从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究
三维激光扫描技术在故宫古建筑测绘中的应用研究_王莫
远程扫描仪，项目组所用计算机均是专业图形工作站需求。
三 研究过程及结果从2004年5月开始，建筑的三维数据采集 加工和整理存储工作古建筑测绘中的利用方法等在内的各项研究工作也随之同步展开（一）数据的采集方法研究原始数据采集工作大体分为控制网布设〔图四〕 太和殿内天花上、下平面坐标传递示意图〔图五〕 太和殿天花以上扫描站点布设图置的方法来实现，如 图四 所示。
高程传递则是通过在天花上 下同时架设水准仪进行垂直钢尺观测的手段来实现。
2. 三维激光扫描1 扫描站点布设根据三维激光扫描仪测距与速度的不同，项目组在建筑外部采用中程激光扫描仪，在内部则采用短程激光扫描仪。
扫描站点布设需要考虑到各个站点之间的互补性，相邻站点的通视性，站点覆盖的全面性等多个方面。
在 图五 中标出了太和殿天花以上扫描站点的具体位置。
2 标靶布设多站点云数据的精确配准需要依靠标靶来实现，如 图六 所示。
标靶布设应以均匀分布，并保证每站至少有四个同时可见为原则。
标靶与控制点的连接方法是：在标靶中心粘贴测距反射片，令扫描仪和〔图七〕 太和门南立面照片拍摄划分图全站仪都能观测到同一个坐标点。
3. 数字影像获取数字影像的获取研究主要包括拍摄角度图幅大小以及图像分辨率等相关内容。
获取数字影像的根本原则是要尽量保证制作正射影像图所需原始像素的完整性，因此，数码相机的镜头应始终保持与建筑物立面平行。
对于体量较大的建筑，项目组在现场采用了搭建脚手架等方法来提高拍摄视角。
为了制作一定比例尺下的正射影像图，需要按照这个比例尺预先计算出单张数码照片的分辨率。
而单张数码照片的分辨率除与正射影像图的比例尺有关外，还与建筑物立面的划分方式有关，所以，在进行实地拍摄之前必须对建筑物立面做一个整体的划分，如 图七 所示，当中需特别注意两点： 1 相邻照片要有至少约五分之一的重叠部分； 2 对景深差异较大的地方，如屋顶要做单独划分。
（二）点云数据的预处理方法研究项目组经实践发现，目前的数据处理软件在点云的平滑去噪 整体配准和精简等环节上都有不甚完善的地方，仍需通过研究不断改进。
建设工程结构实体抽测方案
建设工程结构实体抽测方案1. 引言建设工程结构实体抽测是指对建筑物或其他人工结构进行实地调查和测量，以获取建筑物的结构特征和参数。
这是建设工程项目管理和工程设计的重要环节之一，对于确保建筑物结构的安全和完整性具有重要意义。
在传统的实体抽测过程中，通常需要人工测量并记录建筑物的各个结构要素，这不仅费时费力，还容易出现误差。
因此，本方案提供了一种基于现代技术的建设工程结构实体抽测方案，以提高测量效率和准确性。
2. 技术原理本方案基于三维激光扫描技术和数字图像处理技术，结合计算机视觉和机器学习算法，实现对建筑物结构的全面测量和抽测。
主要包括以下步骤：1.准备工作：在进行实体抽测前，需要对建筑物进行全面的场地勘测，确定扫描仪的位置和扫描范围。
同时，还需要准备好扫描仪、计算机和相应的软件工具。
2.激光扫描：将激光扫描仪放置于事先确定的位置，通过旋转扫描仪获得建筑物表面的三维点云数据。
激光扫描仪会发射激光束，当激光束与建筑物表面相交时，会产生反射，扫描仪会测量激光束的位置和反射时间，从而获取每个点的三维坐标信息。
将这些点云数据进行融合和配准，可以得到建筑物的完整三维模型。
3.图像处理：由于激光扫描仪只能获取建筑物外表面的数据，无法直接获取结构内部的信息。
因此，需要通过摄影测量技术获取建筑物内部的图像数据。
使用高分辨率摄像机对建筑物内部进行拍摄，然后通过数字图像处理技术提取图像特征，并与激光扫描数据进行配准和融合，得到建筑物的完整模型。
4.特征提取：根据建筑物的类型和需求，选取相应的特征进行提取。
例如，对于桥梁结构，可以提取桥面板、支座、梁柱等要素；对于建筑物结构，可以提取墙体、楼梯、窗户等要素。
通过计算机视觉和机器学习算法，对特征进行识别和分类，从而实现对建筑物结构的抽测。
5.质量控制：在特征提取过程中，需要对数据进行质量控制，确保抽测结果的准确性和可靠性。
可以采用重复测量和数据对比的方式，对抽测结果进行验证，并进行合理的修正和调整。
基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究
基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (3)1.3 研究意义 (4)1.4 国内外研究现状 (5)2. 数据预处理 (7)2.1 数据获取与格式转换 (8)2.2 数据清洗与降采样 (9)2.3 数据配准与融合 (12)3. 特征提取 (13)3.1 LiDAR点云数据分类 (14)3.2 建筑物几何信息提取 (15)3.3 建筑物表面纹理信息提取 (16)3.4 建筑物语义信息提取 (17)4. 建筑物提取方法 (19)4.1 基于区域生长的建筑物提取方法 (20)4.2 基于边缘检测的建筑物提取方法 (22)4.3 基于深度学习的建筑物提取方法 (23)5. 实验与分析 (24)5.1 实验数据集介绍 (25)5.2 实验结果对比分析 (26)5.3 结果可视化展示 (27)6. 结论与展望 (28)6.1 主要研究成果总结 (30)6.2 存在问题与不足之处 (30)6.3 进一步研究方向建议 (31)1. 内容概要本文针对基于机载LiDAR点云数据提取建筑物的研究问题，深入探讨了高效、准确的建筑物提取方法。
简要概述了建筑物特征及其在LiDAR数据中的体现，并分析了目前常用的建筑物提取方法的优缺点。
介绍了本文采用的基于多尺度融合特征的建筑物提取方法，包括数据预处理、特征提取、分割算法和后处理环节。
详细阐述了融合不同层级特征的策略、算法选择及其原理。
通过实际案例验证了所提方法的有效性，并对提取结果的精度和效率进行了评估，分析了方法的局限性以及未来展望。
1.1 研究背景随着城市化进程的加快和高精度测绘技术的发展，对于城市三维信息的获取与应用需求日益增加。
尤其在高密度城市区域，传统平面地图已不能满足现代城市规划、应急响应和环境保护等需求，转而需要三维精细化模型来全面反映建筑地貌的复杂细节。
机载激光雷达(LiDAR)技术由于其高分辨率、高密度的数据采集能力，成为了获取城市三维结构的关键手段之一。
使用激光雷达进行三维建模的步骤和技巧
使用激光雷达进行三维建模的步骤和技巧激光雷达（laser scanner）是一种高精度的测量设备，可以通过测量物体的距离和角度来获取物体的形状和位置信息。
在三维建模领域中，激光雷达被广泛应用于建筑、景观、城市规划等方面。
本文将介绍使用激光雷达进行三维建模的步骤和技巧。
激光雷达是通过向目标物体发射激光束，并通过接收被反射回来的激光束来测量距离和角度的。
在进行三维建模时，首先需要选择合适的激光雷达设备。
通常，激光雷达设备分为两种类型：近距离激光雷达和远距离激光雷达。
近距离激光雷达适用于较小的室内空间，而远距离激光雷达适用于室外或较大的室内空间。
选择合适的设备后，进一步需要进行场地准备工作。
首先，需要确保待测区域的光照条件良好，以便激光雷达能够正常工作。
其次，需要清除待测区域中的障碍物，确保激光雷达可以顺利扫描到所有物体。
在实际操作中，使用激光雷达进行三维建模通常需要分为以下几个步骤：扫描、数据处理和建模。
首先是扫描阶段。
在这一阶段，操作人员需要将激光雷达设备定位并定向到待测区域。
通常，激光雷达设备需要通过三角定位或GPS定位来确定位置。
然后，操作人员开始进行扫描。
激光雷达会自动旋转并发射激光束，扫描整个待测区域。
扫描过程中，激光雷达设备会记录下每个激光束的反射时间和角度信息。
接下来是数据处理阶段。
在这一阶段，操作人员需要使用专业的激光雷达软件来处理扫描得到的数据。
首先，需要对采集到的数据进行过滤和配准。
由于扫描过程中可能存在噪声和误差，操作人员需要对数据进行滤波和校正，以提高数据的准确性和精度。
其次，需要对各个扫描点进行配准，将它们组合成一张完整的点云数据。
最后，可以根据需要对数据进行进一步处理，比如去除无关的物体或噪声点。
最后是建模阶段。
在这一阶段，操作人员需要使用专业的三维建模软件来将点云数据转化为三维模型。
首先，需要选择适当的建模方法和算法。
常见的建模方法包括三角网格建模、体素建模和曲面重建等。
综述建筑物的点云特征提取
综述建筑物的点云特征提取1.引言在信息化的21世纪，各行各业在处理相关业务的过程中都累计了海量的数据信息。
这些信息数据常被分为两类：结构化数据和非结构化数据。
对于我们GIS 行业来说，非结构化数据主要包括4D产品中的数字正射影像图（DOM）、数字高程模型（DEM）、数字栅格地图（DRG）、遥感影像，摄影测量航片以及三维激光扫描所产生的点云数据等；结构化数据则主要包括数字线划地图（DLG）。
我们更容易获取的是类似遥感影像、航片以及三维激光扫描数据这些非结构化数据。
对于遥感影像、数字正射影像以及摄影测量航片我们经常要对其进行一系列的处理，使其变成易于存储以及操作的结构化数据。
随着三维激光的出现，如何对这些数据进行较为充分的利用也是当今研究的热点。
2.点云数据研究的现状针对点云数据的研究，大部分是将三维点云在进行配准、去噪后直接在软件上显示出来，但是这样做有几个缺点，一是数据存储量大，冗余度高，难以实现对数据的压缩，二是对数据的操作和编辑比较困难[1]。
在我们的地理信息系统中，我们的地物地貌是以实体的形式存储在空间数据库中的，每个实体有其对应的ID和它的属性以及可以对其进行的操作。
而我们现在对三维激光扫描数据进行的处理——用三维点对地物地貌进行显示则不具有这些优点。
这种存储和显示方法使得我们很难把某一个实体或某类地物进行整体操作，这将大大限制我们对数据的利用。
另外如果可以采取某种方式把非结构化的点云数据结构化，则更容易实现点云数据所获取的数据与其他形式数据的融合。
总而言之，大大的提高了点云数据的利用的便捷性和广泛性。
王刃等人通过一系类的算法将建筑物脚点从海量点云数据中提取出来[2]，首先对数据进行粗差的剔除，然后将DSM数据分为地面点和非地面点，过滤掉地面点以后在通过树木与建筑物表面粗糙度的不同，进一步将非地面点分为植被点与建筑物脚点。
本文所进行的工作是在以上处理的基础上进行的。
3.LIDAR数据的特征提取3.1 点云特征特征是几何模型的重要组成部分，对于几何模型的外观和结构的准确表达具有重要作用。
《2024年度基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，三维重构技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，基于激光扫描的三维重构技术因其高精度、高效率的特点，受到了广泛关注。
本文将重点探讨基于激光扫描的三维重构的关键技术研究，分析其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描三维重构技术是一种利用激光扫描设备获取物体表面信息，然后通过一系列算法对获取的信息进行处理和重建，从而得到物体三维模型的技术。
该技术主要包含两个部分：激光扫描和三维重构。
激光扫描部分主要是通过激光扫描设备向物体表面发射激光，并接收反射回来的激光信号，从而获取物体表面的点云数据。
这些点云数据包含了物体表面的几何信息，如形状、大小、位置等。
三维重构部分则是通过算法对获取的点云数据进行处理和重建，以得到物体的三维模型。
这一过程通常包括数据预处理、特征提取、模型重建等步骤。
其中，数据预处理主要是对点云数据进行去噪、补全等操作；特征提取则是从点云数据中提取出有用的信息，如边缘、角点等；模型重建则是根据提取的特征信息，通过算法重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据预处理技术数据预处理是激光扫描三维重构中的重要环节。
由于激光扫描过程中可能受到各种因素的影响，如环境光线、物体表面材质等，导致获取的点云数据中可能存在噪声、缺失等问题。
因此，需要采用相应的算法对点云数据进行去噪、补全等操作，以提高三维重构的精度和效果。
2. 特征提取技术特征提取是激光扫描三维重构中的关键技术之一。
通过特征提取，可以从点云数据中提取出有用的信息，如边缘、角点等，为模型重建提供依据。
目前，常用的特征提取方法包括基于几何的方法、基于统计的方法等。
其中，基于几何的方法主要是通过计算点云数据的几何特征来提取信息；而基于统计的方法则是通过分析点云数据的分布情况来提取信息。
3. 模型重建技术模型重建是激光扫描三维重构的最终目标。
LiDAR数据处理软件的使用技巧与操作方法
LiDAR数据处理软件的使用技巧与操作方法LiDAR（光探测与测距）技术在近年来得到了广泛的应用和发展，尤其在地图绘制、三维建模、环境监测等领域发挥了重要作用。
作为一种高精度的测距技术，LiDAR通过发射激光束并测量其从目标物体反弹回来所需的时间来获取距离信息。
为了正确地利用LiDAR数据，我们需要掌握一些关键的技巧和操作方法。
本文将介绍LiDAR数据处理软件的使用技巧，以帮助读者更好地处理和分析LiDAR数据。
首先，在使用LiDAR数据处理软件之前，我们需要准备好所需的数据。
LiDAR数据通常由激光扫描系统获取，并以点云（point cloud）的形式存储。
点云数据是由大量的三维坐标点组成的集合，每个点都包含了地面、建筑物、树木等目标物体的位置信息。
在选择数据时，我们可以根据不同的需求选择不同分辨率和密度的点云数据。
高分辨率的数据可以提供更详细的地形和物体信息，但同时也会增加数据量和处理复杂度。
一旦准备好LiDAR数据，我们可以开始使用LiDAR数据处理软件进行处理。
这些软件通常提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行数据滤波、分类、分割、拟合等操作。
在处理数据之前，我们需要对LiDAR数据进行预处理，以去除噪声和无效数据。
其中，最常用的预处理方法包括点云滤波和地面提取。
点云滤波是将点云数据中的噪声和无效数据滤除，以保留有效的目标物体信息。
常用的点云滤波方法包括统计滤波、半径滤波和采样滤波等。
统计滤波通过计算每个点周围邻域点的统计参数来判断其是否为噪声点，从而实现滤波。
半径滤波是根据点到周围邻域点的距离是否小于给定的半径来判断其是否为噪声点。
采样滤波是通过间隔采样的方式对点云数据进行稀疏化，从而减少数据量和噪声。
除了点云滤波外，地面提取也是LiDAR数据处理中一个重要的步骤。
地面提取的目的是将点云数据中的地面点进行提取，以便后续的地形分析和建模。
常用的地面提取方法包括基于高度阈值、曲率阈值和地面平面拟合等。
使用激光雷达进行建筑物与桥梁检测的方法与技巧
使用激光雷达进行建筑物与桥梁检测的方法与技巧激光雷达技术以其高精度、高扫描速度和无接触测量的特点，在建筑物与桥梁检测领域得到了广泛应用。
本文将介绍使用激光雷达进行建筑物与桥梁检测的一些方法与技巧，帮助读者更好地了解并应用这一技术。
一、数据采集使用激光雷达进行建筑物与桥梁检测的首要步骤是数据采集。
激光雷达通过向目标物体发送激光脉冲并测量被反射回来的时间和强度来获取目标物体的三维坐标信息。
在进行数据采集时，应选择适当的扫描模式和参数设置，以确保获得清晰、准确的数据。
在建筑物检测中，可以通过设置激光雷达的扫描角度和分辨率来控制数据采集的精度和范围。
扫描角度越大，采集到的数据越多，但精度可能会下降；扫描角度越小，精度越高，但覆盖范围有限。
因此，应根据实际需求选择适当的扫描角度。
在桥梁检测中，需要注意的是扫描点密度的控制。
通常情况下，桥梁表面粗糙度较低，因此扫描点密度可以相对较低；但对于桥梁某些细节部位，如支座、伸缩缝等，需要增加扫描点密度以获得更准确的数据。
二、数据预处理在完成数据采集后，需要进行数据预处理以提高数据质量和准确性。
常见的数据预处理方法包括点云滤波、配准和去噪等。
点云滤波主要用于去除由于设备抖动或环境干扰引起的误差点。
常用的滤波方法包括统计滤波、半径滤波和条件滤波等。
根据具体情况选择合适的滤波方法，并进行多次迭代，直到滤波效果满意。
配准是将多个扫描数据集对齐，以消除数据之间的重叠和重复。
对于建筑物检测，可以使用特征点匹配或地面匹配的方法进行配准；对于桥梁检测，可以通过地面匹配和支座匹配等方式实现配准。
去噪是指去除数据中的随机噪声和无用信息，以减少数据处理的复杂性。
常见的去噪方法有统计滤波、曲面拟合和聚类等。
根据具体需求进行去噪操作，并注意保留目标物体边界的准确性。
三、数据分析与处理完成数据预处理后，可以进行数据分析与处理，以得到建筑物与桥梁的相关信息。
在建筑物检测中，可以根据激光雷达数据生成建筑物的三维模型，进而进行建筑物变形分析、结构健康监测等。
建筑点云几何模型重建方法
建筑点云几何模型重建方法建筑点云几何模型重建方法是指利用激光扫描等技术获取建筑物的点云数据，并通过算法处理和分析这些数据，最终生成建筑物的几何模型。
下面将详细介绍建筑点云几何模型重建方法的步骤和常用算法。
1. 数据获取：使用激光扫描仪等设备对建筑物进行扫描，获取建筑物的点云数据。
激光扫描仪会发射激光束，通过测量激光束的反射时间和角度，可以得到建筑物表面的点云数据。
2. 数据预处理：对获取的点云数据进行预处理，包括去除噪声点、滤波、点云配准等操作。
去除噪声点是为了提高后续处理的准确性，滤波可以平滑点云数据，点云配准是将多次扫描的点云数据进行对齐。
3. 特征提取：通过特征提取算法，从点云数据中提取出建筑物的特征信息。
常用的特征包括点的坐标、法向量、曲率等。
这些特征能够描述建筑物的形状和表面特征，为后续的重建提供基础。
4. 点云分割：将点云数据分割成不同的部分，如墙面、屋顶、窗户等。
常用的分割算法有基于区域生长、基于曲率等。
分割后的点云数据可以更好地描述建筑物的结构。
5. 点云重建：利用分割后的点云数据，采用重建算法生成建筑物的几何模型。
常用的重建方法有体素化、三角化等。
体素化方法将点云数据转化为体素网格，通过填充体素来重建建筑物的形状。
三角化方法则是通过连接点云中的点，生成三角网格来表示建筑物的表面。
6. 模型优化：对生成的几何模型进行优化，包括去除不合理的几何结构、填补缺失的部分等。
优化算法可以提高模型的质量和精度。
7. 模型应用：生成的建筑点云几何模型可以应用于建筑设计、文化遗产保护、虚拟现实等领域。
例如，可以用于建筑物的可视化展示、结构分析、室内设计等。
总结起来，建筑点云几何模型重建方法包括数据获取、数据预处理、特征提取、点云分割、点云重建、模型优化和模型应用等步骤。
不同的算法和技术可以结合使用，以提高重建的精度和效果。
使用激光扫描和点云处理进行建筑物立面测绘的技巧
使用激光扫描和点云处理进行建筑物立面测绘的技巧建筑物立面测绘一直是建筑行业中非常重要的工作之一。
近年来，随着激光扫描和点云处理技术的快速发展，这项工作变得更加高效准确。
本文将重点介绍如何利用激光扫描和点云处理技术进行建筑物立面测绘，并分享一些相关技巧和经验。
激光扫描技术通过激光雷达仪器对建筑物进行扫描，获取大量点云数据。
这些点云数据可以精确记录建筑物的细节和形状，包括墙面、窗户、门等。
点云处理技术则是对这些点云数据进行分析和处理，生成建筑立面的模型和图像。
首先，在进行激光扫描前，需要对建筑物进行准备。
清理建筑物周围的障碍物和杂物，确保激光扫描仪器能够顺利扫描整个建筑物。
在扫描过程中，操作人员需要按照扫描仪器的要求，保持仪器的稳定并进行合理的扫描路径规划。
这样可以得到更准确的点云数据。
得到点云数据后，接下来就是进行点云处理。
点云数据的处理一般包括数据清洗、配准和特征提取三个主要步骤。
数据清洗是指去除无效或者重复的点云数据，提高数据的质量。
配准则是将不同扫描位置的点云数据进行对齐，形成一个整体点云模型。
特征提取则是从点云数据中提取出建筑物的特征，如边缘、角点等。
在点云处理过程中，有一些技巧可以帮助提高测绘的准确性和效率。
首先，选择合适的配准算法非常重要。
根据具体情况，可以选择ICP（Iterative Closest Point）算法或者特征点匹配算法等。
其次，在进行数据清洗时，要注意去除其他非建筑物物体（如树木、车辆等）的点云数据，以免干扰建筑物立面的测绘结果。
此外，在特征提取过程中，要根据需要选择合适的特征提取算法或者工具，以获得更详细的建筑物特征信息。
完成点云处理后，就可以生成建筑物立面的模型和图像了。
根据点云数据，可以利用三维建模软件生成建筑物的三维模型。
同时，可以将点云数据投影到平面上，生成建筑物的二维图像。
这些模型和图像可以方便后续的分析和设计工作。
值得注意的是，激光扫描和点云处理技术虽然高效准确，但也存在一些挑战和限制。
如何利用激光扫描数据进行建筑物建模
如何利用激光扫描数据进行建筑物建模激光扫描技术是一种通过使用激光束来获取建筑物表面几何特征的高精度三维建模方法。
它能够实现对建筑物内外部的复杂空间信息进行快速、准确的捕捉和重建。
在建筑设计、文化遗产保护、城市规划等领域，利用激光扫描数据进行建筑物建模已经得到广泛应用。
本文将探讨如何利用激光扫描数据进行建筑物建模的方法和技术。
一、建筑物数据采集激光扫描建模的第一步是采集建筑物的数据。
通常采用的是激光雷达仪器，通过发射激光束并测量返回的反射信号的时间和强度来确定物体的距离和位置。
这种方法能够快速精确地获取建筑物的几何形状和细节，同时可以避免传统测量方法中的误差和主观因素的影响。
激光扫描技术还可以通过多个角度的扫描将建筑物的不同面进行拼接，以获取更全面的建模数据。
二、激光扫描数据处理在完成建筑物数据采集后，接下来需要对激光扫描数据进行处理。
首先，需要对采集到的点云数据进行滤波和去噪，以去除噪声和无效数据点。
然后，可以使用点云配准技术将多次扫描的数据进行对齐，以实现不同角度的建筑物建模。
同时，还可以运用分割算法将建筑物的不同部分划分为不同的对象，以便后续的建模和分析。
三、建筑物建模方法激光扫描数据处理完成后，接下来就是建筑物建模的核心过程。
目前常用的建模方法包括基于体素的方法和基于特征的方法。
基于体素的方法是将点云数据转化为体素网格，并进一步提取体素的特征来进行建模。
这种方法可以保留建筑物的整体形状和结构，但对于细节部分的表达能力相对较弱。
而基于特征的方法则是通过提取点云数据的特征信息来进行建模。
例如，可以提取建筑物的边缘、角点等几何特征，并将其转化为参数化模型进行表示。
这种方法在保留建筑物细节的同时，可以更加灵活地进行建模和编辑。
四、建筑物建模应用利用激光扫描数据进行建筑物建模在实际应用中具有广泛的应用前景。
首先，它可以为建筑设计提供准确的数据基础，帮助设计师更好地理解和分析建筑物的几何特征。
其次，它对于文化遗产保护和修复工作也起到了重要的作用。
使用激光扫描仪进行建筑物测绘的步骤和要点
使用激光扫描仪进行建筑物测绘的步骤和要点激光扫描技术自诞生以来，已经在建筑测绘领域发挥了重要作用。
相比传统的测绘方法，激光扫描仪具有高精度、高效率、免接触等优点，能够为建筑物的设计、施工和维护提供可靠的数据支持。
本文将介绍激光扫描仪在建筑物测绘中的步骤和要点。
1. 选择合适的激光扫描仪在进行建筑物测绘之前，首先需要选择一款合适的激光扫描仪。
目前市场上有不同类型和规格的激光扫描仪，选择时需考虑测绘的需求、测量范围和预算等因素。
一般来说，建筑物测绘需要较高的精度和分辨率，因此应选择具有较高技术参数的扫描仪。
2. 准备工作进行测绘前，需要进行一些准备工作。
首先，对建筑物的测绘区域进行划分，并制定测绘计划。
其次，检查并准备好激光扫描仪所需的配套设备，如三脚架、测量杆等。
同时，将测绘区域内的障碍物移除或固定，以保证扫描仪的正常运行和测量精度。
3. 进行扫描在进行激光扫描时，需要将激光扫描仪放置在测绘区域的合适位置，并进行校准和调试。
根据建筑物的特点和需求，确定扫描的角度和密度，以获得所需的测量精度。
然后，使用激光扫描仪进行扫描，将激光束投射到建筑物表面，并记录扫描点云数据。
通常，为了保证测量的准确性，需要多次扫描同一区域，并使用全站仪或GNSS测量系统进行外业控制点的布设和测量，以进行数据配准和校正。
4. 数据处理与分析完成扫描后，需要对采集到的点云数据进行处理与分析。
首先，对点云数据进行过滤和去噪，去除无用的噪声和异常点。
然后，进行点云的配准与融合，将多次扫描的数据进行叠加和整合，生成完整的建筑物模型。
同时，通过对点云数据的处理与分析，可以提取出建筑物的各种信息，如平面图、剖面图、立面图等，并进行特征提取和分析。
最后，根据需求将处理后的数据导出为常见的数据格式，如CAD、BIM等，以便后续的设计和施工应用。
5. 数据应用与管理完成数据处理后，可以将测绘结果应用于建筑物的设计、施工和维护等工作中。
利用激光扫描仪获取的精确数据，可以在建筑物设计中提供准确的基础数据，并进行模型验证和调整。
建筑物立面参数提取技术与方法
建筑物立面参数提取技术与方法建筑物立面是城市景观的重要组成部分，其设计、布局和色彩等因素对整个城市形象起着至关重要的作用。
建筑物立面参数的提取技术和方法是帮助人们了解、分析和评估建筑物立面的重要工具。
本文将介绍几种常用的建筑物立面参数提取技术和方法，并对其应用进行探讨。
一、遥感图像处理技术遥感图像处理技术是目前最常用的建筑物立面参数提取方法之一。
通过获取建筑物的遥感图像，可以从中提取出建筑物的高度、立面矩阵、形状和色彩等参数。
遥感图像处理技术主要包括图像预处理、图像分割、特征提取和分类等步骤。
其中，图像分割是提取建筑物立面参数的关键步骤，常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
通过这些分割算法，可以将建筑物立面从背景中分离出来，进而进行参数提取。
二、三维激光扫描技术三维激光扫描技术是一种高精度的建筑物立面参数提取方法。
该技术利用激光扫描仪发射激光束，并通过接收器记录下激光束的反射情况，从而获取建筑物立面的三维信息。
通过对扫描数据的处理和分析，可以提取出建筑物的立面形状、高度、几何特征和材质等参数。
三维激光扫描技术具有高精度、高效率和非接触等优点，因此在建筑物立面参数提取中得到了广泛应用。
三、机器学习方法机器学习是近年来逐渐应用于建筑物立面参数提取的新方法。
通过建立合适的模型和算法，机器学习可以从大量的数据中学习建筑物的特征和规律，从而实现对建筑物立面参数的提取。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些方法可以通过训练样本来建立模型，并通过模型来提取建筑物立面参数。
机器学习方法的优势在于可以处理大规模的数据集，并且能够自动学习和调整模型，从而提高参数提取的准确性和效率。
四、虚拟现实技术虚拟现实技术是一种将计算机生成的三维模型与现实场景相结合的技术，可以用于建筑物立面参数的提取和分析。
通过虚拟现实技术，可以创建一个真实的建筑物模型，从而模拟和分析不同立面参数对建筑物外观的影响。
如何使用激光扫描技术进行建筑物三维重建
如何使用激光扫描技术进行建筑物三维重建近年来，随着科技的迅猛发展，激光扫描技术在建筑行业中得到了广泛的应用。
通过激光扫描技术可以快速、准确地获取建筑物的三维点云数据，从而实现建筑物的三维重建。
本文将详细介绍如何使用激光扫描技术进行建筑物三维重建，并探讨其在建筑行业中的应用。
激光扫描技术是一种利用激光束扫描建筑物表面，通过测量激光束反射回来的时间和强度来获取表面点信息的技术。
这种技术具有非常高的精度和速度，能够快速获取大量的点云数据。
在建筑物三维重建中，首先需要进行激光扫描，获取建筑物表面的点云数据。
然后，通过对点云数据进行处理和分析，可以还原出建筑物的真实形态和细节。
在激光扫描之前，需要进行建筑物的准备工作。
首先，需要确保建筑物的表面干净且没有杂物，以免影响激光的反射和扫描效果。
其次，需要设置扫描控制点和基准点，用于对扫描数据进行校正和配准。
这些控制点和基准点需要在建筑物的不同位置进行布置，以提高扫描的精度和准确性。
进行激光扫描时，需要使用激光扫描仪对建筑物进行扫描。
激光扫描仪可以通过旋转扫描、全站仪定位等方式进行操作。
在扫描过程中，激光扫描仪会发射激光束并测量激光束的反射时间和强度。
通过对每个点的坐标、距离和强度进行测量，可以获取建筑物表面的点云数据。
需要注意的是，扫描时需要保持激光仪与建筑物表面的垂直，以获取准确的扫描数据。
完成激光扫描后，需要对扫描数据进行处理和分析。
首先，需要将原始点云数据进行清理和滤波，去除噪声和异常点。
然后，可以使用配准算法对多个扫描位置的点云数据进行配准，以实现整体的建筑物三维重建。
配准算法可以通过点匹配、特征提取和优化等方法来实现，以保证扫描数据的准确性和一致性。
完成点云数据的配准后，可以进行建筑物的三维重建。
三维重建可以通过点云数据的体素化、平面拟合、曲线拟合等方法来实现。
其中，体素化可以将点云数据转换为三维立方体网格，以表示建筑物的形态和结构。
平面拟合可以将点云数据拟合为平面表面，以表示建筑物的墙面和屋顶。
如何进行建筑物的扫描与建模
如何进行建筑物的扫描与建模在建筑设计与建设过程中，获取准确的建筑信息是至关重要的。
而传统的手工测量方法往往耗时且容易出现误差。
然而，近年来随着激光扫描技术的不断发展，建筑物的扫描与建模变得更加高效、精确。
本文将探讨如何进行建筑物的扫描与建模，并介绍几种常用的扫描与建模工具。
首先，建筑物的扫描是必不可少的一步。
利用激光扫描仪，我们可以在极短的时间内获取建筑物的准确三维点云数据。
激光扫描仪能够发射大量激光束，并通过接收激光的回波来测量物体的距离和形状。
这些测量数据可以转化为点云数据，即建筑物表面上的大量三维点的坐标信息。
在进行扫描时，我们需要将激光扫描仪放置在多个不同位置，以确保整个建筑物的立体表面都能够被扫描到。
在扫描过程中，我们需要注意扫描仪与建筑物之间的距离和角度，以及避开一些遮挡物，以获得更准确的数据。
扫描完成后，我们需要对点云数据进行处理。
一种常用的方法是点云配准。
点云配准是将多次扫描得到的点云数据结合起来，形成一个完整的建筑物点云模型。
配准的过程通常包括对点云数据进行滤波、去噪和对齐等操作。
滤波可以去除一些不必要的噪声和离群点，使得模型更加清晰。
去噪则是通过算法对点云数据进行优化，减小其噪声和误差。
对齐则是将多个扫描位置的点云数据进行匹配，使得它们在同一坐标系下。
完成配准后，接下来就可以进行建筑物的建模工作了。
建模可以将点云数据转化为可视化的建筑物模型，以便于后续的设计和分析。
在建模过程中，有多种方法可供选择。
例如，基于点云的三角剖分可以通过连接相邻点之间的连线来生成三角形网格，形成一个表面模型。
这种方法适用于建筑物的复杂几何形状，但往往需要进行大量的计算和处理。
另一种常用的方法是基于特征提取的建模方法。
该方法通过识别并提取点云数据中的特征点或特征面，然后将这些特征点或特征面组合在一起形成建筑物模型。
相较于三角剖分，特征提取可以更加准确地还原建筑物的形状。
此外，还有一些基于曲线和平面的建模方法，可以根据点云数据中的曲线和平面信息来生成建筑物模型。
如何进行激光扫描和Lidar数据处理
如何进行激光扫描和Lidar数据处理激光扫描和Lidar数据处理是近年来在科技领域取得重大突破的技术。
它们在各个领域（如地图绘制、无人驾驶、建筑设计等）中得到了广泛应用。
本文将介绍激光扫描和Lidar数据处理的基本原理和常见方法，并探讨如何高效进行数据处理。
激光扫描是利用激光束测量目标物体的距离和位置的一种方法。
它通过发射激光束并接收被目标物体反射回来的激光束来计算距离。
在激光扫描中，激光束的发射方向和角度可以控制，因此可以扫描整个物体的表面并获取大量的距离数据。
这些距离数据可以用于生成三维点云模型，用于后续的数据处理。
Lidar（Light Detection and Ranging）是一种利用激光测距原理实现的远距离测量技术。
与激光扫描类似，Lidar也可以通过测量激光束往返的时间来计算物体距离。
与激光扫描不同的是，Lidar通常使用旋转镜或多个固定激光器和接收器，可以快速获取大量距离数据。
这些距离数据可以用于构建三维模型以及提取特定对象的信息。
在进行激光扫描和Lidar数据处理前，我们首先需要对硬件设备进行设置和校准。
这包括定位和标定激光扫描仪或Lidar设备，以确保获取的数据准确可靠。
此外，我们还需要选择合适的扫描参数，如激光束的密度、扫描角度等。
数据采集完成后，我们需要对原始数据进行预处理。
这通常包括去除噪点、对齐多个扫描数据、进行表面平滑等。
去噪点的方法可以采用统计学滤波、基于距离的滤波等。
对齐多个扫描数据可以通过特征匹配和配准算法实现，以获得全局一致的点云模型。
接下来，我们可以应用各种算法和技术对点云数据进行进一步处理和分析。
其中，常见的数据处理任务包括表面重建、物体分割、特征提取等。
表面重建是将离散的点云数据转化为连续的三维模型的过程，可以通过曲面重建算法实现。
物体分割是将点云数据中的不同物体进行分离和分类的过程，可以利用基于几何特征或颜色特征的算法来实现。
特征提取是从点云数据中提取出特定目标的属性和特征的过程，如形状特征、边缘特征等。
激光扫描数据处理的方法与流程
激光扫描数据处理的方法与流程激光扫描技术是一种非常重要的三维测量方法，广泛应用于建筑、制造、地质勘探等领域。
激光扫描仪通过发射激光束并接收反射回来的信号，能够获取目标物体表面的三维坐标信息。
然而，原始的激光扫描数据需要进行处理才能得到有用的信息。
本文将介绍一些常用的激光扫描数据处理方法与流程。
激光扫描数据的处理主要包括点云数据的处理和后处理两个阶段。
点云数据是激光扫描仪产生的原始数据，是由大量的离散点构成的三维空间网格。
点云数据处理是将原始数据进行滤波、配准等操作，以便进一步分析和应用。
首先，对于点云数据的处理，最基本的一步就是数据的滤波。
因为激光扫描过程中可能会受到环境噪音等因素的干扰，导致数据中出现异常点或者离群点。
为了去除这些不符合要求的数据，可以使用一些滤波算法，如高斯滤波、中值滤波等。
这些算法可以通过对点云数据进行统计学方法的分析，去除异常值，提高数据的精度和准确性。
除了滤波之外，点云数据还需要进行配准操作。
配准是将多个激光扫描仪采集到的点云数据进行对齐，使得它们能够在同一个坐标系下进行分析。
通常情况下，点云数据之间会存在旋转、平移和尺度等差异，需要进行配准操作来消除这些差异。
常用的配准方法包括最小二乘法配准、特征点匹配等。
这些方法可以通过计算两个点云数据之间的相似性度量，找到它们之间的对应关系，从而实现配准操作。
经过滤波和配准之后，点云数据就可以进行后处理操作了。
后处理是对已经处理过的点云数据进行进一步的分析和应用。
在建筑和制造领域，常用的后处理操作包括曲面重建、体素化等。
曲面重建是将离散的点云数据转化为光滑的曲面模型，以便更好地进行可视化和应用。
而体素化则是将点云数据转化为三维体素网格，以便进行体积计算和碰撞检测等应用。
此外，还可以应用一些点云数据处理算法来提取目标物体的特征信息。
例如，可以使用聚类算法将点云数据中的点分成不同的簇，从而提取出目标物体的形状和轮廓等特征。
还可以使用表面法线估计算法计算每个点的法线向量，从而得到目标物体的表面形状信息。
激光扫描技术在测绘中的应用与点云处理方法
激光扫描技术在测绘中的应用与点云处理方法近年来，激光扫描技术在测绘领域中的应用越发广泛。
激光扫描技术通过发射激光束，利用激光在目标物体上的反射与散射来获取目标物体的空间几何信息，进而生成点云数据。
本文将介绍激光扫描技术在测绘中的应用，并探讨其点云处理方法。
一、激光扫描技术在测绘中的应用1. 三维建模与可视化利用激光扫描技术可以快速获取物体表面的三维点云数据，可以将点云数据进行处理，构建出真实的三维模型，进而实现三维建模与可视化。
这对于许多领域来说都是非常重要的，比如建筑工程、文化遗产保护等。
通过三维建模与可视化，可以更直观地展示物体的外形，辅助决策和设计工作。
2. 地形测绘与地理信息系统（GIS）激光扫描技术在地形测绘中的应用非常广泛。
利用激光扫描仪获取地面上的点云数据，可以准确地获取地形信息，并结合地理信息系统（GIS）进行数据分析和处理。
这有助于制作地形图，进行地质灾害监测和研究，以及城市规划等。
激光扫描技术在地形测绘中的应用不仅提高了工作效率，还提高了数据的准确性和可靠性。
3. 遗址保护与文化遗产重建激光扫描技术可以在遗址保护和文化遗产重建方面发挥重要作用。
通过激光扫描技术获取的点云数据可以准确地记录遗址的空间信息，实现遗址保护与文物重建工作。
对于一些已经受损或部分毁坏的文物，通过激光扫描技术，可以重建出其原貌，为文化遗产保护工作提供宝贵的数据支持。
二、点云处理方法在激光扫描技术中，点云数据的处理是非常重要的环节，它关系到数据的精度、准确性以及后续应用的效果。
以下是一些常用的点云处理方法。
1. 点云滤波点云数据中可能包含噪声或无效点，这就需要进行点云滤波。
常见的点云滤波方法包括半径滤波、统计滤波、均值滤波等。
这些方法可以根据实际需求去除噪声点或无效点，提高点云数据的质量和准确性。
2. 点云配准在激光扫描过程中，可能会有多个扫描数据需要进行拼接和配准。
点云配准是将多个点云数据进行重叠、对齐，使其在同一坐标系下。
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文献标识码： *
从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究
李必军! 方志祥! 任 娟’
（ 武汉市珞喻路! ） ! 武汉大学空间信息与数字工程研究中心， ’ +号， , ( & & # + （ 武汉市珞喻路! ） ’ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室， ’ +号， , ( & & # +
因此，
第 (期
李必军等： 从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究
.
! ! （ ） ! ! " "#! $ %& $ 理想状态下， 同一断面的所有伪距都应该相等， 并
得到最终的特 $ 二次计算这些可疑特征点， 征点 （每一直线段端点） 。然后以这些特征点为界 划分原始观测值， 把在每段内的原始观测数据作 直线拟合， 根据拟合结果反过来修正原始观测点 的距离值。 ! 4 1 建筑物三维数据获取 根据建筑物的总体纠正信息对原始测量数据 进行重采样， 就可得到反映建筑物表面几何特征 的三维扫描坐标， 主要是正确获得建筑物的立面 几何信息。算法为： 根据二维平面信息， 将激光扫 描仪到建筑物的垂直距离作为已知值， 重新对原 始数据进行坐标计算。与坐标概算不同， 重采样 结果顾及了建筑物的整体特征， 对测量数据进行 了整体匹配与纠正， 并有效地补偿了数据采集过 程中的部分误差 （包括扫描仪中心轴本身并不垂 直向下） 。由式 （ ） ， 有： !
（ ） ! （ ） 7
度， #$ #， + 为一个断面总的扫描线 = % $， $&+ ， 数。
7 7 ! % % % 1 ) 3 & )*’ # (% # $ ,7 $ 由式 （ ） 和式 （ ） 得： ! 7 7 7 7 ／ （ （% ) ! 7 )） $ ,% $ ,! )） $*
（ ） 9 （ ） <
: ) ; + 变 换、线 性 回 归、分 段 线 性 拟 合 & ［ ， ， ， ， ］ < 7 = 7 ! 7 7 等 9! 。本 文 提 出 了 一 种 基 于 建 筑 物 几 何特征的信息挖掘方法， 该方法分以下两步。 ）求解所有测量断面中激光扫描仪到建筑 ! 物的垂直距离 （扫描断面不垂直建筑物时， 换算到 垂直情况） 。如图7 ， 同一断面的扫描线和建筑物 ， 三角形两条边长 平面交线组成三角形 #! " " # $ 及扫描夹角& 已知， 每个三角形都可求 度% % #、 $ 解出扫描仪到建筑物的垂直距离， 暂称之为伪距。
原始数据 概算 ! 地物数据 "滤波 建筑物数据
之后， 根据纠正信息对原始测量数据进行重新计 算， 得到反映建筑物表面几何特征的三维扫描坐 标； 最后对三维坐标进行建模与三维可视化处理。 研究采用的数据处理流程见图! 。
重采样 " 建筑物三维数据 建模 !
"纠正 建筑物二维平面数据 建筑物三维立体模型 纹理数据 （" " # 影像）
摘
要： 提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案， 并具体介绍了研究中采用的一些原理、 方法与实用
算法， 从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取 的城市建筑物试验数据进行了具体的处理， 并给出了三维建模和可视化表达结果。 关键词： 激光扫描； 数据挖掘； 特征提取； 三维建模 中图法分类号： ； ’ & % . # ) !
! （ ! & 5 ! ! 5 + #6 ! + % "）
表示扫描仪到建筑物的垂直距离结果， 然而实际 中存在不可避免的影响因素， 必须对这些伪距进 行判别。研究采用基于统计学基础上的 # $ % & $准
［ ］ ’ 则、 信息熵粗差探测法 和最小二乘法， 在粗差
探测和粗差剔除的基础上确定每一个断面的伪距 总体估值。据此估值确定每个断面的垂足点， 依 照此法则就可求出所有垂足点。 ）对激光测量断面进行整体匹配纠正。将 ! 所有垂足点顺序连接， 采取曲线拟合手段计算出 光滑曲线上的曲线点， 对这些曲线点进行探测， 从 中提取出客观表达目标物体形体变化的特征点， 最后以这些特征点为界进行直线拟合和形体信息 挖掘， 从而得到表示建筑物二维平面特征的点与 线。经过处理的点、 线， 由于顾及了建筑物的整体 特征， 因此可以更好、 更正确的表达建筑物的平面 特征。其算法描述大致如下。 （ ’( ! 选取一奇数集合 ’()! ( *(") 为选取的子集， ( 为子集半径， ) 为集合中数据 点总数目） ， 即对于数据链中每一个点， 取出其前 面的 ( 个点和后面的 ( 个点组成一个邻域集 ，++( ） 合， 记 为 ｛ ， （, * ) + +( + ，++( *(） ，+*( +(） ， …， （, ， （, + +( * (+ *( + (｝ ， （, , " +") 。然后计算下面各式： + *( ， + *( ） ， ( # #.( # #, + + % % $ / $
［ ］ ! ! ! % 技术 ， 已成为空间数据获取的一种重要技术
距离值和一个角度值。距离图像本身蕴含了丰富 的特征信息， 可以直接构建高精度的 F 但它 4 <； 又没有任何明显的形体信息和拓扑关系信息， 使 得目前必须与其他传感器如 G 因 G F 等结合使用， 而大多作为快速获取高精度 F 4 < 数据的一种重
随着 / 三维城市 0 1向三维领域的不断发展， 模型的研究近年得到了飞速的发展， 人们在三维 对象建模、 基于影像的对象重构以及数据获取方 面进行了较深入的研究， 其中以对数据获取的研 究最为深入广泛。三维城市模型的构建需要真三 维的空间数据和真实影像数据， 而现在二维 / 0 1 中除了二维空间数据之外， 并不具备第三维几何 数据和纹理特征， 如何获取这些数据成了一个难 点。 激光扫描测量技术是最近发展迅速的一种新
匹配 !
ห้องสมุดไป่ตู้
重建真三维建筑物模型
图! 激光扫描数据处理流程图 $ % ’ ! $ ( ) *" + , . ) /0 ) 1 2 3 3 % 4 , 3 2 6 1 , 4 4 % 4 , . , & &5 &#
在离 散 点 中 挖 掘 线 性 信 息 的 方 法 比 较 多， 例如
7 数据处理算法
7 ’ ! 数据概算 数据概算的目的是为了将测量数据分离为地 形数据与地物数据， 并为后续处理提供基础数据。 野外数据采集时， 汽车运行轨迹是已知的： 从一个 基准点到另一个基准点， 8 0 6 数据描述中间路线 轨迹； 激光扫描仪到地面的高度是固定不变的已 知高度 （不考虑汽车颠簸影响） 。假定激光扫描仪 中心轴始终垂直向下， 根据上述已知信息确定的 激光扫描仪姿态参数对原始数据进行坐标计算。 地形数据与地物数据分离法则为： 高度值小于仪 器高度的点视为地形点数据； 高度值大于仪器高 度的点作为地物数据。 7 ’ 7 数据滤波 对地物数据滤波是为了去除测量噪声、 遮挡 物如树木等的影响， 得到建筑物数据。实际测量 过程中存在各种因素 （如车辆颠簸、 前端非目标物 体的遮挡、 目标物体的透明特征或激光穿透目标 等） 的影响， 观测数据往往不是理想的结果。为了 得到合理正确的目标物体形体信息， 需要对观测 数据进行滤波， 剔除掉含有粗差的相关观测数据 和无效形体数据， 从而得到目标物体形体信息的 最佳估值。笔者采用多种处理方法相结合： 根据 激光扫描回波信号强度辨别， 回波信号强度低于 阈值时， 距离信号值无效； 利用中值滤波， 剔除奇 异点； 利用曲面拟合去除前端遮挡物。 7 ’ 9 建筑物平面特征点提取 从距离影像中挖掘几何形体特征最重要的就 是探测特征点， 根据特征点分析特征线和形体。
, # $ , # $
（ ） ( !
式中， , $ +" ’ ， & 5 + 个测点纠正后的高度 + 是第 值； 测点在激光 ! ! 5 + 是实测距离； " 是计算距离； 探头水平面以下时 & 5 + 为负。 （ ） 7 5 ( ’ + #& + 0& , 式中， 为 7 + 个扫描点的相对地面高度； & + 是第 , 激光探头 8 相对于地面的高度。将以上计算结 果换算到实际坐标系统中即完成重采样计算。 ! 4 " 三维建模与可视化 通过上述有关计算， 已经得到了最终的三维 重采样点， 并以此作为建模点直接参与三维建模。 一般情况下， 三维建模策略是对这些数据重采样 采用真实感图形计算的方法分别进 点构成 2 3 4， 行三角面片的划分镶嵌， 确定视点和观察方向， 进 行图形变换、 可见面识别、 亮度和色彩计算及纹理
［ ， ， ， ， ， ］ ’ ) # + ! & ! , 要技术 。
为此， 日本东京大学的 F ? C 6 A : 研究了直接从 距离影像中提取相关几何特征 （如道路、 建筑物 等） 和纹理的相关算法及各种模板等。基于地面
［ ］ ! ! ! ! % 的激光扫描技术的理论及其应用 的研究也
取得了一些成果。作者对车载激光扫描系统的激 光数据处理进行了深入研究， 通过对规则人造物 体 （道路、 建筑物） 的扫描试验， 提出了直接从距离 影像数据中挖掘相关几何特征的新方法。
［ ， ］ ! ’ ! 1 映射等处理过程 。
(% (
(% (
（ ） -
是其前面 ( 个点的重心坐标。 式中， （.(， /(） ， ! # #.! # #, + + 0 0 $ / $