本文關(guān)鍵詞：三維激光掃描技術(shù)在地面沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：三維激光掃描測(cè)量技術(shù)在測(cè)繪領(lǐng)域提出了一種全新的獲取空間數(shù)據(jù)的方法。它首先用三維激光掃描儀對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行掃描，獲得物體表面點(diǎn)的三維坐標(biāo)，然后對(duì)大量的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理，最終建立被測(cè)物體的三維模型。三維激光掃描技術(shù)是繼GPS之后的又一項(xiàng)測(cè)繪新技術(shù)，已成為空間數(shù)據(jù)獲取的重要技術(shù)手段。本文將三維激光掃描技術(shù)引入到以地面沉降為代表的曲面變形監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，相當(dāng)于對(duì)曲面布設(shè)了一個(gè)高密度的變形監(jiān)測(cè)網(wǎng)，為變形監(jiān)測(cè)研究提供了更全面的數(shù)據(jù)。 本文對(duì)地面三維激光掃描測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了比較系統(tǒng)介紹，主要包括儀器測(cè)量原理、應(yīng)用領(lǐng)域和測(cè)量特點(diǎn)等；并以徠卡Leica ScanStation2為例闡述了三維激光掃描儀采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)的步驟及需要注意的問題；以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容，其中重點(diǎn)介紹了利用雙三次插值方法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面擬合。隨后提出的用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行曲面重建，使訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性逼近，進(jìn)而得到一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的隱式曲面；同時(shí)也用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面重建，通過對(duì)比兩種網(wǎng)絡(luò)模型的擬合精度，，得出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合精度高的結(jié)論。最后對(duì)本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以具有數(shù)學(xué)畫圖功能的MATLAB為平臺(tái)，用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法完成對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面擬合，并且成功的提取了地面沉降信息。
【關(guān)鍵詞】：三維激光掃描系統(tǒng) 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 曲面重建 地面沉降 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 擬合精度 變形監(jiān)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P225.2;P642.26
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 三維激光掃描技術(shù)國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)曲面重建研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 第二章 三維激光掃描測(cè)量技術(shù)14-24
• 2.1 基本概念和原理14-15
• 2.2 地面三維激光掃描系統(tǒng)測(cè)距的基本原理15-17
• 2.2.1 脈沖測(cè)距法原理16
• 2.2.2 干涉法測(cè)距原理16
• 2.2.3 激光三角法測(cè)距原理16-17
• 2.3 三維激光掃描系統(tǒng)的分類17-18
• 2.3.1 按承載平臺(tái)劃分17-18
• 2.3.2 按照掃描系統(tǒng)成像方式劃分18
• 2.3.3 按照三維激光掃描系統(tǒng)的測(cè)距原理劃分18
• 2.4 三維激光掃描儀技術(shù)特點(diǎn)18-19
• 2.5 三維激光掃描儀的應(yīng)用領(lǐng)域19-21
• 2.6 Leica stationscan2 三維激光掃描儀簡(jiǎn)介21-24
• 2.6.1 掃描系統(tǒng)的硬件組成21-23
• 2.6.2 掃描系統(tǒng)配套軟件 Cyclone 簡(jiǎn)介23-24
• 第三章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集與處理24-34
• 3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的外業(yè)采集24-26
• 3.1.1 現(xiàn)場(chǎng)踏勘與方案制定24-25
• 3.1.2 三維激光掃描儀的數(shù)據(jù)采集25-26
• 3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理26-34
• 3.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接27
• 3.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波27-28
• 3.2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的縮減28-29
• 3.2.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割29
• 3.2.5 曲面模型的建立29-34
• 第四章 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理34-45
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介34-36
• 4.1.1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型34-35
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)模式35-36
• 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-39
• 4.2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)36
• 4.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法36-39
• 4.3 小波理論簡(jiǎn)介39-41
• 4.3.1 小波變換39
• 4.3.2 常用的小波函數(shù)39-41
• 4.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41-45
• 4.4.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述41-42
• 4.4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法42-45
• 第五章 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地面曲面重建與沉降量的提取45-59
• 5.1 用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行曲面重建的思路45
• 5.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)45-47
• 5.2.1 小波函數(shù)的選擇45-46
• 5.2.2 小波網(wǎng)絡(luò)隱含層的確定46-47
• 5.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練47-50
• 5.3.1 樣本數(shù)據(jù)的歸一化47-48
• 5.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始化48
• 5.3.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立48-50
• 5.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法曲面重建的實(shí)現(xiàn)與沉降量的提取50-59
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹50-51
• 5.4.2 地面曲面的重建51-56
• 5.4.3 沉降量的提取56-59
• 結(jié)論與展望59-61
• 結(jié)論59
• 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-63
• 致謝63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：638332