【摘 要】
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城市道路作为的大动脉,其安全畅通对维护城市正常流转起着极为重要的作用。但是由于缺乏科学有效的质量监管手段,使得近些年来各地道路灾害不绝于耳。道路是城市基础地理信息的重要组成部分,也是车载移动测量系统扫描的主要地物信息,将车载激光点云中提取出的道路点云应用于道路养护,能够提高点云的应用率,有助于智慧城市的建设和快速更新。基于此背景,本文分析了运用车载LiDAR技术进行道路形变监测的理论依据,设计实验
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城市道路作为的大动脉,其安全畅通对维护城市正常流转起着极为重要的作用。但是由于缺乏科学有效的质量监管手段,使得近些年来各地道路灾害不绝于耳。道路是城市基础地理信息的重要组成部分,也是车载移动测量系统扫描的主要地物信息,将车载激光点云中提取出的道路点云应用于道路养护,能够提高点云的应用率,有助于智慧城市的建设和快速更新。基于此背景,本文分析了运用车载LiDAR技术进行道路形变监测的理论依据,设计实验并经过点云滤波、多期模型配准、形变量解算等数据处理流程,对比不同时期LiDAR获取路面点云数据,利用得到的测量结果评估分析道路形变变形情况。实验结果表明,通过不断地数据处理和数据挖掘得到的点云成果,能快速提取亚厘米级精度道路形变区域,可以显著提升大区域监测道路形变变化的精准性、便捷性、时效性,对预防城市道路灾害发生和道路质量评估有良好的协助作用,有利于保护人们生命财产安全和城市的健康发展。本文主要研究工作如下:1)分析了利用点云数据自动提取道路的研究现状,比较了各种方法的优缺点。提出了一种结合TIN滤波算法和滑动窗口算法的道路点云提取方法,此种方法利用了城市道路的空间结构特征,将路面点云精确有效的分离出来。2)将获得的多期道路点云数据制成DEM模型,为了准确获得形变区域及形变量,使用基于ICP算法的三维地形准确配准有效实验。3)经过DEM作差后可以得到差值DEM模型,利用形变区域的高度不同设定阈值,将形变区域分割成一个个独立的分块。对各个分块进行数据分析,包括面积、体积、最大高度差和质心坐标。
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