CN107102339A - 一种地面线数据的自动生成方法 - Google Patents
一种地面线数据的自动生成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107102339A CN107102339A CN201710291066.4A CN201710291066A CN107102339A CN 107102339 A CN107102339 A CN 107102339A CN 201710291066 A CN201710291066 A CN 201710291066A CN 107102339 A CN107102339 A CN 107102339A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- ground
- ground route
- route
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 24
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 claims abstract description 6
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000012447 hatching Effects 0.000 claims description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 abstract description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 230000008521 reorganization Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供了一种地面线数据的自动生成方法，包括以下步骤：基于激光雷达获得地面线的点云数据；对上述获得的点云数据进行处理；根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线；将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据，本发明的方法可以进行设计地面线的快速自动提取，提高公路勘测设计的效率，节省外业测量成本，并实现激光雷达测量与公路施工图设计的一体化；在构造物比较多的地区，该系统生成的地面线相比较数模内插的方法而言，更准确的反映了微地貌真实的地表信息。
Description
技术领域
本发明涉及测绘领域，具体涉及到一种地面线数据的自动生成方法。
背景技术
目前公路勘察设计中获取地面线信息效率低、精度低。目前主流的方法是利用全站仪或实时差分定位技术(rael-time kinematic,RTK)先放样出中桩，然后再利用RTK测出每个横断面的高程。然而，这种方式采用单点接触测量，导致其作业速度较慢，同时由于勘测区域内天气、交通以及地形困难程度等自然条件的限制，容易造成测绘成果精度不高，工期难以保证，勘测成本加大的不良后果。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种地面线数据的自动生成方法，本发明利用该方法可以进行设计地面线的快速自动提取，提高公路勘测设计的效率，节省外业测量成本，并实现激光雷达测量与公路施工图设计的一体化。
本发明提供了一种地面线数据的自动生成方法，包括以下步骤：
基于激光雷达获得地面线的点云数据；
对上述获得的点云数据进行处理；
根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线；
将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据。
上述的生成方法，其中，所述基于激光雷达获得地面线的点云数据的步骤包括：
确定路线方案，所述确定路线方案通过若干个中桩坐标点进行表达；
根据上述的中桩坐标生成各个线路的中线，沿着路线的前进方向按相应间隔生成垂直于路线的矩形格网。
上述的生成方法，其中，所述对上述获得的点云数据进行处理的步骤包括：
根据提供的中桩坐标生成地面线的剖线，设置阈值T1，提取到横断面剖线平面距离小于T1的分类后激光点，并作为生成地面线的备选点。
上述的生成方法，其中，所述根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线的步骤包括：
将提取出到横断面剖线平面距离小于T1范围内的激光点在平面上向地面线剖面线作垂线，根据垂线距离的大小设定阈值T2(T2<T1)，将到剖面线距离在T2范围内的点，以垂足点的平面位置和激光点的高程作为地面线上的点，并生成初始地面线；
对初始地面线上的点按找地面线方向排序并进行扫描，若是发现空洞较大区域，由到剖面线距离在[T2,T1]内的地面点投影到地面线剖面线上进行填充，其高程则由周围提取出的地面点建模内插，常用的三维数字地面模型有不规则三角网模型和格网模型，采用三角网模型分别对各个地面线附近的地面点进行地形建模，根据三角网插值法进行点高程的内插，最后输出设计地面线。
上述的生成方法，其中，所述将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据的步骤包括：
分为数据层、服务层和用户层。
上述的生成方法，其中，所述数据层包括机载LiDAR系统采集获取的LiDAR点云数据和DOM数据，以及设计所需要的中桩信息数据；所述服务层在可视化的图形平台上，为用户提供点云分类处理、点云提取处理、地面线生成和简化服务；用户层是通过数据交互和参数设置调用服务层的各项功能和服务来处理数据层中的数据，并在视图窗口中直观显示。
上述的生成方法，其中，还将地面线数据与LiDAR点云数据和DOM数据直接进行叠加显示，进而通过点云和DOM影像对生成的地面线数据作进一步的检查和编辑工作，进而生成更准确更符合真实地表的地面线数据。
本发明具有以下优点：
1、利用该方法可以进行设计地面线的快速自动提取，提高公路勘测设计的效率，节省外业测量成本，并实现激光雷达测量与公路施工图设计的一体化；在构造物比较多的地区，该系统生成的地面线相比较数模内插的方法而言，更准确的反映了微地貌真实的地表信息；该方法生成断面地面线的方法可替代人工实测，该文方法生成23 550个断面并检查仅需1～2h，而野外实测一人一天仅可测得40个断面，效率得到大大地提高；在困难复杂地区，利用传统方法在花费大量人力、物力的情况下仍无法准确的采集公路设计所需的地表信息，而本方法基于高精度LiDAR数据可以克服植被茂密的影响，准确获取满足高速公路改扩建详测与施工图设计要求的地表信息。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明及其特征、外形和优点将会变得更明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
图1为本发明提供的一种地面线数据的自动生成方法的流程示意图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
参照图1所示，本发明提供了一种地面线数据的自动生成方法，包括以下步骤：
步骤S1：基于激光雷达获得地面线的点云数据，其中包括：确定路线方案，所述确定路线方案通过若干个中桩坐标点进行表达；根据上述的中桩坐标生成各个线路的中线，沿着路线的前进方向按相应间隔生成垂直于路线的矩形格网，进一步，当用户进行空间查询时，除了可以根据点的坐标和范围进行查询，也可以通过桩号进行查询，为后续工作中激光点云数据的快速提取提供基础。
步骤S2：对上述获得的点云数据进行处理，其中包括：根据提供的中桩坐标生成地面线的剖线，设置阈值T1，提取到横断面剖线平面距离小于T1的分类后激光点，并作为生成地面线的备选点，也就是说，由于LiDAR点云数据具有密度大、精度高等特点，地面线形态可直接由地面线周围的地面点进行表达，点云提取在分类后点云的基础上，根据提供的中桩坐标文件生成地面线的剖线，设置阈值T1，提取到横断面剖线平面距离小于T1的分类后激光点，并作为生成地面线的备选点。
步骤S3：根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线，具体包括：将提取出到横断面剖线平面距离小于T1范围内的激光点在平面上向地面线剖面线作垂线，根据垂线距离的大小设定阈值T2(T2<T1)，将到剖面线距离在T2范围内的点，以垂足点的平面位置和激光点的高程作为地面线上的点，并生成初始地面线；
对初始地面线上的点按找地面线方向排序并进行扫描，若是发现空洞较大区域，由到剖面线距离在[T2,T1]内的地面点投影到地面线剖面线上进行填充，其高程则由周围提取出的地面点建模内插，常用的三维数字地面模型有不规则三角网模型和格网模型，采用三角网模型分别对各个地面线附近的地面点进行地形建模，根据三角网插值法进行点高程的内插，最后输出设计地面线。
步骤S4：将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据，其中包括：地面线自动提取系统的设计目标是通过充分利用LiDAR点云数据高精度、高密度的特点，实现快速的自动提取地面线，并可在可视化环境对地面线数据进行快速检查和自由编辑。按照系统设计的目标，将系统分为数据层、服务层和用户层，进一步优选，数据层主要是包括机载LiDAR系统采集获取的LiDAR点云数据和DOM数据，以及设计所需要的中桩信息等数据；服务层主要在可视化的图形平台上，为用户提供点云分类处理、点云提取处理、地面线生成和简化等服务；用户层主要是通过数据交互和参数设置等调用服务层的各项功能和服务来处理数据层中的数据，并在视图窗口中直观显示。
在本发明一优选但非限制的实施例中，还将地面线数据与LiDAR点云数据和DOM数据直接进行叠加显示，进而通过点云和DOM影像对生成的地面线数据作进一步的检查和编辑工作，进而生成更准确更符合真实地表的地面线数据，以及本发明可对任意中桩任意方向的地面线进行采集，在参数设置中根据实际设计的需求，设置地面线采集的范围和宽度，并根据生成的地面剖面线对分类后的点云数据进行提取，得到备选点数据，进一步优选，根据提取出的备选点数据，该系统可进一步快速自动生成地面线数据，其输出的地面线成果主要是文本格式表示，利用MicroStation平台的数据接口，该系统也可将地面线数据与LiDAR点云数据和DOM数据直接进行叠加显示，进而通过点云和DOM影像对生成的地面线数据作进一步的检查和编辑工作，进而生成更准确更符合真实地表的地面线数据。
依据本发明的举出一具体的实施例：
以广西柳州至南宁高速公路改扩建工程为例，在植被覆盖特别严重的10km路段分别利用该软件和数模内插生成两组地面线，并进行野外实测检验，将两组断面与野外实测断面进行对比，该软件生成的设计地面线信息精度得到明显提高，生成断面合格率也高达99.6％，完全满足公路改扩建勘测设计详测与施工图设计的要求；通过对比分析，本发明自动提取设计地面线数据的方法具有以下特点：
1)精度高。在构造物比较多的地区，该系统生成的地面线相比较数模内插的方法而言，更准确的反映了微地貌真实的地表信息。
2)效率高。该方法生成断面地面线的方法可替代人工实测，该文方法生成23 550个断面并检查仅需1～2h，而野外实测一人一天仅可测得40个断面，效率得到大大地提高。
3)在困难复杂地区，利用传统方法在花费大量人力、物力的情况下仍无法准确的采集公路设计所需的地表信息，而本方法基于高精度LiDAR数据可以克服植被茂密的影响，准确获取满足高速公路改扩建详测与施工图设计要求的地表信息。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (7)
1.一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于激光雷达获得地面线的点云数据；
对上述获得的点云数据进行处理；
根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线；
将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据。
2.如权利要求1所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，所述基于激光雷达获得地面线的点云数据的步骤包括：
确定路线方案，所述确定路线方案通过若干个中桩坐标点进行表达；
根据上述的中桩坐标生成各个线路的中线，沿着路线的前进方向按相应间隔生成垂直于路线的矩形格网。
3.如权利要求2所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，所述对上述获得的点云数据进行处理的步骤包括：
根据提供的中桩坐标生成地面线的剖线，设置阈值T1，提取到横断面剖线平面距离小于T1的分类后激光点，并作为生成地面线的备选点。
4.如权利要求3所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，所述根据点云数据中的地面类点进行数据建模和高程内插获得地面线的步骤包括：
将提取出到横断面剖线平面距离小于T1范围内的激光点在平面上向地面线剖面线作垂线，根据垂线距离的大小设定阈值T2(T2<T1)，将到剖面线距离在T2范围内的点，以垂足点的平面位置和激光点的高程作为地面线上的点，并生成初始地面线；
对初始地面线上的点按找地面线方向排序并进行扫描，若是发现空洞较大区域，由到剖面线距离在[T2,T1]内的地面点投影到地面线剖面线上进行填充，其高程则由周围提取出的地面点建模内插，常用的三维数字地面模型有不规则三角网模型和格网模型，采用三角网模型分别对各个地面线附近的地面点进行地形建模，根据三角网插值法进行点高程的内插，最后输出设计地面线。
5.如权利要求4所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，所述将所述获得的地面线在可视化图形环境中进行绘制，通过叠加LiDAR点云和DOM数据，对生成的地面线进行可视化检查和编辑，最终生成地面线数据的步骤包括：
分为数据层、服务层和用户层。
6.如权利要求5所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，所述数据层包括机载LiDAR系统采集获取的LiDAR点云数据和DOM数据，以及设计所需要的中桩信息数据；所述服务层在可视化的图形平台上，为用户提供点云分类处理、点云提取处理、地面线生成和简化服务；用户层是通过数据交互和参数设置调用服务层的各项功能和服务来处理数据层中的数据，并在视图窗口中直观显示。
7.如权利要求1-6任一项所述的一种地面线数据的自动生成方法，其特征在于，还将地面线数据与LiDAR点云数据和DOM数据直接进行叠加显示，进而通过点云和DOM影像对生成的地面线数据作进一步的检查和编辑工作，进而生成更准确更符合真实地表的地面线数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710291066.4A CN107102339A (zh) | 2017-04-28 | 2017-04-28 | 一种地面线数据的自动生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710291066.4A CN107102339A (zh) | 2017-04-28 | 2017-04-28 | 一种地面线数据的自动生成方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107102339A true CN107102339A (zh) | 2017-08-29 |
Family
ID=59657684
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710291066.4A Pending CN107102339A (zh) | 2017-04-28 | 2017-04-28 | 一种地面线数据的自动生成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107102339A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107610223A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-01-19 | 广东电网有限责任公司机巡作业中心 | 基于LiDAR点云的电力塔三维重建方法 |
| CN109029347A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-18 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 基于北斗自动化监控系统的滑坡位移沉降的测量系统及方法 |
| CN109059848A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-21 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种用于测量管道周围环境的滑坡位移沉降的方法 |
| CN109141350A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 用于滑坡位移沉降测量的北斗高精度自动化监控系统 |
| CN110880202A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-13 | 中电科特种飞机系统工程有限公司 | 一种三维地形模型创建方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB0704368D0 (en) * | 2007-03-07 | 2007-04-11 | Kokkas Nikolaos | Geodata fusion for automated 3D city modelling |
| CN101814102A (zh) * | 2010-03-16 | 2010-08-25 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种基于高分辨卫星影像的公路测设方法 |
| CN102445186A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-05-09 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种激光雷达扫描生成公路设计地表信息方法 |
| CN102620721A (zh) * | 2012-03-14 | 2012-08-01 | 广东省公路勘察规划设计院股份有限公司 | 一种基于精细数字地面模型的公路测设方法 |
| CN102661736A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-09-12 | 天津市星际空间地理信息工程有限公司 | 一种高速公路改扩建勘测方法 |
| CN103711050A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-09 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法 |
| WO2015039375A1 (zh) * | 2013-09-17 | 2015-03-26 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 点云数据质量自动优化方法及系统 |
-
2017
- 2017-04-28 CN CN201710291066.4A patent/CN107102339A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB0704368D0 (en) * | 2007-03-07 | 2007-04-11 | Kokkas Nikolaos | Geodata fusion for automated 3D city modelling |
| CN101814102A (zh) * | 2010-03-16 | 2010-08-25 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种基于高分辨卫星影像的公路测设方法 |
| CN102445186A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-05-09 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种激光雷达扫描生成公路设计地表信息方法 |
| CN102620721A (zh) * | 2012-03-14 | 2012-08-01 | 广东省公路勘察规划设计院股份有限公司 | 一种基于精细数字地面模型的公路测设方法 |
| CN102661736A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-09-12 | 天津市星际空间地理信息工程有限公司 | 一种高速公路改扩建勘测方法 |
| WO2015039375A1 (zh) * | 2013-09-17 | 2015-03-26 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 点云数据质量自动优化方法及系统 |
| CN103711050A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-09 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 岑敏仪: "《高速铁路精密测量理论及测绘新技术应用国际学术研讨会论文集》", 31 August 2010, 西南大学出版社 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107610223A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-01-19 | 广东电网有限责任公司机巡作业中心 | 基于LiDAR点云的电力塔三维重建方法 |
| CN107610223B (zh) * | 2017-09-20 | 2020-09-25 | 广东电网有限责任公司机巡作业中心 | 基于LiDAR点云的电力塔三维重建方法 |
| CN109029347A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-18 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 基于北斗自动化监控系统的滑坡位移沉降的测量系统及方法 |
| CN109059848A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-21 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种用于测量管道周围环境的滑坡位移沉降的方法 |
| CN109141350A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 用于滑坡位移沉降测量的北斗高精度自动化监控系统 |
| CN110880202A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-13 | 中电科特种飞机系统工程有限公司 | 一种三维地形模型创建方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110880202B (zh) * | 2019-12-02 | 2023-03-21 | 中电科特种飞机系统工程有限公司 | 一种三维地形模型创建方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113034689B (zh) | 基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法和系统、存储介质 | |
| CN107167815A (zh) | 一种公路公路地面线数据的自动生成系统及方法 | |
| CN107102339A (zh) | 一种地面线数据的自动生成方法 | |
| KR101165534B1 (ko) | 수관 식물점 그룹에 대해 시뮬레이트된 나무 줄기 및 나무 가지를 제공하는 지리공간 모델링 시스템 | |
| CN106503060A (zh) | 一种输电线路三维点云数据处理及交跨物获取方法 | |
| CN104008570A (zh) | 一种矿山的双三维建模方法 | |
| CN107085219A (zh) | 一种地面线数据的自动生成系统 | |
| CN109508508A (zh) | 一种露天矿山治理勘查设计方法 | |
| Macay Moreia et al. | From DSM to 3D building models: a quantitative evaluation | |
| JP2010503119A (ja) | 樹冠植生ポイントのグループのシミュレーションによる木の幹を与えるジオスペース的モデリングシステム及び関連方法 | |
| CN109410329B (zh) | 一种雪崩信息提取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112818776B (zh) | 一种基于机载LiDAR点云的铁路既有线横断面测量方法 | |
| CN105005580B (zh) | 一种用于显示水库地形的方法及其装置 | |
| KR100657870B1 (ko) | 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법 | |
| Lai et al. | The territory-wide airborne light detection and ranging survey for the Hong Kong Special Administrative Region | |
| CN107393008A (zh) | 全球地理框架不规则三角网金字塔建模系统及方法 | |
| Aringer et al. | Bavarian 3D building model and update concept based on LiDAR, image matching and cadastre information | |
| McGaughey et al. | Direct measurement of individual tree characteristics from LIDAR data | |
| Yadav et al. | Generating GIS database of street trees using mobile LiDAR data | |
| Klapa et al. | Application of terrestrial laser scanning to the development and updating of the base map | |
| KR102210344B1 (ko) | 3d 정밀 스캐너 기반 현지조사 및 보완측량을 활용한 수치지형도 제작 방법 | |
| Aringer et al. | Calculation and Update of a 3d Building Model of Bavaria Using LIDAR, Image Matching and Catastre Information | |
| Hubacek et al. | Verification of accuracy of the new generation elevation models | |
| Gašparović et al. | A novel automated method for the improvement of photogrammetric DTM accuracy in forests | |
| Spark et al. | Digital Terrain Models and the visualization of structural geology |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170829 |