三维激光扫描在建筑物模型构建中的应用分析

2016-09-19张琴琴

地球 2016年2期

关键词：预处理建筑物激光

■张琴琴

（广东环境保护工程职业学院广东佛山528214）

三维激光扫描在建筑物模型构建中的应用分析

■张琴琴

（广东环境保护工程职业学院广东佛山528214）

伴随科技水平的不断提高，三维激光扫描技术应运而生，极大了丰富了现代测绘技术，为测绘行业发展带来新的曙光。由于三维激光扫描技术具有较多的优势特点，比如说无接触测量、精准度高、测量快速等，在行业间的运用越来越广泛。本文主要以建筑物建模型构建为例，对三维激光扫描技术简单概述，具体探讨三维扫描技术在建筑物模型构建中的具体应用。

建筑物模型三维激光扫描点云数据实体模型三角网模型

随着经济和科技水平的不断提高，测绘技术不断推陈出新，三维激光扫描技术作为该领域的重大突破，在很多行业中得到了广泛应用。由于三维激光扫描技术可以对各种建筑实体进行三维数据获取，在建筑物模型构建中应用甚为普遍。较传统建筑测量技术而言，该技术不仅测量速度快、精准度高，同时克服了建筑物长宽高测量局限，能够及时获得建筑为三维坐标，实现了建筑物三维模型的快速构建，对建筑行业的发展具有重大意义。

1　三维激光扫描原理分析

三维激光扫描技术的实现，主要是借助三维激光扫描仪，由于该仪器具有激光测距仪、数码相机、反射棱镜、传动装置等构造，能够在很短的时间内对复杂结构进行全方位扫描，并获得点云数据，经过数据处理后，实现对复杂结构的数字化再现。

在进行三维激光扫描时，对于建筑结构的原始数据观测，主要是通过如下几个步骤实现的：首先，激光脉冲信号由三维激光扫描仪发射，此时仪器内传动装置会驱动反射棱镜进行转动，控制激光脉冲信号的发射角度，从而使信息射向扫描点。在此过程中根据反射棱镜的角度值能够确定，分别设为α和θ，从而获得激光脉冲信号在水平和垂直方向上的数值。其次，由于建筑物表面的漫反射，激光脉冲信号会返回发射点，根据脉冲的往返时间可以确定扫描点的观测距离，此处设为S。最后，根据以上两点可以获得扫描点的坐标，同时根据扫描点点的反射强度差异，对反射点进行颜色配比。经过全方位扫描后，能够快速获得建筑物的点云图。若采用内部坐标系统，三维激光扫描的点坐标计算公式如下[1]：

图1　三维激光扫描测量原理图

2　三维激光扫描运用于建筑物模型构建中的重要性

2.1为建筑维修施工提供依据

三维激光扫描技术精准度非常高，将其运用于建筑物模型构建中，能过对建筑变形进行分析，从而获得准确的建筑变形数据，将变形数据与原模型进行比较，可以准确掌握建筑物变形情况，采取相应的措施进行建筑维修。

2.2促进了数字城市建设

三维激光扫描技术的出现，不仅是测绘技术的突破创新，更为城市建筑模型构建提供了全新方法，实现了建筑单点测量向多点测量的转变。该技术在建筑模型构建中的运用，在丰富了建模方法的同时，作为现代技术手段促进了数字城市的进一步建设。

2.3有利于古建筑的档案留存

我国历史悠久，存留下来的古代建筑较多，要想实现对古建筑的档案留存，需要对建筑进行测量，并构建建筑模型绘制建筑物图形信息。若采用传统的测绘技术，需要对借助大量人力物力，在建筑物周围搭建脚手架等，通过竹竿、皮尺等工具，得到古建筑的测量信息，并在此基础上进行人工绘图等。该方法不仅对古建筑的损害较大，同时很多建筑结构信息不能详细获得，而采用三维激光扫描技术，能够在不接触建筑物的情况下，获得全方位的建筑点云数据，并在计算机软件中形成建筑物结构图形，对于古建筑的档案留存贡献巨大[2]。

3　三维激光扫描技术在建筑物模型构建中的具体应用

3.1点云数据获取

要想构建建筑模型，点云数据获取是第一步，由于受到扫描场景、仪器视场角等条件限制，难以实现点云数据的一次完整获得，基于此，应根据建筑物的场景因素，从多角度进行三维激光扫描。首先，确定建筑物的位置坐标，通过布设控制网对测站点和标靶等进行大地坐标测量，明确建筑的大地位置。其次，根据建筑物的特征情况，比如说建筑的不规则程度、具体占地面积等要素，制定不同的点云数据获取方案，确定测站点的数量和实际的位置等。最后，使用三维激光扫描仪器进行扫描时，为获取更加精准的数据，仪器应架设在视野开阔的地方，确保无遮挡物体或者遮挡物较少。

3.2点云数据预处理

对点云数据进行预处理是提高点云数据质量的关键，也是三维激光扫描技术的重点环节。所谓点云数据预处理，即采用相关的滤波算法，对点云数据获取中收集到的遮挡物体的点云数据进行过滤，或者将部分不必要的物体离散点过滤掉。比如说，在对建筑物进行三维激光扫描时，受到树木、行人等影响，获取的点云数据中将包含以上物体的数据或离散点，将物体的数据或离散点过滤的过程就是点云数据预处理过程。

当前，点云数据预处理的方式较多，但是受到技术水平限制，每种方法都尤其适用范围的限制，在进行点云数据预处理过程中，应根据点云数据的具体情况进行分析，结合建筑物特有的结构特性，采用不同的预处理方法进行。将三维激光扫描技术运用于建筑物模型构建，由于建筑物具有的结构特点，往往多采用半自动滤波的方法进行点云数据预处理，该过程为先确定建筑物的点云范围，再根据阀值设定将建筑物周围噪声和点云数据剔除，最后将无法自动过滤的噪声人工剔除[3]。

3.3点云数据配准

点云数据配准是获得完整点云数据的重要方式，是将多组点云数据转换到同一坐标系下的方式。随着科技水平的日益进步，点云数据配准方式日渐完善，主要分为两种配准方法，现对这两种方法进行具体分析。

第一，最近点迭代配准。该种配准方式需要将一组点云数据给定，通过在这组数据中进行搜索，确定到另一组点云距离最近的点，并计算该最近距离，将两组点云转换到同一坐标系下，在转换过程中需要对转换参数进行求解，主要就是通过反复迭代的方式进行，所以该种方式运算量较大，若点云数据庞大时，不仅迭代计算工作量大，同时也将无法准确保证计算精准度。

第二，基于控制点配准。该种方法主要将控制点作为转换的重要参数，该处控制点又称为标靶，在进行点云数据获取时往往会首先确定标靶，然后进行三维激光扫描，根据各标靶之间的坐标信息，建立统一的点云坐标。由于各控制点坐标都有对应的大地坐标，在进行数据配准时操作相对简单，一般用于点云数据较大的情况下。

对建筑物进行点云数据获取，由于得到的点云较多，且魅族数据也具有较多的点坐标，因此采用三维激光扫描技术进行建筑物模型构建时，对点云数据的配准主要采用基于控制点配准方法。但是，由于点云数据由多组点云拼接而成，往往其中会存在数据冗余、重叠等情况，因此在进行点云数据配准时，应对点云数据进行密度限定，若点云数据过稀，可能会缺失模型细节，应对距离阀值进一步调整；若点云数据过密，可能是数据出现重叠，应重新采集点云数据。