三维激光扫描在不动产测绘中的应用研究.docx

          三维激光扫描在不动产测绘中的应用研究                    3.云南大学云南昆明250100摘要：三维激光扫描技术以其可以连续、自动、快速地采集大量的目标物表面三维点数据，且具有非接触式测量功能等优点，在测量实例中得到广泛应用三维激光扫描仪能够主动发射扫描光源，通过采集的大量点云数据快速的构建物体的真实形态，足以真实、准确、清晰的表示房屋内的结构状况三维激光扫描技术是为空间数据的获取提供了新的方法和手段，同时推动了三维数据获取方式向着实时化、动态化、集成化、数字化和智能化的方向发展本文研究该新技术在不动产测绘中应用关键词：三维激光扫描技术；不动产测绘1.三维激光扫描仪应用的研究意义随着测量行业的迅猛发展全站仪获取的三维信息不足以满足对空间信息的需求，如何快速、有效地将现实世界的三维信息较准确的数字化成为解决这一问题的关键一）三维激光扫描技术在不动产测量中的优势当下不动产测量中，全站仪这种最为常规的测量仪器在其中发挥着非常重要的地位和作用全站仪有效的将测角装置、微处理器和测距装置等融人测绘技术中，对于房地产中的数据能够进行自动的测量和计算，并对数据进行自动的存储、输出以及记录。

但仍存在工作劳动强度大；净高、层高划分过于模糊；不动产测量中有边长度丈量误差存在；面积分摊模糊；特殊区域死角等较为突出的问题三维激光扫描技术具有速度快、非接触式、数据信息丰富、主动性、高密度、高精度、等优势，并逐渐成为测绘研究的重点以其较为先进地量测技术弥补了传统技术的不足二）三维激光扫描仪工作原理三维激光扫描仪由激光扫描仪、相机、电源、配套附属设备以及后处理软件组成该系统以其可以获取大量目标对象的数据点被称为从点到面量测的革命性突破包含数据采集和数据处理两部分主要应用于逆向工程，负责曲面抄数，针对现有实物，可快速量测、建构、编辑并输出其曲面数字化模型三维激光扫描技术的基本原理是激光测距，通过获取被测物体表面点坐标、反射率、RGB及纹理等信息，利用软件构建目标模型，获得线、面、体等图件数据，满足各方面应用需求不仅具备高精度传感技术，更增加全自动立体扫描技术，将目标尽可能完整地“搬”到电脑中来该技术通过激光束运行时间差，计算测点到目标的距离(S);仪器利用激光脉冲横向扫描角度值和纵向扫描角度值得出目标的三维坐标地面三维激光扫描仪的工作原理是通过激光测距仪测得目标点P与仪器中心的斜距S，同时通过精密时钟控制编码器测得每个激光脉冲横向扫描角度a(水平角)和纵向扫描角度p(垂直)。

坐标通常采用自定义坐标系统，仪器中心为原点，Y轴是激光脉冲扫描方向，Z轴竖直向上，得出采样点P的坐标三）三维激光扫描技术的特点三维激光扫描完美的将快速扫描成为现实，由最初每秒1000点的测量速度发展为50000点每秒，古文体，工厂管道，隧道，地形等复杂的领域均可测量其无臂式手持3D扫描系统和双摄像头传感器形成了一个独特的组合，确保在实验室和工作场所能生成最精确的测量值，提高了测量过程的可靠性、速度和多功能性特点为:(1)快速性三维激光扫描测量可以迅速地扫描采集目标物体的表面空间信息，作业时间大大缩短，方便数据及时更新2)采样率高可以大面积采集目标物体的表面信息，采集数据速度达到每秒几万点到几百万点之间3)实时性、动态性、主动性能全天候观测作业，不受外界条件的影响4)非接触性利用发射激光信号采集目标信息，在一定程度上降低测量的危险性5）全数字特征、自动化采集的信息方便显示输出，能广泛应用与各个建模软件中6)拥有定位装置，数据坐标可以直接转换为绝对坐标，从而提高生产效率2.基于三维激光扫描仪的不动产绘制数据处理不动产测绘由外业和内业两部分组成外业主要为点云数据的获取内业主要为数据的配准(点云数据的拼接)、点云数据的优化处理及点云数据的应用。

点云配准技术一般分为初始配准和精确配准两步初始配准是为了减小两站点间的旋转与平移错位，提高精确配准的效率精确配准则是为了使两站数据拼接效果达到最佳，使配准总误差达到最小一）作业流程将其分为三个阶段:（1)前期准备及数据采集阶段现场踏勘拟定扫描线路并选择测站位置，初步定出参考标靶位置照计划进行并根据实际情况改进并记录，方便后期数据处理2)数据处理阶段包括点云拼接、过滤、去燥等步骤，将扫描数据化为可应用数据3)点云应用阶段进行后续的数据处理，使应用更为广泛，包括建模、线画图绘制、虚拟可视化等二）数据处理阶段数据的处理主要就是点云配准常见的初始配准方法有:中心重合法，即简单地把两站点云的重心重合，这种方式只能缩小平移错位但无法有效改善旋转误差的影响;标签法，即在测量时，人工贴上一些特征点，然后使用这些特征点进行定位，这种方式仍然是依赖十测量技术和仪器的;提取特征法，包括提取平面特征、提取轮廓曲线等，这种方式要求点云有比较明显的特征，便于进行轮廓边界的提取和匹配主成分分析法，PCA是一种数据集简化分析方法，主要用于减少数据集的维数，保留方差有关数据常见的精确配准方法有：最近点迭代法，在平方距离和的意义下目标函数是单调收敛到局部最小的。

ICP算法，原始ICP算法对初始位置要求较大；进行迭代运算前需更新点云的配准等缺陷增加了操作及算法的复杂性但由于其思路和方向仍然得以广泛关注和研究衍生出各种ICP变种算法，如：与镭射光扫描相结合的ICP配准算法;ICP-NI的改进算法;基于特征的点云配准;自封闭条件下点云的全局配准方法3结论本文阐述了用三维激光扫描仪进行测绘的基本方法及其优势与传统测绘手段相比，该方法具有高精度、高密度和高速度等优点，使不动产测绘更精确、更高效和更全面随着我国对房屋建设、安全维护以及质量的重视程度的日渐提高，三维激光扫描技术必将成为保障不动产安全和质量的重要的技术手段参考文献[1]陈伟清，灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用[J]测绘科学,2005.10．[2]吕忠刚，建筑物沉降变形测量的研究[J]长春工程学院学报(自然科学版社)，2004(1)：12-14[3]吴子安，工程建筑物变形监测数据处理[M]测绘出版社，1998年6月[4]邓聚龙，灰色预测与决策[M]武汉：华中理工大学出版社,1996[5]林勋，建筑物变形监测的综合研究[J]长春工程学院学报,2005：45-58[6]刘志强,黄张裕建筑物沉降监测时序分析方法与预测应用[J]。

勘察科学技术,2006：52-54[7]独知行，高层建筑物整体变形观测及分析方案[J]工程勘察，2000(2)[8]独知行，王同孝，靳奉祥利用回归平面确定建筑物的变形状态[J]工程勘察，1998[9]李青岳，陈永奇工程测量[M]北京：测绘出版社，1995  -全文完-。