第11讲-地面三维激光雷达点云建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
在地面三维激光扫描中，传感器通过发射激光，将其反射后接收到的信号转化为点云数据，并最终形成三维模型。
点云数据处理是整个建模过程中不可或缺的步骤，它包括点云数据的清洗、滤波、配准、分割与特征提取等。
首先，点云数据的清洗是对采集到的数据进行初步处理，去除噪声、杂乱点以及无效数据，为后续处理提供可靠的数据基础。
其次，通过滤波处理对点云数据进行过滤，可以避免由于随机噪声、光照反射或折射等原因导致的数据异常，帮助从海量数据中选取有价值的信息。
常用的滤波方法有平均积分法、高斯滤波、中值滤波等。
随后，对多组点云数据进行配准，使得其尽可能吻合同一场景不同视角的点云数据，构建大尺度、高精度的三维模型。
此外，对于复杂的场景，需要进行分割与特征提取，以便将不同实体进行分割，从而更好地绘制出场景的结构。
在点云数据处理的基础上，进一步进行建模。
建模有几种方法，包括三角化、贴合法和分组法。
三角化法相对简单，它将每个点看作三角形的顶点，并通过连线构建三角形面片。
贴合法则是将点云数据与现有的CAD模型或建模软件结合，完成建模过程。
分组法则是通过将点云数据分成不同组，然后分别进行建模。
这些方法都有各自的优劣。
最后，需要进一步进行优化和编辑，确保生成的三维模型符合设计要求，呈现精美而真实的效果。
优化方式包括点云拟合，曲面重建，模型优化等。
编辑的方式包括调整模型的颜色，纹理，质感等。
综上所述，点云数据处理和建模是地面三维激光扫描的关键步骤，能够协助建筑、工程、文化保护等领域，构建高精度、真实的三维模型，为实时监测、分析和管理提供有力支撑。
如何使用激光雷达进行三维建模
如何使用激光雷达进行三维建模激光雷达是一种高精度的测量设备，可以使用光电子技术对物体进行精确测距、测量和成像，被广泛应用于三维建模领域。
本文将探讨如何使用激光雷达进行三维建模，从数据采集到处理和应用的全过程。
一、激光雷达的原理和工作方式激光雷达利用激光束对目标对象进行扫描，并通过接收激光的反射信号来获取物体的位置和形状信息。
它主要由激光发射器、接收器、扫描系统和数据处理部分组成。
激光雷达可分为机载激光雷达、地面激光雷达等不同类型，应用于不同的场景。
二、数据采集使用激光雷达进行三维建模的第一步是数据采集。
在采集数据之前，需要对采集区域进行规划和设定。
激光雷达通过扫描周围环境，获取目标物体的精确位置信息。
在数据采集过程中，需要注意选择合适的采集速度和角度，以保证数据的准确性和完整性。
三、数据处理数据采集完毕后，需要对采集到的原始数据进行处理。
数据处理的主要目标是将原始数据转化为可视化的三维模型。
常用的数据处理方法包括数据滤波、点云配准、点云拼接等。
数据滤波可以去除噪声，并提高点云数据的质量。
点云配准可以通过匹配点云数据的特征点，将不同位置的点云数据进行对齐。
点云拼接则是将不同位置的点云数据组合成一个完整的三维模型。
四、三维建模应用激光雷达技术在三维建模领域有着广泛的应用。
首先，它可以用于建筑物和城市的三维建模。
通过使用激光雷达进行数据采集和处理，可以快速准确地获取建筑物和城市的三维信息，为城市规划和建设提供可靠的数据支持。
其次，激光雷达还可以应用于工业领域的三维建模。
通过对工业设备和工厂场景进行扫描，可以帮助企业进行设备管理、安全监测和生产优化。
此外，激光雷达还可以应用于航空、地质勘测、环境监测等领域。
五、激光雷达的发展趋势和挑战随着技术的不断进步，激光雷达在三维建模领域的应用前景越来越广阔。
目前，激光雷达的分辨率和精度还有待提高，成本也较高，限制了它的广泛应用。
未来，随着技术的进一步发展，激光雷达有望在分辨率、采集速度、成本等方面取得更多突破，实现更精确、高效、经济的三维建模。
如何使用激光雷达进行三维建模与测绘
如何使用激光雷达进行三维建模与测绘激光雷达是一种现代高精度测量技术，其在三维建模与测绘领域具有广泛的应用。
激光雷达通过发出激光束并检测激光束的回波时间，可以高精度地获取地物的位置信息，从而实现对地形地貌的三维建模与测绘。
本文将就如何使用激光雷达进行三维建模与测绘进行探讨。
1. 激光雷达技术概述激光雷达是一种主动式遥感技术，通过发射激光束并接收其回波来实现对目标物体的测量。
激光雷达具有高精度、高速度和大范围的测量能力，可以在不接触物体的情况下获取其位置信息。
激光雷达系统通常由激光发射器、接收器、时钟和数据处理单元等组成。
2. 激光雷达在三维建模与测绘中的应用激光雷达在三维建模与测绘中有广泛的应用，包括地形测量、城市建模、道路测绘等。
在地形测量方面，激光雷达可以高精度地获取地表高程、地物高度、地貌特征等信息，辅助地质灾害预测、河流流量测算等工作。
在城市建模方面，激光雷达可以获取建筑物、道路和植被等三维信息，用于城市规划、建筑设计等领域。
在道路测绘方面，激光雷达可以快速获取道路轮廓、交通标志等信息，辅助道路设计和交通管理。
3. 激光雷达测绘流程激光雷达三维测绘的流程包括数据采集、数据处理和建模展示三个步骤。
在数据采集阶段，激光雷达系统通过扫描测量地物表面，获取激光点云数据。
这些点云数据包含了地物的三维坐标位置和强度等信息。
在数据处理阶段，激光点云数据需要进行滤波、配准和分类等处理，以获取更准确、更完整的地物信息。
最后，在建模展示阶段，利用处理后的激光点云数据可以生成三维模型，并进行可视化展示。
4. 激光雷达的优势和挑战激光雷达在三维建模与测绘中具有很多优势，例如高精度、大范围、高速度等。
激光雷达可以快速获取大面积的地物信息，大大提高了测绘效率。
然而，激光雷达也面临一些挑战，如数据处理的复杂性、设备成本的高昂等。
为了充分发挥激光雷达的优势，需要不断改进激光雷达技术和算法，并加强对激光雷达的应用培训和推广。
如何利用激光雷达进行三维建模和测绘
如何利用激光雷达进行三维建模和测绘随着科技的不断进步，激光雷达成为三维建模和测绘领域中的重要工具。
激光雷达通过发射激光束，利用其反射原理来测量目标物体的距离和形状，从而实现高精度三维建模和测绘。
本文将探讨如何利用激光雷达进行三维建模和测绘的过程、方法及应用场景。
1. 激光雷达的工作原理激光雷达的工作原理主要基于三角测量原理。
它通过发射激光束并接收其反射信号来计算目标物体与激光雷达之间的距离。
激光雷达通常由激光发射器、扫描镜、探测器和数据处理单元组成。
当激光束照射到目标物体上时，一部分激光会被目标物体反射回来，探测器接收到反射激光，并记录下其飞行时间。
通过计算光的传播时间和光速，可以确定目标物体与激光雷达的距离。
2. 三维建模过程利用激光雷达进行三维建模可以分为三个主要步骤：数据采集、数据处理和模型生成。
数据采集是利用激光雷达收集目标物体的三维点云数据。
激光雷达会扫描整个目标物体，并记录下每个扫描点的位置和强度信息。
这些数据可以通过激光雷达的探测器和数据处理单元进行实时处理，并保存为离散的三维点云数据。
数据处理是对采集到的点云数据进行滤波、配准和分割等操作，以消除噪声、合并冗余数据，并将点云数据与其他传感器数据进行配准。
配准是将不同位置或角度采集到的点云数据进行匹配，以得到完整的点云模型。
分割是将点云数据分成不同的部分，如建筑物、道路、植被等，以便后续建模。
模型生成是将处理后的点云数据转换为三维模型。
常用的方法包括曲面重建、体素化和多视图几何等。
曲面重建利用点云数据中的几何信息，构建连续的曲面模型。
体素化将点云数据转换为离散的三维体素网格，并通过填充体素来生成模型。
多视图几何利用多张图像或多组点云数据，通过匹配和融合来生成三维模型。
3. 激光雷达在测绘中的应用激光雷达在测绘领域有广泛的应用。
它可以用于制图、地形建模、建筑物检测等。
制图是激光雷达在测绘中最常见的应用之一。
激光雷达可以高精度地获取地面、建筑物、道路等物体的三维信息。
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。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是一种能够快速获取高精度三维点云数据的测量方法，已经被广泛应用于工程测绘、城市规划、地质勘探等领域。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模是激光扫描技术的一个重要应用方向，其在地形测量、建筑物模型重建、道路设计等方面具有重要意义。
本文将从地面三维激光扫描点云数据的获取、处理、建模等方面展开讨论，以期能够为相关领域的研究者和工程技术人员提供一些参考。
一、地面三维激光扫描点云数据获取地面三维激光扫描点云数据的获取是该技术应用的第一步，也是最关键的一步。
激光扫描仪是一种能够快速获取三维空间点云数据的设备，其工作原理是通过向目标物体发送激光脉冲，并测量激光脉冲从发射到返回的时间，然后根据测量的时间和光速来计算出激光脉冲的飞行距离。
在地面三维激光扫描中，通常会使用机载激光扫描仪或者地面激光扫描仪来获取点云数据。
机载激光扫描仪通过搭载在飞行器上，利用飞行器的飞行路径和姿态信息来获取大范围的地面三维激光扫描点云数据，主要应用于大面积区域的地形测绘和城市规划。
地面激光扫描仪则是利用固定安装的激光扫描设备来获取点云数据，通常应用于建筑物模型重建、道路设计等小范围区域的测量。
地面三维激光扫描点云数据处理是指对获取的点云数据进行滤波、配准、去噪、配准等预处理工作，以提高点云数据的质量和准确性。
首先需要进行点云数据的滤波处理，以去除由于环境和设备等因素引起的无效点云数据，减小数据量。
接着需要进行点云数据的配准处理，将不同位置、不同时间获取到的点云数据进行配准，以消除数据之间的重叠和错位影响。
然后需要进行点云数据的去噪处理，采用滤波算法去除点云数据中的杂波和噪声，提高数据的可读性和准确性。
最后需要进行点云数据的拼接处理，将处理好的点云数据进行拼接，形成完整的三维模型。
地面三维激光扫描点云数据建模是指利用处理好的点云数据进行地形建模、建筑物模型重建、道路设计等工作，以实现对地面环境的数字化表达。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是一种高精度、高效率的地面三维数据采集技术，已经广泛应用于城市规划、地形测绘、建筑测量和监测等领域。
地面激光扫描点云数据处理及建模是指对激光扫描采集到的点云数据进行处理和分析，从而得到地面三维模型的过程。
本文将介绍地面激光扫描点云数据处理及建模的基本步骤，以及相关的技术和方法。
地面激光扫描点云数据是通过激光雷达设备进行扫描采集的，其原理是利用激光束在地面上进行扫描，然后通过接收器接收反射回来的激光信号，从而得到地面上不同位置的三维坐标信息。
激光扫描设备通常包括激光雷达、全站仪和GPS/INS系统，利用这些设备可以实现对地面的高精度三维数据采集。
地面激光扫描点云数据的处理是指对采集到的点云数据进行预处理和滤波，从而得到高质量的点云数据。
点云数据的预处理包括数据去噪、数据配准和数据融合等步骤。
数据去噪是指去除点云数据中的噪声点和异常点，以提高点云数据的质量；数据配准是指将不同位置、不同时间点的点云数据进行配准，使其在同一坐标系下进行比较和分析；数据融合是指将来自不同传感器的点云数据进行融合，从而得到更加完整和一致的地面三维数据。
地面激光扫描点云数据的建模是指利用点云数据进行地面三维模型的生成和分析。
常用的建模方法包括三维网格模型、多边形模型和曲面拟合模型等。
三维网格模型是将点云数据进行三角剖分和网格化处理，从而得到地面的三维网格模型；多边形模型是将点云数据进行平面拟合和多边形建模，以实现对地面的建模和分析；曲面拟合模型是采用曲面拟合算法将点云数据进行曲面拟合处理，以得到更加精确和光滑的地面三维模型。
地面激光扫描点云数据处理及建模已经被广泛应用于城市规划、地形测绘、建筑测量和监测等领域。
在城市规划中，可以利用地面激光扫描点云数据进行城市地形的模拟和分析，以实现对城市规划的科学决策和设计；在地形测绘中，可以利用地面激光扫描点云数据进行地表地貌的测量和分析，以实现对地表地貌的真实还原和分析；在建筑测量和监测中，可以利用地面激光扫描点云数据进行建筑物的三维模型生成和变形监测，以帮助建筑工程的设计和施工。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据处理及建模是一种使用先进技术对地面进行三维建模和点云数据处理的方法。
根据不同的场景和应用，地面三维激光扫描点云数据处理及建模有不同的方法和流程。
本文将介绍一般情况下地面三维激光扫描点云数据处理及建模的步骤和相关技术。
Step1. 数据采集与预处理地面三维激光扫描点云数据处理及建模的第一步是对原始数据进行采集和预处理。
在数据采集中，首先需要选定扫描区域，并选择合适的激光扫描设备进行扫描。
在扫描过程中需要确保设备稳定，并尽量减少周围环境的噪音干扰，以获得清晰、准确的激光点云数据。
采集到的激光点云数据经过初步处理后，需要进行去噪、滤波和配准等处理。
这些预处理步骤的目的是去除噪声、修复断点和消除重复点。
最终的预处理结果应该是具有一定精度和一致性的激光点云数据集。
在进行数据处理时，需要先对点云数据进行分类。
点云数据可以分为地面点和非地面点，其中地面点是我们建立地面模型所必需的点。
常用的地面点分类方法主要有三种：高程阈值法、几何判别法和机器学习法。
高程阈值法根据地形高度限制地面点，几何判别法基于点云几何特征进行分类，机器学习法利用监督学习算法进行分类。
这些方法可以根据不同的场景和需求进行选择和组合。
Step3. 地面模型建立地面模型建立是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的核心步骤。
地面模型代表了地面的形态和高程分布，是地面分析和应用的基础。
地面模型可以使用光滑曲面拟合、基于体素的方法和三角网格法等建立。
光滑曲面拟合方法是通过光滑连续的曲线或曲面来拟合地面形态，适用于光滑地形的建模。
基于体素的方法通过将点云数据映射到网格中，利用三维体素化技术建立地表模型，适用于大范围地形建模。
三角网格法则利用连续三角网格表达地面特征，适用于表面细节比较丰富的地形。
Step4. 模型优化和应用在最终建立地面模型后，需要进行模型优化和应用。
优化包括检查和修复不连续、缺失等问题，以保证地面模型的准确性和一致性。
使用激光雷达进行三维建模的技术原理与方法
使用激光雷达进行三维建模的技术原理与方法近年来，随着科技的不断发展与进步，激光雷达技术广泛应用于各个领域，其中三维建模是最为重要的一个应用之一。
本文将介绍使用激光雷达进行三维建模的技术原理与方法。
一、激光雷达的基本原理激光雷达是一种将激光束发射到目标上，然后根据反射回来的激光束来测量物体位置和形状的仪器。
它主要由激光发射器、接收器、扫描机构和计算设备组成。
激光雷达的工作原理是利用光的散射和反射原理。
当激光束照射到物体上时，一部分激光会被物体吸收，而另一部分激光会被反射回来。
接收器接收到反射回来的激光信号后，通过计算时间差来确定物体与激光雷达的距离。
二、三维建模的基本原理三维建模是通过获取现实世界物体的三维空间信息并将其转化为计算机可以处理的模型。
使用激光雷达进行三维建模的基本原理就是通过激光雷达扫描目标物体，然后根据接收到的激光信号生成点云数据，最后利用点云数据构建三维模型。
三、使用激光雷达进行三维建模的方法1. 数据采集使用激光雷达进行三维建模的第一步就是数据采集。
通常情况下，激光雷达会通过旋转扫描机构将激光束发射到周围环境中。
激光雷达发射的激光束会在与物体碰撞时被反射回来，接收器接收到反射回来的信号后记录下相应的位置和时间信息。
通过扫描机构的旋转，可以采集到物体周围的三维点云数据。
2. 点云数据处理采集到的点云数据通常以大量的XYZ坐标来表示。
为了得到更精确的模型，我们需要对点云数据进行处理。
常见的处理方式包括点云滤波、去噪和配准等。
点云滤波可以去除噪点和无效点，提高数据的质量。
去噪处理可以通过降低点云密度和去除孤立点等方式来减少噪声。
配准是将多个扫描位置的点云数据进行对齐，使得整个模型更加完整。
3. 三维模型构建点云数据处理完成后，我们可以通过三角化或者体素网格化等方法来构建三维模型。
三角化是将点云数据通过三角形网格来表示物体的表面。
而体素网格化则是将点云数据转换为立方体网格，在每个立方体中表示物体的特征。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是一种通过激光地面三维激光扫描点云数据处理及建模利用激光传感器测量目标表面的技术。
在地面三维激光扫描点云数据处理及建模中，激光扫描技术可以快速获取大范围物体的三维坐标信息，可以满足复杂地形的测绘需要，如城市地形、崎岖山区地形等。
本文将介绍地面三维激光扫描点云数据处理及建模的流程和方法。
一、激光扫描原理地面三维激光扫描点云数据处理及建模技术利用激光传感器发射激光脉冲，激光脉冲击中目标表面后，被目标表面反射、散射，并最终被激光传感器接收。
传感器通过记录激光脉冲的发射时间和接收时间，计算出激光脉冲的飞行时间，并通过飞行时间计算出激光脉冲的飞行距离。
通过多次发射激光脉冲，可以获取目标表面不同位置的三维坐标信息，进而形成点云数据。
二、激光扫描点云数据处理激光扫描点云数据处理是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的关键环节，主要包括点云数据的预处理、特征提取、数据融合等过程。
1. 点云数据预处理点云数据预处理主要包括去噪、配准、滤波等过程。
去噪是指通过算法将点云数据中的噪声点去除，以提高点云数据的质量；配准是指将不同位置采集的点云数据进行配准，融合为整体的点云模型；滤波是指通过算法将点云数据中的伪影点去除，以提高数据的真实性和准确性。
2. 特征提取特征提取是指通过算法从点云数据中提取出地面特征点、建筑物特征点、水体特征点等，以便后续的建模和分析。
3. 数据融合数据融合是指将不同时间、不同角度采集的点云数据融合为整体的点云模型。
数据融合需要考虑点云数据的坐标系统、分辨率、配准精度等因素。
1. 地形建模地形建模是指通过算法将点云数据拟合为地形模型，以获取地面的高程、坡度、坡向等信息。
常用的地形建模算法包括TIN算法、DEM算法、等高线算法等。
2. 建筑物建模3. 水体建模四、应用案例地面三维激光扫描点云数据处理及建模技术已经在各个领域得到了广泛应用。
例如在城市规划和设计领域，可以利用激光扫描点云数据处理及建模技术对城市地形、建筑物等进行精确测绘和建模，为城市规划和设计提供数据支持；在环境监测和保护领域，可以利用激光扫描点云数据处理及建模技术对地表水体、地表植被等进行精确测绘和建模，为环境监测和保护提供数据支持；在文物保护和修复领域，可以利用激光扫描点云数据处理及建模技术对文物、古建筑等进行精确测绘和建模，为文物保护和修复提供数据支持。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模一、引言地面三维激光扫描点云数据处理及建模是在地理信息、城市规划、环境监测等领域中使用的一种重要技术。
通过激光扫描仪获取的点云数据，能够准确、快速地获取地面地物的三维信息，为后续的建模、分析、规划提供了重要的数据基础。
本文将介绍地面三维激光扫描点云数据处理及建模的方法和流程。
二、激光扫描原理激光扫描技术是利用激光扫描仪的高频率激光束对地面进行扫描，获取地面地物的三维坐标信息。
激光扫描仪通过激光束的反射时间计算目标物体的距离，同时通过激光束的扫描角度和旋转角度获取目标物体的水平和垂直坐标信息，从而获取地面地物的三维坐标信息。
激光扫描技术具有高精度、高效率、非接触等优点，逐渐成为地面三维数据获取的重要手段。
三、点云数据处理流程1. 数据获取地面三维激光扫描点云数据的处理首先需要获取原始的点云数据。
激光扫描仪通过扫描测量获取地面地物的三维点云数据，将数据以原始点云数据格式保存，并进行备份和管理。
2. 数据预处理原始点云数据通常存在一些噪声点和大量的无效点，因此需要进行数据预处理。
数据预处理主要包括数据去噪、数据滤波、数据配准等步骤，通过这些步骤可以有效地提高数据质量，为后续的数据处理和建模奠定基础。
3. 特征提取特征提取是指从原始点云数据中提取地面地物的特征信息，例如建筑物、道路、植被等的特征。
特征提取通常包括地面分割、建筑物提取、道路提取等步骤，通过这些步骤可以有效地识别地面地物，并为后续的建模提供准确的特征信息。
4. 数据分割数据分割是指将原始点云数据分割为不同的地物对象，例如建筑物、道路、植被等。
数据分割通常包括数据分类、对象分割等步骤，通过这些步骤可以有效地将原始点云数据分割为不同的地物对象，为后续的建模提供准确的数据基础。
四、建模方法1. 直接建模直接建模是指基于原始点云数据进行三维建模，通常包括点云重建、点云拟合、点云重建等步骤。
直接建模能够快速、准确地将点云数据转化为三维模型，适用于建筑、地形等复杂地物对象的建模。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是地面建筑及环境检查中常用的非接触式检测方法。
通过光电传感器扫描地面，将反射的光线转换成电信号，然后经过信号处理与计算机及时处理，将点云数据转化成可视化的三维模型进行分析和处理。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模的过程主要包括数据采集、数据处理与清洗、点云筛选和分类、三维模型生成等步骤。
1、数据采集数据采集是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的第一步，它是确定采样区域、扫描仪类型及控制点位置的过程。
在此步骤中需要注意的是，应根据不同的任务需求选择合适的扫描仪，例如对于室内建筑检测可选择小尺寸、高精度的激光扫描仪，而对于大型的建筑、排水系统等则需要选择工业级传感器。
同时，数据采集时应尽量避免遮挡、镜面反射等问题，以保证数据质量。
2、数据处理与清洗由于激光扫描得到的点云数据经常存在噪声、重叠以及遮挡等问题，因此需要对数据进行清洗和处理。
在数据处理过程中，可以通过日期对比、尝试升级处理软件等方式对原始数据进行清洗和过滤，排除噪声点并将点云数据进行增强，同时对数据进行分类，以便后续处理。
此外，在数据处理过程中还需要对数据进行校正，使其在坐标系方面更准确。
3、点云筛选和分类在建模时需要将点云数据进行筛选和分类，以便生成精度高、质量优的三维模型。
在此步骤中可以采用多种方法，如基于区域的点云分割、基于特征的点云分类、基于模板的点云识别等。
同时，在进行点云筛选和分类时，还应根据具体任务需求选择合适的策略和算法，以尽可能提高点云数据的处理效率和精度。
4、三维模型生成通过对点云数据的处理和筛选，我们就可以生成精度高、质量优的三维模型，这是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的最终目的。
在此步骤中，可以使用多种三维建模软件，如3DMax、Maya等，将点云数据转换成3D模型。
同时，还可以根据模型所需的精度和复杂度选择不同的建模方式，以便生成满足需求的三维模型。
地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建
地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建地面三维激光扫描点云数据处理与模型构建激光扫描技术是一项重要的三维数据获取技术，而基于激光扫描获取的点云数据处理与模型构建则是一个关键环节。
本文将探讨地面三维激光扫描点云数据的处理工作流程，并介绍常见的点云数据处理算法和模型构建方法。
一、点云数据的获取和预处理地面三维激光扫描点云数据的获取主要依靠激光扫描仪设备。
激光扫描仪设备会发射激光束并测量激光束反射回来的时间，从而得到距离信息。
通过激光扫描仪设备在地面上一定范围内的扫描，就可以得到点云数据。
在得到点云数据后，还需要进行预处理。
预处理的目的是清洗无关的噪声数据和异常值。
常见的预处理方法包括：滤波处理、采样和配准等。
滤波处理可以去除不相关的噪声点，例如通过统计滤波，将离群点去除。
采样是为了减少点云数据的数量，提高后续处理的效率。
配准则是将多次扫描得到的点云数据进行对齐，以获得更加完整和准确的数据。
二、点云数据的拓扑关系处理点云数据的拓扑关系处理是点云数据处理的重要一环。
点云数据通常包含大量的点，而且这些点之间的关系很复杂。
拓扑关系处理的目的是识别出点云数据中的重要特征并建立合适的模型。
在点云数据的拓扑关系处理中，最常用的方法是将点云数据进行分割和分类。
分割方法的目的是找出属于同一类别的点，通常可以通过空间邻域、颜色、法向量等特征进行分割。
分类方法的目的则是对属于同一类别的点进行标记，以便进行后续地面模型的构建。
三、地面模型的构建和精度评估地面模型的构建是基于点云数据进一步处理的重要一步。
地面模型可以用于后续的地形分析、地质勘探等领域。
目前常见的地面模型构建方法有基于插值和基于分割的方法。
基于插值的方法是通过对点云数据之间距离的插值，来构建地面模型。
常用的插值方法有最邻近、反距离加权、径向基函数插值等。
基于分割的方法则是通过对点云数据进行分割，将地面点与非地面点进行区分，并构建地面模型。
在地面模型构建完成后，需要对模型的精度进行评估。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理和建模是一种基于激光扫描技术获取地面三维点云数据，并对其进行处理和建模的方法。
该方法可以广泛应用于地理测绘、城市规划、环境监
测等领域。
激光扫描技术是通过激光雷达设备对地面进行扫描，得到点云数据。
点云数据是由一
系列包含位置和反射强度信息的点组成的三维空间数据。
激光扫描仪通过发射激光束，测
量激光束与地面的反射时间，并通过测量时间和激光的速度计算地面点的位置。
在获取点云数据后，需要对其进行处理。
点云数据处理包括数据滤波、配准和分割等
步骤。
数据滤波是为了去除噪声点，提取出地面点。
常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤
波等。
配准是将多个局部点云数据对齐到一个全局坐标系中，常用的配准方法有ICP算法、基于特征的配准算法等。
分割是将地面点云数据从非地面点云数据中分离出来，常用的分
割算法有基于高度阈值的分割算法、基于形状特征的分割算法等。
在点云数据处理完成后，可以进行点云数据的建模。
点云建模是将点云数据转化为三
维模型的过程。
常见的点云建模方法有曲面重建、拟合和三角化等。
曲面重建是将点云数
据插值为连续的曲面模型，常用的方法有贝塞尔曲面重建、Marching Cubes算法等。
拟合是将点云数据拟合为简化的几何模型，常用的方法有平面拟合、圆柱拟合等。
三角化是将
点云数据转化为三角形网格模型，常用的方法有Delaunay三角剖分、网格化等。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描是一种常用的地面三维数据采集方法，通过使用激光雷达设备并从不同角度扫描地面，可以获取到地面的三维点云数据。
对于激光扫描点云数据的处理和建模是地理信息科学领域非常重要的研究内容之一。
对激光扫描点云数据的处理主要包括数据滤波、配准和分类。
数据滤波是为了去除激光扫描过程中产生的噪声和异常点，提高数据的质量。
常用的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。
配准是将多个激光扫描数据集进行坐标系统一，使得它们在同一坐标系下，可以进行进一步的分析和处理。
配准方法包括特征匹配、ICP算法等。
分类是将激光扫描点云数据根据地物类别进行划分，常见的分类方法有基于几何特征和基于反射率的分类方法。
对激光扫描点云数据进行建模是为了更好地描述地面的形态和特征。
常用的建模方法包括三角网格模型和TIN模型。
三角网格模型通过将点云数据进行网格化，将地面表面划分为许多三角形，从而实现地面的表示和分析。
TIN模型是一种基于Delaunay三角网的地形建模方法，通过将点云数据进行三角网格化，然后根据地形特征进行多边形的添加和删除，最终形成TIN模型。
对于地面三维激光扫描点云数据的处理和建模还有一些挑战和问题需要解决。
数据量大、数据密度不均匀等。
大规模点云数据处理需要高效的算法和处理平台，以提高数据处理的效率。
对于数据密度不均匀的问题，需要采用适当的方法对数据进行重采样，使得数据的密度较为均匀。
地面三维激光扫描点云数据的处理和建模是地理信息科学领域的重要研究方向。
通过对激光扫描点云数据进行滤波、配准和分类等处理，以及采用三角网格模型和TIN模型等建模方法，可以更准确地描述地面的形态和特征，为土地利用规划、地质勘探等提供科学依据。
随着技术的发展，地面三维激光扫描点云数据处理和建模方法将不断完善和改进，为地理信息科学的应用提供更多的技术手段和方法。
使用激光雷达进行地形测绘和三维建模的方法
使用激光雷达进行地形测绘和三维建模的方法激光雷达是一种高精度、高效率的地形测绘与三维建模工具。
它通过发射激光束并接收反射回来的信号来获取地物的几何信息，可以快速、准确地获取地形数据，并用于制作高精度的三维模型。
本文将介绍使用激光雷达进行地形测绘和三维建模的方法和技术。
首先，为了获得准确的地形数据，使用激光雷达进行测绘之前需要对地面进行选择性过滤。
这是因为激光雷达会同时接收到地面和非地面的回波信号，如果不进行过滤，非地面的回波信号会对地形数据造成干扰。
常见的地面过滤方法有基于高度阈值的方法和基于强度阈值的方法。
高度阈值法通过设定一个高度阈值，将低于该阈值的点判定为地面点；而强度阈值法则是通过设定一个强度阈值，将低于该阈值的点判定为地面点。
通过选择合适的过滤方法和参数，可以有效地提取出地面点，从而得到准确的地形数据。
其次，使用激光雷达进行三维建模需要进行点云数据处理。
点云数据是测绘过程中激光雷达获取到的大量点的集合，每个点包含了空间坐标和反射强度等信息。
为了将点云数据转化为三维模型，需要进行点云配准和点云分割等处理步骤。
点云配准是将多次扫描的点云数据进行统一坐标系的转换，以保证不同位置的数据能够完全重叠。
常用的点云配准方法有基于ICP（Iterative Closest Point）算法的刚性配准和非刚性配准方法。
刚性配准是通过寻找两组点云之间的最小平方误差，来计算坐标变换矩阵，从而实现点云的对齐；而非刚性配准则能够处理更复杂的场景，如有损失的表面、变形等。
点云分割是将点云数据分成不同的组，每一组代表了一个物体或一个局部区域。
点云分割可以通过颜色、法向量、密度等特征进行。
常见的分割算法有基于颜色阈值的分割、基于法向量的分割和基于区域的分割。
通过点云分割，可以将点云数据分成多个部分，进而实现对复杂场景的建模。
最后，使用激光雷达进行地形测绘和三维建模需要进行点云数据处理结果的提取与分析。
提取和分析点云数据的结果包括地形数据和三维模型两部分。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描技术是一种用激光束快速扫描目标物体并获取其三维坐标信息的技术。
激光扫描点云数据是通过激光扫描仪采集的大量点云数据，这些点云数据描述了目标物体表面的几何信息。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模是在工程领域中常用的一种技术，它可以用于地形测绘、建筑物模型重建、城市规划等领域。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模包括数据采集、数据处理和建模三个步骤。
本文将分别介绍这三个步骤的基本原理和方法。
一、数据采集地面三维激光扫描点云数据的采集是整个过程的第一步。
激光扫描仪通过发射激光束到目标物体表面并记录激光束反射回来的时间和角度信息，然后根据这些信息计算出目标物体表面的三维坐标点。
在激光扫描点云数据采集过程中，需要考虑目标物体的形状、大小和复杂程度，以及激光扫描仪的位置和扫描角度。
通常情况下，需要采集多个角度的点云数据以获取完整的目标物体表面信息。
二、数据处理数据处理是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的关键步骤。
在数据处理过程中，需要对采集到的点云数据进行去噪、滤波、配准和配准等操作，以提高数据的质量和准确性。
1.去噪在激光扫描点云数据中常常存在一些噪点，这些噪点会影响后续数据处理和建模的准确性。
需要对点云数据进行去噪操作，以去除这些噪点。
去噪的方法包括统计滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2.滤波激光扫描点云数据的密度和分布通常是不均匀的，因此需要对点云数据进行滤波操作，以平滑和均匀化数据。
滤波的方法包括体素滤波、基于距离的滤波、基于法向量的滤波等。
3.配准配准是指将不同位置和角度采集到的点云数据融合成一个整体数据。
在配准过程中，需要估计点云数据之间的空间变换关系，并进行坐标转换，以使不同位置的点云数据能够对齐。
配准的方法包括特征匹配、ICP（迭代最近点）算法、逐点配准等。
三、建模在数据处理完成之后，可以利用地面三维激光扫描点云数据进行建模。
建模的目的是利用点云数据生成目标物体的三维模型，以便进行后续分析和应用。
地面三维激光扫描点云数据处理及建模
地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据是现代地形测量及地图制作的重要成果之一。
该技术能够快速、精准地获取大范围的地形数据，为工程建设、城市规划、环境监测等领域提供数据支持。
本文将介绍地面三维激光扫描点云数据的处理方法及建模过程。
一、点云数据处理1. 数据预处理地面三维激光扫描点云数据在采集过程中存在噪声及无用信息，需要进行数据预处理。
预处理步骤包括：去除离群点、去除地面之上的点、去除地表植被及建筑物等遮挡物体。
2. 数据配准点云数据的配准是指将采集的原始数据中的多个扫描组合成一个整体，并计算每个点相对于整体的位置信息。
数据配准的方法包括自动配准及手动配准，其中自动配准方法主要是基于局部最小值的算法，手动配准则需要地面控制点的支持。
3. 数据滤波点云数据中存在大量的噪声及误差信息，需要进行滤波处理。
滤波等可以对点云数据进行平滑处理，并去除噪声点。
滤波方法主要包括高斯滤波、中值滤波、Adaptive Mean Filter等。
1. 地形模型建立地形模型的建立可以采用基于三角网格（TIN）的方法和基于DEM的方法，前者常用于地形复杂、对数据精度要求较高的情况，后者则适用于地形相对平坦、地形数据占比较大的情况下。
可以利用软件如ArcGIS、AutoCAD Civil3D、TerraScan等创建地形模型。
地物建模可以分为两类：室外物体和室内物体。
室外物体建模主要包括道路、桥梁、建筑物等，常用的建模方法包括基于深度学习的图像分割算法、基于特征提取的点云分类算法等。
室内物体建模主要包括室内墙面、家具、设备等，可以采用基于激光扫描的方法创建室内模型。
综上所述，地面三维激光扫描点云数据的处理和建模是一个综合性技术。
仅从点云数据的角度看，需进行噪声滤波、点云配准等处理；而对于建模而言，需要影像预处理、三维重建以及地物分类等操作。
最终获得的地形模型及地物模型为地理信息和城市规划提供了重要数据支持。
第11讲-点云数据处理20191111
二、点云滤波
2.1 面向地形构建的LIDAR点云数据波
2.1.1 基于坡度理论的方法
9/92
二、点云滤波
2.1 面向地形构建的LIDAR点云数据波
2.1.2 平面拟合方法
Step1: 采用较大移动窗口，在窗口内搜索最低点，由每次移动窗中找出的最 低点的全体，拟合地面的平面方程（地面模型）。 Step2：将所有点与地面模型比较，计算每点到平面的距离（高度差），凡 高度差超过某个阈值，则认为是非地面点，将这些点滤除； Step3：缩小窗口，对剩余地面点按照第1和第2步骤计算地面模型，改变阈 值，进一步滤除与当前地面模型之间的高度差较大的点，重复数次后得到比 较精确的地面点集合。
N维
K维
K个
关键问题：如何选择基，才能最大程度上保留原有信息？
减掉均值
18/92
二、点云滤波
知识点补充：PCA算法
协方差 矩阵
思想：设基转换后的m个矢量组成矩阵Y，如果Y的协方差矩阵为对角阵（除对 角线外的其它元素化为0），则表征该m个矢量可以将主要信息都较为独立的投 影至各基矢量方向上，可以通过选用更少的基矢量表征这些矢量，达到降维效果。
16/92
二、点云滤波
知识点补充：PCA算法
如何理解向量？
向量准确描述：给定一组基，确定向量在基 向量方向上的投影。
基变换：
基向量1： 基向量2：
行向量 基向量
列向量 原始数据向量
17/92
二、点云滤波
知识点补充：PCA算法
选择不同基可以对同一组数据给出不同表示，而且如果基的数量少于向量本身 的维数，则可以达到降维的效果。
Step5：基于二次曲面方程进行地面点 的迭代判别，并不断更新地形曲面
第11讲-地面三维激光雷达点云建模
曲线的插值
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
曲线曲面逼近
当用一组控制点来指定曲线曲面的形状时，求出的 形状不必通过控制点列。
曲线的逼近
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建 Nurbs曲面拟合步骤
Nurbs曲面重建
Nurbs曲线基本定义
K次B样 表达式：条基函数
C (u )
N
i 0 n i 0
n
i ,k
(u )WV i i (u )Wi
控制顶点
N
i ,k
权因子
节点矢量：
U 0, 0,..., 0, uk 1 ,..., umk 1 ,1,1,...,1 k 1 k 1
点云平面拟合 空间平面拟合模型
一般的空间平面方程为
达式为： 其中：
ax by cz d 0 ，其中 a, b, c, d
为平面参数， n (a, b, c) 表示平面法向量。其一般表
F ( x, y, z ) c1 x c2 y c3 z c4 0
第十一讲
地面三维激光雷达点云三维重建
主要内容
初等曲面重建 Nurbs曲面重建
格网模型重建
地面三维激光点云三维重建
初等曲面重建
初等曲面
初等曲面是可以用初等解析函数完全清楚表达全部 形状的曲面，例如平面，球面、圆柱面、圆锥面等。 激光扫描点云数据中，特别是在对于例如工厂，船
舶，机场等目标进行扫描后的点云，大量存在例如
以投影参数值为点云参数值；
孔斯曲面构造基面
四条边界曲线 插值 双线性混合孔 斯曲面
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1 Bk ,1 (t ) 0
若t k t t k 1 其它
t tk t k m t Bk ,m (t ) Bk ,m1 t Bk 1,m1 t t k m1 t k t k m t k 1
地面三维激光点云三维重建
地面三维激光点云三维重建
不规则三角网模型重建
三角剖分算法 构造一个包含所有点的
大三角形 每插入一点，删除所
有外接圆包含该点的
三角形
对新的顶点重新三角化
地面三维激光点云三维重建
不规则三角网模型重建
2D构网
地形扫描数据
格网模型
地面三维激光点云三维重建
不规则三角网模型重建
3D构网
点云平面拟合 空间平面拟合模型
一般的空间平面方程为
达式为： 其中：
ax by cz d 0 ，其中 a, b, c, d
为平面参数， n (a, b, c) 表示平面法向量。其一般表
F ( x, y, z ) c1 x c2 y c3 z c4 0
uk , uk 1 , vl , vl 1 ,
ur k 1 , ur k ur k 1 vs l 1 , vs l vs l 1
ur 1] vs 1]
V [0 v0 v1
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
曲线曲面插值
以投影参数值为点云参数值；
孔斯曲面构造基面
四条边界曲线 插值 双线性混合孔 斯曲面
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
基面构造
直接采用四条任意类型参数曲线的边界曲线来构造Fra bibliotek孔斯曲面
四条边界曲线 插值
双线性混合孔 斯曲面
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
基面投影参数化
构建基面完成后，就可依照曲面法矢方向或给定投
内插
地面三维激光点云三维重建
规则格网模型重建 领域点内插
地面三维激光点云三维重建
规则格网模型重建 三角网插值
地面三维激光点云三维重建
规则格网模型重建
地面三维激光点云三维重建
不规则三角网模型重建
2D构网
将点云数据投影到指定平面后采用Delaunay三角剖
分方法构网
优点： 算法简单，易于编程实现 效率高，构网速度快 缺点： 适用范围有限，对投影后改变拓扑关系的点云 数据不适用
Nurbs曲面重建
Nurbs曲线基本定义
K次B样 表达式：条基函数
C (u )
N
i 0 n i 0
n
i ,k
(u )WV i i (u )Wi
控制顶点
N
i ,k
权因子
节点矢量：
U 0, 0,..., 0, uk 1 ,..., umk 1 ,1,1,...,1 k 1 k 1
地面三维激光点云三维重建
点云平面拟合 平面边界点提取
以拟合 的平面 法向为Z 轴，种 子点为 原点建 立局部 坐标系 将平 面点 集投 影到 该拟 合平 面 根据设 定的栅 格大小 对投影 后的点 集进行 栅格化 如果栅 格存在 点对象 则记为 1，否 则记为 0
根据二 值化图 像提取 边界栅 格
点云球面拟合 基于点云区域生长的空间球面拟合
用 户 选 定 某 种 子 点 根据 曲率 以及 K邻 域进 行初 步增 长 根据 初始 点集 求取 初始 的球 模型 根据点 到初始 球面模 型的距 离设定 阈值再 次进行 增长 利用 RAN SAC 提取 球模 型参 数 输 出 最 后 的 相 应 参 数
x (c1 , c2 , c3 , c4 )T
y1 y2 yn z1 1 z2 1 zn 1
x12 y12 z12 2 2 2 x y z 2 2 2 b 2 2 2 x y z n n n
地面三维激光点云三维重建
~
2 2
1 1 p ( )n p ( )n, a k k
2
1 k
k 2 k 2 2 d (s, p) ( p 2 p, n p, a ) p, n p a p, n 2 2
圆柱 的重 新参 数化
地面三维激光点云三维重建
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
Nurbs曲面基本定义
表达式：
S (u, v)
N
i 0 j 0 n m i 0 j 0
n
m
i ,k
(u ) N j ,l (v)Wi , j Qi , j
i ,k
N
(u ) N j ,l (v)Wi , j
节点矢量：
U [0 u0 u1
平面拟合的目标函数方程为： Ax 0
x (c1 , c2 , c3 , c4 )T
x1 x A 2 xn y1 y2 yn z1 1 z2 1 zn 1
地面三维激光点云三维重建
点云平面拟合 基于点云区域生长的平面拟合
用 户 选 定 某 种 子 点 根据 法向 量夹 角以 及K 邻域 进行 初步 增长 根据初始 点根据平 面拟合模 型拟合出 过初始点 集重心的 平面方程 根据点 到初始 的平面 模型的 距离设 定阈值 再次进 行增长 利用 RAN SAC 提取 最佳 平面 模型 参数 输 出 最 后 的 相 应 参 数
确定节点矢量
参数化
给定数据点
对应参数值 反算控制顶点
对点云 数据进 行分割
构造数 据分块 的四边 界
整体插 值法拟 合曲线
以四边 界曲线 构造 Coons 曲面为 基面
投影确 定数据 点的参 数值
用最小 二乘法 求控制 顶点
生成拟 合曲面
基于分块的NURBS曲面重建流程
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
数据点参数化
计算数据点对应的参数值
常用参数化方法：
积累弦长参数化 向心参数化 平均参数化
散乱点云为非网格型 数据，不能采用传统 参数化方法。
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
散乱数据点参数化
提取散乱点云边界 以散乱点云边界构造参数基面；
将点云按一定投影矢量到基面得到相应参数值；
地面三维激光点云三维重建
点云圆柱拟合 空间圆柱拟合模型
[( x x0 )m ( y y0 )l ]2 [( y y0 )n ( z z0 )m]2 [( z z0 )l ( x x0 )n]2 R
1 1 d ( s , p ) ( p ( ) n) a k k
平面，管道，球形标志等初等曲面模型的扫描点云。 因而在基于点云散乱点云数据的模型重建过程中， 点云的初等解析曲面模型拟合重建就成为了其中非 常重要的一部分工作。
地面三维激光点云三维重建
初等曲面重建 初等曲面重建分类
点云平面拟合
点云球面拟合
点云圆柱拟合 点云圆锥拟合
地面三维激光点云三维重建
第十一讲
地面三维激光雷达点云三维重建
主要内容
初等曲面重建 Nurbs曲面重建
格网模型重建
地面三维激光点云三维重建
初等曲面重建
初等曲面
初等曲面是可以用初等解析函数完全清楚表达全部 形状的曲面，例如平面，球面、圆柱面、圆锥面等。 激光扫描点云数据中，特别是在对于例如工厂，船
舶，机场等目标进行扫描后的点云，大量存在例如
响力的范围能够改变。
Rational(有理）：是指每个NURBS物体都可以用 有理多项式形式表达式来定义。 Spline(样条）：是指通过一组给定点集来生成平滑 曲线的柔性带。
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
B样条基函数
m是曲线的阶数，(m-1)为B样条曲线的次数，曲线
影矢量把数据点投影到基面上，设置投影点对应的 参数值为对应数据点的参数值。
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
最小二乘解算控制点
以控制顶点为未知量，代入数据点及对应参数值可
其中：
N 0,3 (u0 ) N 0,3 (v0 ) N 0,3 (u1 ) N 0,3 (v1 ) N N 0,3 (um ) N 0,3 (vm ) N 0,3 (u0 ) N nv 1,3 (v0 ) N 0,3 (u1 ) N nv 1,3 (v1 ) N 0,3 (um ) N nv 1,3 (vm ) N1,3 (u0 ) N 0,3 (v0 ) N 0,3 (u1 ) N 0,3 (v1 ) N 0,3 (um ) N 0,3 (vm ) N nu 1,3 (u0 ) N nv 1,3 (v0 ) N nu 1,3 (u1 ) N nv 1,3 (v1 ) N nu 1,3 (um ) N nv 1,3 (vm )
地面三维激光点云三维重建
Nurbs曲面重建
曲面拟合示例
地面三维激光点云三维重建
格网模型重建
规则格网模型重建
直接通过邻域点内插
先构建不规则三角网模型后内插
不规则三角网模型重建
2D构网 3D构网
地面三维激光点云三维重建
规则格网模型重建
直接生成DEM
点云数据
DEM
三角构网 三角网模型
提取栅 格内对 应的极 点对象 最为边 界点
地面三维激光点云三维重建
点云平面拟合
提取的平面边界点对象