發(fā)布時間：2018-12-13 10:53

【摘要】：隨著空間數(shù)據(jù)采集設(shè)備的不斷更新,單一的數(shù)據(jù)采集方式已不能滿足當前三維重建的需要,如無人機航拍影像尺度大、視角廣、現(xiàn)勢性高,但缺乏建筑物立面信息;三維激光掃描儀采集到的點云數(shù)據(jù)精度高、地物信息豐富、無死角但大區(qū)域地形以及建筑物頂面點云采集與點云配準卻十分困難�；诖�,本文提出將無人機技術(shù)和三維激光掃描技術(shù)相結(jié)合,對兩者的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和重建方法進行了融合探討。首先在對低空攝影測量系統(tǒng)總結(jié)的基礎(chǔ)上,分析了無人機外業(yè)數(shù)據(jù)采集的流程及像控點的布設(shè)方法,并針對航拍影像獲取點云數(shù)據(jù)的過程,對內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法進行了探討。其次,結(jié)合三維激光掃描儀的工作原理和外業(yè)數(shù)據(jù)采集方法,對標靶的擺設(shè)原則進行了分析,重點對多視點云的配準方法進行了論述,并通過設(shè)計不同實驗方案,對比分析了不同配準方法的精度以及配種過程中不同分組數(shù)量對配準精度的影響。再次,結(jié)合現(xiàn)有的研究成果,重點探討了點云數(shù)據(jù)的處理技術(shù),分別從點云降噪、點云精簡和點云分類三個方面進行分析研究。結(jié)合研究區(qū)域特征,探索了適用于研究區(qū)域的地物降噪方法和地形精簡方法。最后,基于目前混合地形與地物三維重建模型精度低的不足,論文采用決策樹的分類方法將三維重建過程劃分為地形三維重建和地物三維重建兩個可同時進行的過程,然后對兩者進行組合,優(yōu)化了重建方法,在保證建模精度的基礎(chǔ)上提高了建模效率。
[Abstract]:With the continuous updating of spatial data acquisition equipment, the single data acquisition method can not meet the needs of 3D reconstruction. For example, UAV aerial photography image scale, wide angle of view, high present situation, but the lack of building facade information; The data of point cloud collected by 3D laser scanner have high accuracy, abundant information of ground objects, no dead angle but large area topography, and the collection of point cloud on top of building is very difficult. Based on this, a combination of UAV technology and 3D laser scanning technology is proposed, and the data processing technology and reconstruction method of the two technologies are discussed. Based on the summary of low altitude photogrammetry system, this paper analyzes the flow chart of UAV field data acquisition and the method of setting up image control points, and discusses the processing method of internal data in view of the process of aerial image acquiring point cloud data. Secondly, combining with the working principle of 3D laser scanner and the method of data acquisition in field of work, the principle of setting target is analyzed, and the registration method of multi-view cloud is discussed, and different experimental schemes are designed. The accuracy of different registration methods and the effect of different number of groups on registration accuracy are compared and analyzed. Thirdly, combined with the existing research results, this paper focuses on the point cloud data processing technology, respectively from the point cloud noise reduction, point cloud reduction and point cloud classification three aspects of analysis and research. Based on the characteristics of the study area, the methods of noise reduction and terrain reduction are explored. Finally, based on the lack of accuracy of 3D reconstruction model of mixed terrain and ground objects, the paper uses decision tree classification method to divide 3D reconstruction process into two simultaneous processes: terrain 3D reconstruction and ground object 3D reconstruction. Then the reconstruction method is optimized and the modeling efficiency is improved on the basis of ensuring the modeling accuracy.
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P225.2;P23

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本文編號：2376420