系统地梳理了该项技术的关键知识点。希望通过本书的阅读，读者能够建立起对三维激光扫描技术的深刻理解，掌握核心技术要领，并能够将其灵活应用于自身的研究与实践工作中，为相关领域的发展贡献力量。随着技术的不断进步，我们有理由相信，三维激光扫描技术将在未来的科技发展和产业升级中扮演越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

这本《正版》地面激光点云模型构建原理，光听名字就透着一股扎实的学术气息。作为一名对3D建模和地理信息技术颇感兴趣的读者，我一直对激光点云的应用非常好奇，尤其是在城市规划、文物保护、工程测量等领域。这本书的标题涵盖了点云模型构建的整个生命周期，从最基础的“获取精度分析”，到关键的“噪声去除”、“配准”，再到进阶的“数据融合”，最后落脚于“组织管理现状”。这无疑是一本集理论性与实践性于一体的指南。 我非常期待书中关于“获取精度分析”的部分。在实际应用中，点云数据的精度直接决定了模型的可靠性，而影响精度的因素又多种多样，例如扫描仪的性能、扫描距离、环境条件等等。我希望能在这本书里找到系统性的讲解，了解不同类型地面激光雷达在精度方面的优势与劣势，以及如何通过合理的参数设置和后处理手段来最大化点云的测量精度。同时，“噪声去除”也是一个绕不开的话题，真实世界中的扫描往往伴随着各种噪声，如何有效地识别和去除这些干扰，保证点云数据的质量，对我来说至关重要。我相信这本书会提供清晰的算法原理和实用的方法论，帮助我解决实际操作中遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的标题，我脑海中立刻浮现出各种高大上的应用场景，比如数字城市、智慧交通、地下管网监测等等。而支撑这些应用的基础，正是“地面激光点云模型构建”。从“点云获取精度分析”开始，这本书就深入到了技术的核心。我一直想弄清楚，我们日常接触到的精美3D模型，背后到底经历了怎样的技术处理。 “噪声去除”和“配准”这两个环节，对我来说尤其具有吸引力。想象一下，用激光扫描仪捕获到的原始点云数据，可能就像一堆散乱的星星，如何才能把它们变成清晰、有组织的城市轮廓或者建筑模型？我希望书中能详细解释各种去噪算法的原理，比如统计滤波、直通滤波等，以及它们在不同场景下的适用性。同时，“配准”是让多个点云碎片“合二为一”的关键，书中能否介绍一些常用的配准方法，如基于特征的配准和基于优化的配准，以及它们在实际项目中的应用效果？这对我理解点云数据处理的流程至关重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一个想法就是它能解决我工作中遇到的不少痛点。我们项目经常需要进行大范围的场地测绘，而传统的方法效率低下且精度难以保证。地面激光点云技术提供了一个全新的解决方案，但如何将获取的点云数据转化为可用、可靠的3D模型，一直是我们团队研究的重点。这本书的标题非常全面，涵盖了从“点云获取精度分析”到“噪声去除”、“配准”、“数据融合”以及“组织管理”的整个流程。 尤其是我对“数据融合”这一部分非常期待。很多时候，单一的点云数据可能无法满足所有需求，我们需要将激光点云与其他地理信息数据（如影像、GIS数据等）进行融合，以获得更丰富、更全面的信息。这本书能否提供一些关于多源数据融合的理论基础和实际应用案例？例如，如何将激光点云与无人机航拍影像融合，生成更具视觉冲击力且信息量更大的三维场景？或者如何将激光点云与CAD图纸进行融合，进行工程比对和施工放样？这些都是我们在实际工作中非常想突破的方向。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触了地面激光点云技术，感觉信息量非常大，有点不知从何下手。这本书的标题，尤其是“点云获取精度分析”、“噪声去除”、“配准”以及“数据融合”，简直就是为我这样的新手量身定做的。我一直觉得，要做出高质量的点云模型，前提是理解数据本身。所以，“获取精度分析”这个部分，我希望能深入了解，比如不同地面激光雷达的类型（如单脉冲、多回波、相位式、ToF式等）在不同应用场景下的精度表现，以及有哪些客观的指标可以用来评估点云数据的精度。 更让我感兴趣的是“噪声去除”和“配准”。现实中的点云数据很少是完美的，总会有各种各样的干扰，如何有效地过滤掉这些“坏点”，保证模型的美观和可用性，是一个技术活。而“配准”更是核心，不同扫描仪、不同时间、不同位置获取的点云数据，如何才能完美地“拼”在一起，形成一个完整的、连续的3D模型，这中间涉及的算法和技术非常关键。我希望书中能详细介绍各种配准算法的原理，比如ICP及其变种，以及在实际操作中需要注意的事项，甚至一些成功的案例分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，【正版】地面激光点云模型构建原理，听起来就很有分量，而且“点云获取精度分析”、“噪声去除”、“配准”、“数据融合”、“组织管理现状”这些关键词，几乎涵盖了我近期工作中遇到的所有难题。作为一名刚接触点云技术的工程师，我最迫切的需求就是了解点云数据是怎么来的，以及如何才能保证它的质量。 我非常期待书中关于“点云获取精度分析”的章节。不同的地面激光雷达设备，在扫描距离、扫描角度、采集频率等方面都有差异，这些都会直接影响到最终的点云精度。我希望能在这本书中找到关于这些影响因素的详细论述，以及如何通过科学的评估方法来量化点云的精度。此外，“噪声去除”和“配准”是保证点云数据可用性的关键步骤，我希望书中能提供一些实用的算法和操作技巧，帮助我有效地处理那些不规则、不准确的点云数据，并且能够将来自不同位置、不同时间扫描的点云数据准确地叠加起来，形成一个完整的三维模型。