论文部分内容阅读
[摘要]地面三维激光扫描技术具有高分辨率、高采样率以及非接触式测量优势，是巷道三维建模数据获取的捷径。本文以锦麟磷矿为例，介绍了地面三维激光扫描技术在巷道三维建模中的应用，分析了点云数据获取、拼接及三维建模的方法，并对获取的数据进行了精度检核。地面三维激光扫描技术为"数字矿山"的建设打下了坚实的基础。
[关键词]地面三维激光扫描 点云数据 三维建模 锦麟磷矿 巷道
[中图分类号] TN248 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-6-191-2
随着信息技术研究的深入以及数字地球、数字矿山等概念的提出，空间三维信息数据显得越来越重要。所谓数字矿山就是对矿山整体及其相关现象的统一表达与数字化再现，把矿山的所有空间数据进行数字化的存储和深加工，数字矿山的基础是矿山的空间三维信息。三维激光扫描技术的发展为矿山三维信息的获取提供了全新的技术手段和方法，为数字矿山的发展提供了有力的技术支撑。
1地面三维激光扫描技术
1.1地面三维激光扫描技术简介
三维激光扫描技术利用激光测距的原理，完整并高精度的重建扫描实物，快速获得空间三维数据，具有采集速度快、高分辨率、高精度、非接触式测量、实时、动态以及高度自动化等优势。三维激光扫所获取的数据称为点云数据，它可理解为大量离散点的集合，其包含的信息量十分丰富。点云数据中每个三维数据都是直接采集目标的真实数据，所以无需任何实物表面的处理，使得后期处理的数据完全真实可靠。
1.2地面三维激光扫描原理
地面三维激光扫描系统集激光发射器、数码相机、控制电路板、滤光镜为一体，能够在短时间内高速地获取被测对象表面的三维空间信息。它利用激光测距的原理，通过对水平方向与竖直方向旋转的角度记录，计算出被测点与扫描仪的相对位置。扫描仪的滤光镜在竖直方向运转，扫描仪机身在水平方向旋转，同时激光发射器不间断的发射激光，对被测对象完成从左至右，从上到下的矩阵式扫描，扫描的数据实时地存入设备的硬盘中，通过点云后处理软件，在电脑上呈现出高密度且排列有序的点云数据。其工作原理见图1。
2基于地面三维激光扫描的巷道建模
2.1项目概况
贵州锦麟化工织金新华矿区位于贵州省织金县，是贵州三大主要磷矿区之一，磷矿资源储量14.9亿吨，占贵州省磷矿储量的54.4%，伴生稀土储量190万吨，是全国唯一保存较好、质量较优的磷矿。开采采用侧向出矿三步回采中深孔房柱法。
为了满足“数字矿山”建设要求，采用地面三维激光扫描技术进行巷道三维建模。
2.2数据获取
锦麟磷矿地下矿井巷道较复杂，根据已有的设计和实地踏勘，制定可行的控制点布设方案和激光扫描实施方案，根据工程要求确定数据处理方案。
2.2.1多站点云配准及解决方案
地面三维激光扫描仪的扫描角度和距离有限，只能扫描到可视范围内的物体。对于复杂的大型场景，由于范围比较大，且相互之间遮挡严重，很难通过一站获取完整的场景数据，因此采用多站扫描和点云配准的技术构成完整的场景数据。
多站扫描一个对象，需进行多站点云配准，会引起误差传递和积累，使得模型端点处的点位误差较大。检测多站点云数据配准精度是非常必要的，在实际工程中采用了以下解决方案：
（1）在测区内布设控制网，用控制网把测区划分为小块分区，每块分区里以含有3-6个控制点。控制点过于密集或分区过大都是不合适的。
（2）每块分区的控制点要均匀分布，避免在1条直线上。每个控制点在同一方向外延的扫描站为1-2站，利用点云配准算法配准点云数据时，可有效控制误差传递。
（3）控制网的精度会直接影响到点云数据的拼接精度，因此测量控制坐标的仪器需选用高精度的测量仪器，并对控制网进行严密平差。
2.2.2矿井巷道三维激光扫描
考虑到巷道地面三维激光扫描的特点及作业环境影响，锦麟磷矿巷道三维激光扫描的实施如下：
（1）制定扫描实施方案。扫描实施方案要确定扫描站点的位置和扫描时的定向及定位方式、每个扫描站上扫描的目标和每个目标的扫描分辨率。
（2）选定三维激光扫描的扫描站点。在选取三维激光扫描站点位置时，要充分考虑扫描区域的地形和环境因素，尽量用较少的扫描站完成整个激光扫描，减少外业工作量和内业数据处理工作量。
（3）确保点云数据相互之间有一定的重合度。为了完成整个场景的点云配准，激光扫描仪获取数据时，要确保点云数据相互之间有合适的重合区域。但过多的重叠区不仅会带来过多的数据冗余，而且会增加外业扫描和内业处理的时间。
（4）扫描时把相关控制点纳入到点云数据里。在实际工程中采用的方法是：在控制点上贴纸质标靶，要确保标靶的靶心正对着控制点的标志中心；然后在控制点的附近架设扫描仪，扫描时连同标靶一起扫描，提取标靶靶心的坐标值。
（5）点云数据需及时配准和检查。当天扫描的点云数据要及时快速配准，以便检查扫描数据质量或是否存在漏洞，对于质量不好的扫描数据要重新扫描，在数据漏洞的地方要进行补扫。
2.3数据处理及建模
室外作业完成后，获得了三维激光点云数据和控制点坐标数据，就可进行室内数据处理，主要包括点云数据处理、点云建模和模型优化。
2.3.1点云数据处理
点云数据处理包括去噪、配准、转换坐标系、分割以及简化。具体处理步骤如下：
（1）去除噪点。三维激光扫描仪在扫描时，由于周围环境的影响，会产生大量噪点，影响三维重建后模型的质量，需去除点云数据的噪点。除了使用软件自动化去噪功能外，还需人工识别噪点并去除，以确保数据的可用性。 （2）多站点配准。去除噪点的点云数据按照控制网的分区进行点云配准。为了确保多站点数据的配准精度，本工程中，三维激光扫描多站之间重叠区域绝对误差的均方根误差标准为5mm。
（3）点云数据与控制网配准。具体做法是：根据控制点的坐标值和靶心的坐标值解算分区点云数据的旋转平移参数，从而把分区点云数据纳入到大地坐标系下，解算时，如果靶心坐标和控制坐标不匹配或残差过大，点云配准精度达不到要求，需重新匹配点云数据。
（4）点云数据简化压缩。为了便于点云建模，，需对过密区域的点云数据进行抽稀，减少点数量。使用重采样对点云数据进行抽稀，结合实际要求采用按点云距离重采样。重采样后的点云数据不但减少了数量，而且提高了点云建模的质量。
2.3.2点云建模及模型优化
经过处理的点云数据可以直接用于三维重建，即可建立矿井巷道的三维模型。点云建模就是点云三角网格化。使用点云建模软件对点云数据进行三角剖分，建立三维模型。
2.4地面三维激光扫描精度检查
选用未参与坐标转换的标靶点进行平面精度统计，共检查56点，平面位置较差最小为0.2cm，最大为6.8cm，精度统计结果见表1。
以控制点的标靶坐标为真值，计算地面三维激光扫描数据平面位置中误差为4.8cm，可以看出，地面三维激光扫描平面精度可以满足测量要求。
3结论
地面三维激光扫描技术具有高分辨率、高采样率以及非接触式测量优势，为巷道三维建模数据获取提供了方便。以锦麟磷矿巷道三维建模工程实施为例，结合传统控制测量和三维激光扫描各自的优势，把点云数据纳入到大地坐标系下的同时，有效控制点云配准过程中的误差累积，得到高精度的矿山三维模型。三维激光扫描技术可有效降低外业数据采集的工作量和难度，但同时增加了内业的数据处理时间，目前的内业数据处理涉及的数据处理环节多，人工交互操作量大，如何提高数据处理的自动化程度是今后需要继续研究的课题。
随着信息技术研究的深入以及数字地球、数字矿山等概念的提出，空间三维信息数据显得越来越重要。所谓数字矿山就是对矿山整体及其相关现象的统一表达与数字化再现，把矿山的所有空间数据进行数字化的存储和深加工，数字矿山的基础是矿山的空间三维信息。三维激光扫描技术的发展为矿山三维信息的获取提供了全新的技术手段和方法，为数字矿山的发展提供了有力的技术支撑。
1地面三维激光扫描技术
1.1地面三维激光扫描技术简介
三维激光扫描技术利用激光测距的原理，完整并高精度的重建扫描实物，快速获得空间三维数据，具有采集速度快、高分辨率、高精度、非接触式测量、实时、动态以及高度自动化等优势。三维激光扫所获取的数据称为点云数据，它可理解为大量离散点的集合，其包含的信息量十分丰富。点云数据中每个三维数据都是直接采集目标的真实数据，所以无需任何实物表面的处理，使得后期处理的数据完全真实可靠。
1.2地面三维激光扫描原理
地面三维激光扫描系统集激光发射器、数码相机、控制电路板、滤光镜为一体，能够在短时间内高速地获取被测对象表面的三维空间信息。它利用激光测距的原理，通过对水平方向与竖直方向旋转的角度记录，计算出被测点与扫描仪的相对位置。扫描仪的滤光镜在竖直方向运转，扫描仪机身在水平方向旋转，同时激光发射器不间断的发射激光，对被测对象完成从左至右，从上到下的矩阵式扫描，扫描的数据实时地存入设备的硬盘中，通过点云后处理软件，在电脑上呈现出高密度且排列有序的点云数据。其工作原理见图1。
2基于地面三维激光扫描的巷道建模
2.1项目概况
贵州锦麟化工织金新华矿区位于贵州省织金县，是贵州三大主要磷矿区之一，磷矿资源储量14.9亿吨，占贵州省磷矿储量的54.4%，伴生稀土储量190万吨，是全国唯一保存较好、质量较优的磷矿。开采采用侧向出矿三步回采中深孔房柱法。
为了满足“数字矿山”建设要求，采用地面三维激光扫描技术进行巷道三维建模。
2.2数据获取
锦麟磷矿地下矿井巷道较复杂，根据已有的设计和实地踏勘，制定可行的控制点布设方案和激光扫描实施方案，根据工程要求确定数据处理方案。
2.2.1多站点云配准及解决方案
地面三维激光扫描仪的扫描角度和距离有限，只能扫描到可视范围内的物体。对于复杂的大型场景，由于范围比较大，且相互之间遮挡严重，很难通过一站获取完整的场景数据，因此采用多站扫描和点云配准的技术构成完整的场景数据。
多站扫描一个对象，需进行多站点云配准，会引起误差传递和积累，使得模型端点处的点位误差较大。检测多站点云数据配准精度是非常必要的，在实际工程中采用了以下解决方案：
（1）在测区内布设控制网，用控制网把测区划分为小块分区，每块分区里以含有3-6个控制点。控制点过于密集或分区过大都是不合适的。
（2）每块分区的控制点要均匀分布，避免在1条直线上。每个控制点在同一方向外延的扫描站为1-2站，利用点云配准算法配准点云数据时，可有效控制误差传递。
（3）控制网的精度会直接影响到点云数据的拼接精度，因此测量控制坐标的仪器需选用高精度的测量仪器，并对控制网进行严密平差。
2.2.2矿井巷道三维激光扫描
考虑到巷道地面三维激光扫描的特点及作业环境影响，锦麟磷矿巷道三维激光扫描的实施如下：
（1）制定扫描实施方案。扫描实施方案要确定扫描站点的位置和扫描时的定向及定位方式、每个扫描站上扫描的目标和每个目标的扫描分辨率。
（2）选定三维激光扫描的扫描站点。在选取三维激光扫描站点位置时，要充分考虑扫描区域的地形和环境因素，尽量用较少的扫描站完成整个激光扫描，减少外业工作量和内业数据处理工作量。 （3）确保点云数据相互之间有一定的重合度。为了完成整个场景的点云配准，激光扫描仪获取数据时，要确保点云数据相互之间有合适的重合区域。但过多的重叠区不仅会带来过多的数据冗余，而且会增加外业扫描和内业处理的时间。
（4）扫描时把相关控制点纳入到点云数据里。在实际工程中采用的方法是：在控制点上贴纸质标靶，要确保标靶的靶心正对着控制点的标志中心；然后在控制点的附近架设扫描仪，扫描时连同标靶一起扫描，提取标靶靶心的坐标值。
（5）点云数据需及时配准和检查。当天扫描的点云数据要及时快速配准，以便检查扫描数据质量或是否存在漏洞，对于质量不好的扫描数据要重新扫描，在数据漏洞的地方要进行补扫。
2.3数据处理及建模
室外作业完成后，获得了三维激光点云数据和控制点坐标数据，就可进行室内数据处理，主要包括点云数据处理、点云建模和模型优化。
2.3.1点云数据处理
点云数据处理包括去噪、配准、转换坐标系、分割以及简化。具体处理步骤如下：
（1）去除噪点。三维激光扫描仪在扫描时，由于周围环境的影响，会产生大量噪点，影响三维重建后模型的质量，需去除点云数据的噪点。除了使用软件自动化去噪功能外，还需人工识别噪点并去除，以确保数据的可用性。
（2）多站点配准。去除噪点的点云数据按照控制网的分区进行点云配准。为了确保多站点数据的配准精度，本工程中，三维激光扫描多站之间重叠区域绝对误差的均方根误差标准为5mm。
（3）点云数据与控制网配准。具体做法是：根据控制点的坐标值和靶心的坐标值解算分区点云数据的旋转平移参数，从而把分区点云数据纳入到大地坐标系下，解算时，如果靶心坐标和控制坐标不匹配或残差过大，点云配准精度达不到要求，需重新匹配点云数据。
（4）点云数据简化压缩。为了便于点云建模，，需对过密区域的点云数据进行抽稀，减少点数量。使用重采样对点云数据进行抽稀，结合实际要求采用按点云距离重采样。重采样后的点云数据不但减少了数量，而且提高了点云建模的质量。
2.3.2点云建模及模型优化
经过处理的点云数据可以直接用于三维重建，即可建立矿井巷道的三维模型。点云建模就是点云三角网格化。使用点云建模软件对点云数据进行三角剖分，建立三维模型。
2.4地面三维激光扫描精度检查
选用未参与坐标转换的标靶点进行平面精度统计，共检查56点，平面位置较差最小为0.2cm，最大为6.8cm，精度统计结果见表1。
以控制点的标靶坐标为真值，计算地面三维激光扫描数据平面位置中误差为4.8cm，可以看出，地面三维激光扫描平面精度可以满足测量要求。
3结论
地面三维激光扫描技术具有高分辨率、高采样率以及非接触式测量优势，为巷道三维建模数据获取提供了方便。以锦麟磷矿巷道三维建模工程实施为例，结合传统控制测量和三维激光扫描各自的优势，把点云数据纳入到大地坐标系下的同时，有效控制点云配准过程中的误差累积，得到高精度的矿山三维模型。三维激光扫描技术可有效降低外业数据采集的工作量和难度，但同时增加了内业的数据处理时间，目前的内业数据处理涉及的数据处理环节多，人工交互操作量大，如何提高数据处理的自动化程度是今后需要继续研究的课题。
[关键词]地面三维激光扫描 点云数据 三维建模 锦麟磷矿 巷道
[中图分类号] TN248 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-6-191-2
随着信息技术研究的深入以及数字地球、数字矿山等概念的提出，空间三维信息数据显得越来越重要。所谓数字矿山就是对矿山整体及其相关现象的统一表达与数字化再现，把矿山的所有空间数据进行数字化的存储和深加工，数字矿山的基础是矿山的空间三维信息。三维激光扫描技术的发展为矿山三维信息的获取提供了全新的技术手段和方法，为数字矿山的发展提供了有力的技术支撑。
1地面三维激光扫描技术
1.1地面三维激光扫描技术简介
三维激光扫描技术利用激光测距的原理，完整并高精度的重建扫描实物，快速获得空间三维数据，具有采集速度快、高分辨率、高精度、非接触式测量、实时、动态以及高度自动化等优势。三维激光扫所获取的数据称为点云数据，它可理解为大量离散点的集合，其包含的信息量十分丰富。点云数据中每个三维数据都是直接采集目标的真实数据，所以无需任何实物表面的处理，使得后期处理的数据完全真实可靠。
1.2地面三维激光扫描原理
地面三维激光扫描系统集激光发射器、数码相机、控制电路板、滤光镜为一体，能够在短时间内高速地获取被测对象表面的三维空间信息。它利用激光测距的原理，通过对水平方向与竖直方向旋转的角度记录，计算出被测点与扫描仪的相对位置。扫描仪的滤光镜在竖直方向运转，扫描仪机身在水平方向旋转，同时激光发射器不间断的发射激光，对被测对象完成从左至右，从上到下的矩阵式扫描，扫描的数据实时地存入设备的硬盘中，通过点云后处理软件，在电脑上呈现出高密度且排列有序的点云数据。其工作原理见图1。
2基于地面三维激光扫描的巷道建模
2.1项目概况
贵州锦麟化工织金新华矿区位于贵州省织金县，是贵州三大主要磷矿区之一，磷矿资源储量14.9亿吨，占贵州省磷矿储量的54.4%，伴生稀土储量190万吨，是全国唯一保存较好、质量较优的磷矿。开采采用侧向出矿三步回采中深孔房柱法。
为了满足“数字矿山”建设要求，采用地面三维激光扫描技术进行巷道三维建模。
2.2数据获取
锦麟磷矿地下矿井巷道较复杂，根据已有的设计和实地踏勘，制定可行的控制点布设方案和激光扫描实施方案，根据工程要求确定数据处理方案。
2.2.1多站点云配准及解决方案
地面三维激光扫描仪的扫描角度和距离有限，只能扫描到可视范围内的物体。对于复杂的大型场景，由于范围比较大，且相互之间遮挡严重，很难通过一站获取完整的场景数据，因此采用多站扫描和点云配准的技术构成完整的场景数据。
多站扫描一个对象，需进行多站点云配准，会引起误差传递和积累，使得模型端点处的点位误差较大。检测多站点云数据配准精度是非常必要的，在实际工程中采用了以下解决方案：
（1）在测区内布设控制网，用控制网把测区划分为小块分区，每块分区里以含有3-6个控制点。控制点过于密集或分区过大都是不合适的。
（2）每块分区的控制点要均匀分布，避免在1条直线上。每个控制点在同一方向外延的扫描站为1-2站，利用点云配准算法配准点云数据时，可有效控制误差传递。
（3）控制网的精度会直接影响到点云数据的拼接精度，因此测量控制坐标的仪器需选用高精度的测量仪器，并对控制网进行严密平差。
2.2.2矿井巷道三维激光扫描
考虑到巷道地面三维激光扫描的特点及作业环境影响，锦麟磷矿巷道三维激光扫描的实施如下：
（1）制定扫描实施方案。扫描实施方案要确定扫描站点的位置和扫描时的定向及定位方式、每个扫描站上扫描的目标和每个目标的扫描分辨率。
（2）选定三维激光扫描的扫描站点。在选取三维激光扫描站点位置时，要充分考虑扫描区域的地形和环境因素，尽量用较少的扫描站完成整个激光扫描，减少外业工作量和内业数据处理工作量。
（3）确保点云数据相互之间有一定的重合度。为了完成整个场景的点云配准，激光扫描仪获取数据时，要确保点云数据相互之间有合适的重合区域。但过多的重叠区不仅会带来过多的数据冗余，而且会增加外业扫描和内业处理的时间。
（4）扫描时把相关控制点纳入到点云数据里。在实际工程中采用的方法是：在控制点上贴纸质标靶，要确保标靶的靶心正对着控制点的标志中心；然后在控制点的附近架设扫描仪，扫描时连同标靶一起扫描，提取标靶靶心的坐标值。
（5）点云数据需及时配准和检查。当天扫描的点云数据要及时快速配准，以便检查扫描数据质量或是否存在漏洞，对于质量不好的扫描数据要重新扫描，在数据漏洞的地方要进行补扫。
2.3数据处理及建模
室外作业完成后，获得了三维激光点云数据和控制点坐标数据，就可进行室内数据处理，主要包括点云数据处理、点云建模和模型优化。
2.3.1点云数据处理
点云数据处理包括去噪、配准、转换坐标系、分割以及简化。具体处理步骤如下：
（1）去除噪点。三维激光扫描仪在扫描时，由于周围环境的影响，会产生大量噪点，影响三维重建后模型的质量，需去除点云数据的噪点。除了使用软件自动化去噪功能外，还需人工识别噪点并去除，以确保数据的可用性。 （2）多站点配准。去除噪点的点云数据按照控制网的分区进行点云配准。为了确保多站点数据的配准精度，本工程中，三维激光扫描多站之间重叠区域绝对误差的均方根误差标准为5mm。
（3）点云数据与控制网配准。具体做法是：根据控制点的坐标值和靶心的坐标值解算分区点云数据的旋转平移参数，从而把分区点云数据纳入到大地坐标系下，解算时，如果靶心坐标和控制坐标不匹配或残差过大，点云配准精度达不到要求，需重新匹配点云数据。
（4）点云数据简化压缩。为了便于点云建模，，需对过密区域的点云数据进行抽稀，减少点数量。使用重采样对点云数据进行抽稀，结合实际要求采用按点云距离重采样。重采样后的点云数据不但减少了数量，而且提高了点云建模的质量。
2.3.2点云建模及模型优化
经过处理的点云数据可以直接用于三维重建，即可建立矿井巷道的三维模型。点云建模就是点云三角网格化。使用点云建模软件对点云数据进行三角剖分，建立三维模型。
2.4地面三维激光扫描精度检查
选用未参与坐标转换的标靶点进行平面精度统计，共检查56点，平面位置较差最小为0.2cm，最大为6.8cm，精度统计结果见表1。
以控制点的标靶坐标为真值，计算地面三维激光扫描数据平面位置中误差为4.8cm，可以看出，地面三维激光扫描平面精度可以满足测量要求。
3结论
地面三维激光扫描技术具有高分辨率、高采样率以及非接触式测量优势，为巷道三维建模数据获取提供了方便。以锦麟磷矿巷道三维建模工程实施为例，结合传统控制测量和三维激光扫描各自的优势，把点云数据纳入到大地坐标系下的同时，有效控制点云配准过程中的误差累积，得到高精度的矿山三维模型。三维激光扫描技术可有效降低外业数据采集的工作量和难度，但同时增加了内业的数据处理时间，目前的内业数据处理涉及的数据处理环节多，人工交互操作量大，如何提高数据处理的自动化程度是今后需要继续研究的课题。
随着信息技术研究的深入以及数字地球、数字矿山等概念的提出，空间三维信息数据显得越来越重要。所谓数字矿山就是对矿山整体及其相关现象的统一表达与数字化再现，把矿山的所有空间数据进行数字化的存储和深加工，数字矿山的基础是矿山的空间三维信息。三维激光扫描技术的发展为矿山三维信息的获取提供了全新的技术手段和方法，为数字矿山的发展提供了有力的技术支撑。
1地面三维激光扫描技术
1.1地面三维激光扫描技术简介
三维激光扫描技术利用激光测距的原理，完整并高精度的重建扫描实物，快速获得空间三维数据，具有采集速度快、高分辨率、高精度、非接触式测量、实时、动态以及高度自动化等优势。三维激光扫所获取的数据称为点云数据，它可理解为大量离散点的集合，其包含的信息量十分丰富。点云数据中每个三维数据都是直接采集目标的真实数据，所以无需任何实物表面的处理，使得后期处理的数据完全真实可靠。
1.2地面三维激光扫描原理
地面三维激光扫描系统集激光发射器、数码相机、控制电路板、滤光镜为一体，能够在短时间内高速地获取被测对象表面的三维空间信息。它利用激光测距的原理，通过对水平方向与竖直方向旋转的角度记录，计算出被测点与扫描仪的相对位置。扫描仪的滤光镜在竖直方向运转，扫描仪机身在水平方向旋转，同时激光发射器不间断的发射激光，对被测对象完成从左至右，从上到下的矩阵式扫描，扫描的数据实时地存入设备的硬盘中，通过点云后处理软件，在电脑上呈现出高密度且排列有序的点云数据。其工作原理见图1。
2基于地面三维激光扫描的巷道建模
2.1项目概况
贵州锦麟化工织金新华矿区位于贵州省织金县，是贵州三大主要磷矿区之一，磷矿资源储量14.9亿吨，占贵州省磷矿储量的54.4%，伴生稀土储量190万吨，是全国唯一保存较好、质量较优的磷矿。开采采用侧向出矿三步回采中深孔房柱法。
为了满足“数字矿山”建设要求，采用地面三维激光扫描技术进行巷道三维建模。
2.2数据获取
锦麟磷矿地下矿井巷道较复杂，根据已有的设计和实地踏勘，制定可行的控制点布设方案和激光扫描实施方案，根据工程要求确定数据处理方案。
2.2.1多站点云配准及解决方案
地面三维激光扫描仪的扫描角度和距离有限，只能扫描到可视范围内的物体。对于复杂的大型场景，由于范围比较大，且相互之间遮挡严重，很难通过一站获取完整的场景数据，因此采用多站扫描和点云配准的技术构成完整的场景数据。
多站扫描一个对象，需进行多站点云配准，会引起误差传递和积累，使得模型端点处的点位误差较大。检测多站点云数据配准精度是非常必要的，在实际工程中采用了以下解决方案：
（1）在测区内布设控制网，用控制网把测区划分为小块分区，每块分区里以含有3-6个控制点。控制点过于密集或分区过大都是不合适的。
（2）每块分区的控制点要均匀分布，避免在1条直线上。每个控制点在同一方向外延的扫描站为1-2站，利用点云配准算法配准点云数据时，可有效控制误差传递。
（3）控制网的精度会直接影响到点云数据的拼接精度，因此测量控制坐标的仪器需选用高精度的测量仪器，并对控制网进行严密平差。
2.2.2矿井巷道三维激光扫描
考虑到巷道地面三维激光扫描的特点及作业环境影响，锦麟磷矿巷道三维激光扫描的实施如下：
（1）制定扫描实施方案。扫描实施方案要确定扫描站点的位置和扫描时的定向及定位方式、每个扫描站上扫描的目标和每个目标的扫描分辨率。
（2）选定三维激光扫描的扫描站点。在选取三维激光扫描站点位置时，要充分考虑扫描区域的地形和环境因素，尽量用较少的扫描站完成整个激光扫描，减少外业工作量和内业数据处理工作量。 （3）确保点云数据相互之间有一定的重合度。为了完成整个场景的点云配准，激光扫描仪获取数据时，要确保点云数据相互之间有合适的重合区域。但过多的重叠区不仅会带来过多的数据冗余，而且会增加外业扫描和内业处理的时间。
（4）扫描时把相关控制点纳入到点云数据里。在实际工程中采用的方法是：在控制点上贴纸质标靶，要确保标靶的靶心正对着控制点的标志中心；然后在控制点的附近架设扫描仪，扫描时连同标靶一起扫描，提取标靶靶心的坐标值。
（5）点云数据需及时配准和检查。当天扫描的点云数据要及时快速配准，以便检查扫描数据质量或是否存在漏洞，对于质量不好的扫描数据要重新扫描，在数据漏洞的地方要进行补扫。
2.3数据处理及建模
室外作业完成后，获得了三维激光点云数据和控制点坐标数据，就可进行室内数据处理，主要包括点云数据处理、点云建模和模型优化。
2.3.1点云数据处理
点云数据处理包括去噪、配准、转换坐标系、分割以及简化。具体处理步骤如下：
（1）去除噪点。三维激光扫描仪在扫描时，由于周围环境的影响，会产生大量噪点，影响三维重建后模型的质量，需去除点云数据的噪点。除了使用软件自动化去噪功能外，还需人工识别噪点并去除，以确保数据的可用性。
（2）多站点配准。去除噪点的点云数据按照控制网的分区进行点云配准。为了确保多站点数据的配准精度，本工程中，三维激光扫描多站之间重叠区域绝对误差的均方根误差标准为5mm。
（3）点云数据与控制网配准。具体做法是：根据控制点的坐标值和靶心的坐标值解算分区点云数据的旋转平移参数，从而把分区点云数据纳入到大地坐标系下，解算时，如果靶心坐标和控制坐标不匹配或残差过大，点云配准精度达不到要求，需重新匹配点云数据。
（4）点云数据简化压缩。为了便于点云建模，，需对过密区域的点云数据进行抽稀，减少点数量。使用重采样对点云数据进行抽稀，结合实际要求采用按点云距离重采样。重采样后的点云数据不但减少了数量，而且提高了点云建模的质量。
2.3.2点云建模及模型优化
经过处理的点云数据可以直接用于三维重建，即可建立矿井巷道的三维模型。点云建模就是点云三角网格化。使用点云建模软件对点云数据进行三角剖分，建立三维模型。
2.4地面三维激光扫描精度检查
选用未参与坐标转换的标靶点进行平面精度统计，共检查56点，平面位置较差最小为0.2cm，最大为6.8cm，精度统计结果见表1。
以控制点的标靶坐标为真值，计算地面三维激光扫描数据平面位置中误差为4.8cm，可以看出，地面三维激光扫描平面精度可以满足测量要求。
3结论
地面三维激光扫描技术具有高分辨率、高采样率以及非接触式测量优势，为巷道三维建模数据获取提供了方便。以锦麟磷矿巷道三维建模工程实施为例，结合传统控制测量和三维激光扫描各自的优势，把点云数据纳入到大地坐标系下的同时，有效控制点云配准过程中的误差累积，得到高精度的矿山三维模型。三维激光扫描技术可有效降低外业数据采集的工作量和难度，但同时增加了内业的数据处理时间，目前的内业数据处理涉及的数据处理环节多，人工交互操作量大，如何提高数据处理的自动化程度是今后需要继续研究的课题。