【正版】地麵激光點雲模型構建原理 點雲獲取精度分析噪聲去除配準及數據融閤組織管理現狀地麵激光雷達點雲 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 激光點雲
• 點雲處理
• 地麵激光雷達
• 三維建模
• 數據融閤
• 精度分析
• 噪聲去除
• 配準
• GIS
• 遙感

店鋪： 磐恒誌行圖書專營店

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503040191

商品編碼：29263000009

叢書名： 地麵激光點雲模型構建原理

《三維激光掃描技術與應用解析》 概述 在現代工程測量、城市規劃、文化遺産保護、工業製造等諸多領域，高精度三維信息獲取與錶達的需求日益增長。傳統測量方法在效率、精度以及信息豐富度方麵已難以滿足當下發展的要求。三維激光掃描技術，作為一種先進的非接觸式測量手段，以其高效、精準、全方位的數據采集能力，為這些領域帶來瞭革命性的變革。本書旨在深入剖析三維激光掃描技術的原理、方法、技術要點以及廣泛的應用前景，為讀者構建一個全麵、係統的知識體係，使其能夠深刻理解並熟練掌握該項技術，從而在各自的專業領域發揮其最大價值。 本書內容聚焦於三維激光掃描技術的核心環節，從基礎理論齣發，逐步深入到實際操作與應用層麵。我們將詳細探討點雲數據的生成機理，解讀激光掃描儀的工作流程，解析不同類型掃描儀的特點與優劣，並深入分析影響點雲數據質量的關鍵因素。同時，本書還將詳細介紹點雲數據的預處理、處理與分析技術，以及在不同應用場景下的典型案例，力求為讀者提供一套完整、實用的技術指南。 第一部分：三維激光掃描技術基礎理論 第一章：三維激光掃描技術概述 1.1 概念與發展曆程： 界定三維激光掃描技術的概念，解釋其核心工作原理——利用激光束測量物體錶麵點的三維坐標。 追溯激光掃描技術的發展脈絡，從早期的機械掃描係統到如今廣泛應用的地麵式、車載式、無人機載式等多種平颱集成。 闡述激光掃描技術在測量、建模、可視化等方麵的核心優勢，如高精度、高效率、非接觸性、數據豐富性等。 1.2 技術原理與核心要素： 三角測量原理： 詳細講解激光掃描儀如何利用激光發射器、接收器與物體錶麵的夾角關係，通過已知激光發射距離和角度信息，計算齣目標點的三維坐標。 時間飛行（Time-of-Flight, TOF）原理： 解釋TOF掃描儀如何通過測量激光脈衝從發射到返迴接收的總時間，結閤光速計算齣測量距離。 相位測量原理： 介紹相位測量掃描儀的工作方式，以及其在短距離高精度測量方麵的優勢。 關鍵組成部分： 分析激光掃描儀的幾個關鍵組成部分，包括激光發射器、接收器、掃描頭（或光學係統）、測距單元、角度編碼器（水平角和垂直角）、數據采集與處理單元等。 1.3 掃描儀類型與特點： 地麵激光掃描儀（Terrestrial Laser Scanner, TLS）： 工作原理與優勢： 詳細介紹地麵式掃描儀，包括其部署方式、掃描範圍、精度特點，以及在建築、橋梁、古跡保護等領域的廣泛應用。 主流型號與技術參數： 介紹市場上常見的地麵激光掃描儀品牌與型號，並解釋其關鍵技術參數（如測距範圍、掃描速度、角度精度、點雲密度、誤差範圍等）的含義與重要性。 車載激光掃描儀（Mobile Laser Scanner, MLS）： 工作原理與優勢： 闡述車載掃描儀，強調其移動性帶來的高效數據采集能力，特彆適用於道路、管綫、城市模型構建等。 與IMU/GNSS的集成： 重點介紹車載掃描儀如何與慣性測量單元（IMU）和全球導航衛星係統（GNSS）集成，實現同步的空間定位與定嚮（POS）信息采集，從而構建統一坐標係下的點雲數據。 無人機載激光掃描儀（UAV-borne Laser Scanner,ULS）： 工作原理與優勢： 介紹無人機載掃描儀，分析其在地形測繪、林業調查、災害監測等空中測量場景下的優勢，以及剋服遮擋、提高效率的潛力。 多平颱集成： 探討無人機載掃描儀如何與其他傳感器（如高分辨率相機）集成，實現多源數據的融閤。 1.4 掃描過程與數據采集： 掃描策略： 介紹製定掃描計劃的原則，包括掃描點位選擇、掃描範圍設定、掃描分辨率確定、掃描重疊度設計等。 現場操作要點： 強調在實際掃描過程中的注意事項，如儀器穩定、環境因素（光照、天氣、粉塵等）的影響、障礙物處理、測站連接等。 數據存儲與初步檢查： 說明掃描數據在現場的初步存儲方式，以及現場進行初步數據質量檢查的必要性。 第二部分：點雲數據的獲取、預處理與處理 第二章：點雲數據的生成與質量分析 2.1 點雲數據生成機製： 掃描路徑與數據密度： 講解激光掃描儀在掃描過程中形成的掃描路徑，以及掃描速度、掃描角度、掃描距離等因素如何影響最終點雲數據的密度和分布。 數據格式： 介紹常見的點雲數據格式（如LAS、LAZ、PTS、XYZ等），並分析其存儲方式和信息組成（坐標、顔色、強度等）。 2.2 點雲數據質量評估： 幾何精度： 絕對精度與相對精度： 定義並區分絕對精度（與真實世界坐標係的符閤程度）和相對精度（同一掃描任務內不同點雲之間的符閤程度）。 誤差分析： 探討影響點雲幾何精度的各種誤差源，包括儀器誤差（測距誤差、角度誤差）、環境誤差（溫度、濕度、大氣摺射）、操作誤差（儀器安置、掃描策略）等。 精度評定方法： 介紹常用的點雲精度評定方法，如測量控製點、獨立第三方測量、點雲重疊區域比對等。 密度與均勻性： 分析點雲密度對後續處理的影響，以及如何評估點雲的均勻性，識彆數據稀疏或密集區域。 數據完整性： 評估掃描結果是否完整覆蓋目標區域，是否存在掃描盲區。 噪聲點： 噪聲的産生原因： 深入分析點雲噪聲的産生原因，包括反射信號乾擾（如透明或反光物體）、儀器自身誤差、環境因素（如雨雪、飛鳥）、掃描策略不當等。 噪聲的錶現形式： 描述點雲數據中噪聲的常見錶現形式，如孤立點、離群點、連續的錯誤點等。 第三章：點雲數據預處理與噪聲去除 3.1 數據加載與可視化： 介紹使用專業點雲處理軟件（如CloudCompare, Leica Cyclone, Faro Scene, ReCap等）加載不同格式的點雲數據。 講解如何進行點雲的可視化，包括著色、裁剪、剖切等基本操作，以便初步觀察數據質量。 3.2 坐標係統轉換與統一： 本地坐標係與全局坐標係： 解釋激光掃描儀在掃描過程中産生的本地坐標係，以及如何將其轉換為統一的全局坐標係（如大地坐標係、國傢坐標係）。 坐標轉換方法： 介紹基於控製點、七參數/三參數轉換等方法，實現不同掃描站之間或不同數據源之間的坐標係統統一。 3.3 濾波與噪聲去除： 統計濾波（Statistical Outlier Removal, SOR）： 詳細解釋SOR算法的原理，即基於每個點鄰域點的統計信息（如平均距離、標準差）來識彆和刪除離群點。 半徑濾波（Radius Outlier Removal, ROR）： 介紹ROR算法，即移除落在指定半徑內沒有足夠鄰居點的點。 條件濾波（Condition Removal）： 闡述基於用戶自定義條件（如點的高度、密度、顔色等）進行點雲篩選的方法。 其他濾波算法： 簡要介紹雙邊濾波、中值濾波等適用於特定場景的濾波方法。 參數選擇與驗證： 強調濾波算法參數選擇的重要性，以及如何通過目視檢查和統計分析來驗證濾波效果。 3.4 數據抽稀與重采樣： 目的與應用： 解釋數據抽稀（降低點雲密度）和重采樣（改變點雲密度分布）的目的，如減小文件大小、加速處理、統一密度等。 抽稀方法： 介紹體素網格抽稀、隨機抽稀等方法。 重采樣方法： 介紹基於體素中心、KD樹重采樣等方法。 3.5 異常值檢測與處理： 人工識彆與輔助工具： 介紹如何通過可視化工具輔助人工識彆和標記異常點。 基於算法的檢測： 討論一些更高級的異常值檢測算法，如基於聚類或模型擬閤的方法。 處理策略： 明確異常值的處理策略，是刪除、修正還是保留。 第四章：點雲配準與數據融閤 4.1 點雲配準原理與方法： 配準目的： 解釋點雲配準是為瞭將來自不同掃描設備、不同掃描時間、不同掃描位置的點雲數據，在同一坐標係下進行疊加與融閤。 配準分類： 粗配準： 介紹粗配準的原理，如基於特徵匹配（識彆共同的幾何形狀）或基於全局描述子。 精配準： 詳細講解迭代最近點（Iterative Closest Point, ICP）算法及其變種（如Point-to-Plane ICP, Point-to-Point ICP）。深入剖析ICP算法的迭代過程、優化的目標函數、收斂條件和可能遇到的問題（如局部最優解）。 其他配準方法： 簡要介紹基於點綫特徵的配準、基於全局變換的配準等。 4.2 配準中的挑戰與解決方案： 尺度與鏇轉不匹配： 探討在尺度或鏇轉差異較大的情況下，ICP算法可能失效，並介紹相應的預處理或改進算法。 數據噪聲與遮擋： 分析噪聲和遮擋對配準精度的影響，以及如何通過濾波、重采樣或選擇魯棒的ICP變種來剋服。 計算效率： 討論大規模點雲配準的計算效率問題，介紹分層ICP、並行計算等優化策略。 4.3 數據融閤技術： 多源數據融閤： 點雲與攝影測量數據融閤： 介紹將激光掃描點雲與航空攝影、無人機攝影獲取的影像進行融閤，以增強紋理細節和視覺錶現力。 點雲與GIS數據融閤： 探討將激光掃描生成的三維模型與地理信息係統（GIS）中的二維或三維地理要素進行疊加，實現空間信息的可視化與分析。 點雲與其他傳感器數據融閤： 簡要提及與其他傳感器（如雷達、聲納）數據的融閤潛力。 融閤目的與價值： 闡述數據融閤能夠彌補單一數據源的不足，提供更全麵、更豐富的空間信息，例如在城市建模中結閤瞭激光掃描的幾何精度和攝影測量的顔色信息。 融閤後的數據處理： 討論融閤後數據如何進行進一步的建模、分析與應用。 第五部分：三維點雲的應用與發展 第五章：三維點雲在不同領域的應用 5.1 建築與工程領域： 現狀模型掃描與變形監測： 講解如何使用激光掃描獲取現有建築物的精確三維模型，用於設計改造、施工管理，以及對橋梁、大壩等結構進行長期的變形監測。 施工進度監控與質量檢查： 在建築施工過程中，利用點雲進行進度比對和質量檢查，確保施工符閤設計要求。 BIM（建築信息模型）集成： 探討如何將激光掃描生成點雲數據導入BIM模型，實現三維模型的精確化和可視化。 5.2 城市規劃與管理： 城市三維模型構建： 介紹如何利用地麵、車載、無人機載激光掃描技術構建高精度的城市三維模型，為城市規劃、交通管理、應急響應等提供基礎數據。 地下管綫探測與管理： 探討激光掃描在地下管綫探測、建模與管理中的應用，提高管網信息精度。 環境監測與評估： 例如，用於監測土地侵蝕、滑坡風險，或評估城市綠化覆蓋率。 5.3 文化遺産保護與數字化： 文物數字化存檔： 詳細闡述激光掃描在文物、古跡、博物館展品的三維數字化記錄中的重要作用，為研究、修復、展示提供精確依據。 虛擬現實與增強現實應用： 講解如何利用數字化文物模型構建虛擬展覽、虛擬旅遊，或進行文物修復的模擬。 5.4 工業製造與質量控製： 零部件尺寸檢測： 用於對製造齣的零部件進行高精度尺寸測量和質量檢測，與設計模型進行比對。 逆嚮工程： 從現有物體掃描獲得點雲數據，用於重新設計或製造。 設備狀態監測與維護： 對大型工業設備進行掃描，監測其形變和磨損情況。 5.5 其他應用領域： 林業調查： 樹木參數提取（高度、胸徑、冠幅）、森林結構分析。 地質與礦産勘探： 地形地貌分析、礦體建模。 刑事勘察現場重建： 犯罪現場的精確三維記錄。 遊戲與影視製作： 虛擬場景建模。 第六章：三維點雲數據組織、管理與發展趨勢 6.1 點雲數據組織與管理： 數據量挑戰： 認識到三維點雲數據量龐大的特點，及其對存儲、傳輸和處理帶來的挑戰。 數據庫與數據模型： 探討點雲數據的組織方式，如使用專業數據庫、空間索引（如KD樹、八叉樹）等，提高數據訪問效率。 數據標準與規範： 討論建立點雲數據標準和管理規範的重要性，以便於數據的共享、交換和互操作。 雲存儲與處理： 介紹利用雲計算技術進行點雲數據的存儲、管理和處理，以剋服本地計算資源的限製。 6.2 三維點雲技術發展趨勢： 智能化處理： 自動特徵提取與識彆： 展望利用機器學習和深度學習技術，實現點雲中道路、建築物、植被等目標的自動識彆和分類。 語義理解： 發展點雲數據的語義理解能力，使其能夠理解點雲數據所代錶的真實世界對象的含義。 實時與動態掃描： 實時數據處理： 發展更快的掃描和處理速度，實現對動態場景（如移動物體）的實時捕捉和建模。 動態場景建模： 探索如何處理和建模包含運動物體或隨時間變化的場景。 多傳感器融閤的深化： 進一步加強激光掃描與其他傳感器（如高分辨率相機、紅外相機、LiDAR陣列）的融閤，提升數據的多樣性和應用能力。 輕量化與移動化： 發展更輕便、更易於部署的掃描設備，以及更高效的點雲壓縮和傳輸技術，支持更廣泛的移動應用。 與其他三維技術的協同： 探索點雲技術與3D打印、虛擬現實/增強現實（VR/AR）、數字孿生等技術的協同發展。 麵嚮特定應用的定製化解決方案： 針對不同行業的需求，開發更專業化、更集成的點雲解決方案。 結論 三維激光掃描技術作為一項強大的空間信息獲取技術，其發展勢頭強勁，應用前景廣闊。本書從理論到實踐，從基礎到前沿，係統地梳理瞭該項技術的關鍵知識點。希望通過本書的閱讀，讀者能夠建立起對三維激光掃描技術的深刻理解，掌握核心技術要領，並能夠將其靈活應用於自身的研究與實踐工作中，為相關領域的發展貢獻力量。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，三維激光掃描技術將在未來的科技發展和産業升級中扮演越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一個想法就是它能解決我工作中遇到的不少痛點。我們項目經常需要進行大範圍的場地測繪，而傳統的方法效率低下且精度難以保證。地麵激光點雲技術提供瞭一個全新的解決方案，但如何將獲取的點雲數據轉化為可用、可靠的3D模型，一直是我們團隊研究的重點。這本書的標題非常全麵，涵蓋瞭從“點雲獲取精度分析”到“噪聲去除”、“配準”、“數據融閤”以及“組織管理”的整個流程。 尤其是我對“數據融閤”這一部分非常期待。很多時候，單一的點雲數據可能無法滿足所有需求，我們需要將激光點雲與其他地理信息數據（如影像、GIS數據等）進行融閤，以獲得更豐富、更全麵的信息。這本書能否提供一些關於多源數據融閤的理論基礎和實際應用案例？例如，如何將激光點雲與無人機航拍影像融閤，生成更具視覺衝擊力且信息量更大的三維場景？或者如何將激光點雲與CAD圖紙進行融閤，進行工程比對和施工放樣？這些都是我們在實際工作中非常想突破的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的標題，我腦海中立刻浮現齣各種高大上的應用場景，比如數字城市、智慧交通、地下管網監測等等。而支撐這些應用的基礎，正是“地麵激光點雲模型構建”。從“點雲獲取精度分析”開始，這本書就深入到瞭技術的核心。我一直想弄清楚，我們日常接觸到的精美3D模型，背後到底經曆瞭怎樣的技術處理。 “噪聲去除”和“配準”這兩個環節，對我來說尤其具有吸引力。想象一下，用激光掃描儀捕獲到的原始點雲數據，可能就像一堆散亂的星星，如何纔能把它們變成清晰、有組織的城市輪廓或者建築模型？我希望書中能詳細解釋各種去噪算法的原理，比如統計濾波、直通濾波等，以及它們在不同場景下的適用性。同時，“配準”是讓多個點雲碎片“閤二為一”的關鍵，書中能否介紹一些常用的配準方法，如基於特徵的配準和基於優化的配準，以及它們在實際項目中的應用效果？這對我理解點雲數據處理的流程至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛接觸瞭地麵激光點雲技術，感覺信息量非常大，有點不知從何下手。這本書的標題，尤其是“點雲獲取精度分析”、“噪聲去除”、“配準”以及“數據融閤”，簡直就是為我這樣的新手量身定做的。我一直覺得，要做齣高質量的點雲模型，前提是理解數據本身。所以，“獲取精度分析”這個部分，我希望能深入瞭解，比如不同地麵激光雷達的類型（如單脈衝、多迴波、相位式、ToF式等）在不同應用場景下的精度錶現，以及有哪些客觀的指標可以用來評估點雲數據的精度。 更讓我感興趣的是“噪聲去除”和“配準”。現實中的點雲數據很少是完美的，總會有各種各樣的乾擾，如何有效地過濾掉這些“壞點”，保證模型的美觀和可用性，是一個技術活。而“配準”更是核心，不同掃描儀、不同時間、不同位置獲取的點雲數據，如何纔能完美地“拼”在一起，形成一個完整的、連續的3D模型，這中間涉及的算法和技術非常關鍵。我希望書中能詳細介紹各種配準算法的原理，比如ICP及其變種，以及在實際操作中需要注意的事項，甚至一些成功的案例分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，【正版】地麵激光點雲模型構建原理，聽起來就很有分量，而且“點雲獲取精度分析”、“噪聲去除”、“配準”、“數據融閤”、“組織管理現狀”這些關鍵詞，幾乎涵蓋瞭我近期工作中遇到的所有難題。作為一名剛接觸點雲技術的工程師，我最迫切的需求就是瞭解點雲數據是怎麼來的，以及如何纔能保證它的質量。 我非常期待書中關於“點雲獲取精度分析”的章節。不同的地麵激光雷達設備，在掃描距離、掃描角度、采集頻率等方麵都有差異，這些都會直接影響到最終的點雲精度。我希望能在這本書中找到關於這些影響因素的詳細論述，以及如何通過科學的評估方法來量化點雲的精度。此外，“噪聲去除”和“配準”是保證點雲數據可用性的關鍵步驟，我希望書中能提供一些實用的算法和操作技巧，幫助我有效地處理那些不規則、不準確的點雲數據，並且能夠將來自不同位置、不同時間掃描的點雲數據準確地疊加起來，形成一個完整的三維模型。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版》地麵激光點雲模型構建原理，光聽名字就透著一股紮實的學術氣息。作為一名對3D建模和地理信息技術頗感興趣的讀者，我一直對激光點雲的應用非常好奇，尤其是在城市規劃、文物保護、工程測量等領域。這本書的標題涵蓋瞭點雲模型構建的整個生命周期，從最基礎的“獲取精度分析”，到關鍵的“噪聲去除”、“配準”，再到進階的“數據融閤”，最後落腳於“組織管理現狀”。這無疑是一本集理論性與實踐性於一體的指南。 我非常期待書中關於“獲取精度分析”的部分。在實際應用中，點雲數據的精度直接決定瞭模型的可靠性，而影響精度的因素又多種多樣，例如掃描儀的性能、掃描距離、環境條件等等。我希望能在這本書裏找到係統性的講解，瞭解不同類型地麵激光雷達在精度方麵的優勢與劣勢，以及如何通過閤理的參數設置和後處理手段來最大化點雲的測量精度。同時，“噪聲去除”也是一個繞不開的話題，真實世界中的掃描往往伴隨著各種噪聲，如何有效地識彆和去除這些乾擾，保證點雲數據的質量，對我來說至關重要。我相信這本書會提供清晰的算法原理和實用的方法論，幫助我解決實際操作中遇到的難題。