CN114485571A - 一种基于实景三维技术的农村不动产测绘方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，属于不动产测绘领域，包括以下步骤：步骤一：对测绘区域进行勘察和扫描方案的设计；步骤二：进行资料收集和已有数据分析，同时准备仪器，并对地籍进行调查；步骤三：利用无人机和三维激光扫描设备进行农村不动产数据采集。结合架站式三维激光扫描系统采集农房点云数据，并进行三维数据二维化操作，进而完成部分农村不动产测量。该方法实现了大范围、快速、高精度的复杂农房不动产测量，解决了地形复杂、房屋密集、房屋之间间隔狭窄且内部结构复杂的农房区域测图困难，以及农村不动产测量难、通视效果差、精度低等问题，提升了作业效率，节约了大量的人力、物力投入。
Description
技术领域
本发明涉及不动产测绘技术领域，尤其涉及一种基于实景三维技 术的农村不动产测绘方法。
背景技术
目前在实施农村不动产测绘工作的过程中存在数据采集效率低， 三维激光点云数据处理过程中数据冗余量大、处理效率低、数据存储 量大等问题亟待解决，随着三维建模技术的不断发展，三维建模算法、 三维数据处理、三维数据可视化等方面取得了显著成果，在三维激光 点云数据抽稀、建筑物特征提取和三维激光点云空洞修补算法等方面 进行了研究，为实景三维技术在不动产中的应用难题提供解决思路。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的基于 实景三维技术的农村不动产测绘方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，包括以下步骤：
步骤一：对测绘区域进行勘察和扫描方案的设计；
步骤二：进行资料收集和已有数据分析，同时准备仪器，并对地 籍进行调查；
步骤三：利用无人机和三维激光扫描设备进行农村不动产数据采 集；
步骤四：对三维激光点云数据预处理后，对需量测房屋点云数据 建立局部坐标系，并以高程Z轴为切面，对房屋进行切片；
步骤五：对切片后数据设定一定厚度，对切片(楼层剖面)进行 绘制矢量勾绘和修测；
步骤六：对上述数据进行坐标系转换、勾绘图局部坐标系定义、 数据切片、矢量图勾绘操作；
步骤七：进行三维数据二维化操作，输出成果，完成测绘。
进一步地，用于步骤四中，三维激光点云数据处理基本流程，包 括以下步骤：
在进行数据采集前，需要进行测区勘察和扫描方案的设计；
在数据采集过程中，需要进行扫描参数设置和扫描对象的纹理获 取，尤其在扫描密度的设置上，为保证数据质量和精度要求，在满足 应用要求的前提下，应当尽可能设置较小的采集密度；
获取的原始三维激光数据需要进行一系列的处理；
最终将获取的数据用于项目中。
进一步地，用于三维激光点云数据处理中，原始三维激光数据的 处理包括点云拼接、点云去噪、点云分类、点云平滑、点云抽稀以及 特征提取。
进一步地，用于上述点云抽稀处理中，对三维激光点云数据进行 抽稀处理的方法：
通过构建基于三维空间的体素栅格；
对体素栅格内的点云数据根据设定空间半径阈值检索种子点周 边点云；
对体素栅格空间半径阈值内点云剔除，并标记种子点云，遍历所 有体素栅格内点云；
实现三维激光点云数据抽稀。
进一步地，采用三维空间抽稀方式根据不同的抽稀阈值进行抽 稀，主要步骤如下：
1)计算点云数据最大外包矩形，确定三维空间网格的空间大小；
2)通过对散乱点云建立基于三维空间的体素栅格存贮空间；
3)通过设置抽稀密度确定抽稀阈值；
4)随机选取体素栅格内临近重心位置的点云为种子点；
5)根据抽稀密度查询种子点距离范围内的点云，若存在，剔除 密度内点云，并标记种子点；若不存在，则直接保留种子点；
6)重复循环以上2-4过程，直至所有种子点三维空间半径大于 设置阈值；
7)剔除标记点，即剩余点为抽稀结果点；
8)保存抽稀点云。
进一步地，用于步骤三中，通过无人机拍摄采用倾斜摄影技术进 行地籍测量数据采集，通过架站式三维激光扫描设备进行房产测绘的 数据采集。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
结合架站式三维激光扫描系统采集农房点云数据，并进行三维数 据二维化操作，完成部分农村不动产测量，实现了快速、高精度的复 杂农房不动产测量，解决了地形复杂、房屋密集、房屋之间间隔狭窄 且内部结构复杂的农房区域，农村不动产测量难、点云数据冗余量大、 精度低等问题；于此同时，该方法解决了大范围农村不动产数据采集 困难的问题，提升了作业效率，节约了大量的人力、物力投入。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部 分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限 制。
图1为本发明实施例中的三维激光点云数据处理流程图；
图2为本发明实施例中的体素栅格点云剔除流程图；
图3为本发明实施例中的三维激光点云抽稀处理的逻辑图；
图4为本发明实施例中的三维激光点云抽稀处理的点云压缩量 示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方 案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部 分实施例，而不是全部的实施例。
一种基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，包括以下步骤：
步骤S101：对测绘区域进行勘察和扫描方案的设计；
步骤S103：进行资料收集和已有数据分析，同时准备仪器，并 对地籍进行调查；
步骤S105：利用无人机和三维激光扫描设备进行农村不动产数 据采集；
步骤S107：对三维激光点云数据预处理后，对需量测房屋点云 数据建立局部坐标系，并以高程Z轴为切面，对房屋进行切片；
步骤S109：对切片后数据设定一定厚度，对切片(楼层剖面) 进行绘制矢量勾绘和修测；
步骤S111：对上述数据进行坐标系转换、勾绘图局部坐标系定 义、数据切片、矢量图勾绘操作；
步骤S113：进行三维数据二维化操作，输出成果，完成测绘。
参照图1，在本申请的具体实施例中，用于步骤S107中，三维 激光点云数据处理基本流程，包括以下步骤：
步骤S201：在进行数据采集前，需要进行测区勘察和扫描方案 的设计；
步骤S203：在数据采集过程中，需要进行扫描参数设置和扫描 对象的纹理获取，尤其在扫描密度的设置上，为保证数据质量和精度 要求，在满足应用要求的前提下，应当尽可能设置较小的采集密度；
需要说明的是，数据采集设备为徕卡RTC360三维激光扫描仪， 其中，扫描速度每秒200万点、测距精度1mm+10ppm，本申请的数据 扫描密度选为0.001m。
步骤S205：获取的原始三维激光数据需要进行一系列的处理；
步骤S207：最终将获取的数据用于项目中。
在本申请的具体实施例中，用于步骤S205中，原始三维激光数 据的处理包括点云拼接、点云去噪、点云分类、点云平滑、点云抽稀 以及特征提取。
参照图2，在本申请的具体实施例中，用于步骤S205中，对三 维激光点云数据进行抽稀处理的方法：
步骤S301：通过构建基于三维空间的体素栅格；
步骤S303：对体素栅格内的点云数据根据设定空间半径阈值检 索种子点周边点云；
步骤S305：对体素栅格空间半径阈值内点云剔除，并标记种子 点云，遍历所有体素栅格内点云；
步骤S307：实现三维激光点云数据抽稀。
参照图3，在本申请的具体实施例中，基于上述抽稀处理的方法， 采用三维空间抽稀方式根据不同的抽稀阈值(抽稀半径)进行抽稀， 主要步骤如下：
1)计算点云数据最大外包矩形，确定三维空间网格的空间大小；
2)通过对散乱点云建立基于三维空间的体素栅格存贮空间；
3)通过设置抽稀密度确定抽稀阈值；
4)随机选取体素栅格内临近重心位置的点云为种子点；
5)根据抽稀密度查询种子点距离范围内的点云，若存在，剔除 密度内点云，并标记种子点；若不存在，则直接保留种子点；
6)重复循环以上2-4过程，直至所有种子点三维空间半径大于 设置阈值；
7)剔除标记点，即剩余点为抽稀结果点；
8)保存抽稀点云。
在本申请的具体实施例中，用于步骤S105中，通过无人机拍摄 采用倾斜摄影技术进行地籍测量数据采集，通过架站式三维激光扫描 设备进行房产测绘的数据采集。
具体的，采用无人机倾斜摄影过程中，三维建模技术通过DPModel 软件进行地形要素和房产要素提取。
为了更好的理解本发明的技术方案，结合数据对点云抽稀进一步 说明。
实验
通过上述抽稀处理方法，对抽稀密度(抽稀半径)分别取值，抽 稀密度分别设置为0.001m、0.003m、0.005m、0.007m、0.008m、0.009m、 0.010m、0.015m、0.020m、0.025m、0.030m、0.035m、0.040m、0.045m、 0.050m、0.055m、0.060m、0.065m、0.070m、0.075m、0.080m、0.085m、 0.090m、0.095m、0.100m、0.150m。
点云压缩量具体见图4。
由表得，点云抽稀密度为0.010m～0.020m区间内点云数量的压缩 速率明显降低，当点云抽稀密度为0.010m、0.015m、0.020m时点 云压缩率为73.18％、85.25％、90.28％，即当点云抽稀密度大于0.020 m时，其数据压缩量可达到90.28％以上。
综合上述数据可知，压缩在0.010m～0.020m之间的点云可视化效 果与原始数据无明显差异；抽稀半径在0.030m～0.150m区间内的点云 数据墙面纹理损失较大，视觉效果不佳；抽稀密度在0.010m-0.020 m之间压缩效果较佳，通过计算其数据压缩率可知，当点云抽稀半径 为0.020m时压缩率为90.27％，因此为了保障点云数据视觉效果最佳 和点云数据的压缩率最高，可以选择点云抽稀半径为0.020m的压缩 数据进行后期数据的应用。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范 围并不局限于此。
Claims (6)
1.一种基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：对测绘区域进行勘察和扫描方案的设计；
步骤二：进行资料收集和已有数据分析，同时准备仪器，并对地籍进行调查；
步骤三：利用无人机和三维激光扫描设备进行农村不动产数据采集；
步骤四：对三维激光点云数据预处理后，对需量测房屋点云数据建立局部坐标系，并以高程Z轴为切面，对房屋进行切片；
步骤五：对切片后数据设定一定厚度，对切片(楼层剖面)进行绘制矢量勾绘和修测；
步骤六：对上述数据进行坐标系转换、勾绘图局部坐标系定义、数据切片、矢量图勾绘操作；
步骤七：进行三维数据二维化操作，输出成果，完成测绘。
2.根据权利要求1所述的基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，用于步骤四中，三维激光点云数据处理基本流程，包括以下步骤：
在进行数据采集前，需要进行测区勘察和扫描方案的设计；
在数据采集过程中，需要进行扫描参数设置和扫描对象的纹理获取，尤其在扫描密度的设置上，为保证数据质量和精度要求，在满足应用要求的前提下，应当尽可能设置较小的采集密度；
获取的原始三维激光数据需要进行一系列的处理；
最终将获取的数据用于项目中。
3.根据权利要求2所述的基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，用于三维激光点云数据处理中，原始三维激光数据的处理包括点云拼接、点云去噪、点云分类、点云平滑、点云抽稀以及特征提取。
4.根据权利要求3所述的基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，用于上述点云抽稀处理中，对三维激光点云数据进行抽稀处理的方法：
通过构建基于三维空间的体素栅格；
对体素栅格内的点云数据根据设定空间半径阈值检索种子点周边点云；
对体素栅格空间半径阈值内点云剔除，并标记种子点云，遍历所有体素栅格内点云；
实现三维激光点云数据抽稀。
5.根据权利要求4所述的基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，采用三维空间抽稀方式根据不同的抽稀阈值进行抽稀，主要步骤如下：
1)计算点云数据最大外包矩形，确定三维空间网格的空间大小；
2)通过对散乱点云建立基于三维空间的体素栅格存贮空间；
3)通过设置抽稀密度确定抽稀阈值；
4)随机选取体素栅格内临近重心位置的点云为种子点；
5)根据抽稀密度查询种子点距离范围内的点云，若存在，剔除密度内点云，并标记种子点；若不存在，则直接保留种子点；
6)重复循环以上2-4过程，直至所有种子点三维空间半径大于设置阈值；
7)剔除标记点，即剩余点为抽稀结果点；
8)保存抽稀点云。
6.根据权利要求5所述的基于实景三维技术的农村不动产测绘方法，其特征在于，用于步骤三中，通过无人机拍摄采用倾斜摄影技术进行地籍测量数据采集，通过架站式三维激光扫描设备进行房产测绘的数据采集。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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