機載激光雷達是dem生產和城市三維重建的重要技術手段之一。文章在現有濾波算法的基礎上提出一種基于lidar影像分層的分割算法。該方法按照固定的高差間隔將dsm劃分為不同高度的數據層;然后在不同的數據層中對圖像目標進行分割,并計算各個圖像目標的特征變化;最后分析影像分割在垂直方向上尺寸和形狀的變化以及其中心位置的偏移,在此基礎上完成建筑物的提取。結果表明上述方法可有效地提取大規模復雜的建筑物。

從機載雷達點云數據中快速準確提取建筑物是當前研究的難點和熱點。在對現有建筑物點云提取方法充分研究和分析的基礎上,本文提出了一種基于lidar點云的建筑物提取方法。首先根據建筑物的幾何特性提取初始建筑物輪廓點;然后構建局部協方差矩陣計算點云分布特征,剔除非建筑物輪廓點;最后利用dbscan聚類算法對建筑物輪廓點聚類,以聚類結果為基礎構建緩沖區,以緩沖區內所有建筑物輪廓點為初始種子點,采用圓柱體鄰域進行多種子點區域增長,實現建筑物點云的提取。通過兩組試驗,共5組數據驗證本文算法的性能。試驗結果表明,該方法能夠準確、有效地提取多層復雜的建筑物點云,效率高,且具有一定的適用性。

為解決機載lidar點云數據建筑物提取精度不高的問題,首先分析了現有的基于機載lidar點云數據的建筑物提取方法；然后綜合地形、樹木、建筑物密度等對建筑物提取的影響,以德國斯圖加特市法伊英根的lidar點云數據為例進行了建筑物提取實驗；最后對提取結果進行了定量精度評定。結果表明,基于影像的機載lidar點云數據建筑物提取精度為93.1%；而基于數學形態學圖像的處理方法和基于delaunay三角剖分的方法受建筑物形狀和地形等限制較多,提取精度分別為87.6%和81.3%,說明基于影像的機載lidar點云數據建筑物提取方法的準確性較高,限制性條件較少。

建筑物輪廓的準確提取是建筑物三維重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物輪廓提取方法的基礎上,針對lidar離散的點云數據,提出了一種自動快速提取建筑物輪廓信息的方法。首先通過點云數據生成城市的數字表面模型(dsm)和數字地面模型(dtm)相減計算得出規則化的數字表面模型(ndsm),進而將地面點和非地面點進行分類;其次,考慮到地物的幾何特性,提出一種8鄰域搜索的方法對非地面點點云進行分割,得到建筑物表面點云;最后運用基于梯度圖的邊界跟蹤的方法來獲取建筑物的輪廓信息。實驗表明:該方法能有效地提取建筑物輪廓。

簡要介紹了超高水材料的特性以及超高水材料采空區充填工藝,根據邯鄲礦務局陶一煤礦充填試驗面首次應用情況,采用巖層探測記錄儀對采空區充填固結體進行了鉆孔窺視。窺視結果顯示,超高水材料充填漿液不但能充實采空區冒落矸石,而且能對采空區冒落帶上方巖層較小的裂隙進行充填,是一種理想的采空區充填材料。

機載lidar點云數據分布呈現離散化,掃描的目標點云沒有明確的輪廓,而建筑物形狀呈現復雜化和多樣化,這給提取機載lidar數據中建筑物輪廓線帶來了困難。alphashapes算法的優點在于無需知道點云中各點處的法向量及其他先驗知識就能進行處理,避免了插值算法帶來的誤差影響,對于少量點云缺失及數據冗余的情況,算法仍具有良好的穩定性和適應性。alphashapes方法可以得到較為精細的建筑物邊緣,且該算法適用于各種多邊形建筑物輪廓線的提取。

針對目前機載lidar點云數據存在的數據組織效率低下以及不利于查詢等問題,本文提出了一種基于體元的建筑物提取算法。首先,構建體元模型實現機載lidar數據的真三維描述;然后,計算局部鄰域曲面擬合殘差,將殘差最小的體元視作種子體元;最后,根據局部鄰域法向量夾角準則來實現種子體元的區域增長,從而獲得建筑物點。本文選取isprs公開的點云濾波測試數據中的8種復雜場景進行實驗,實驗結果表明:本文算法不僅原理簡單、容易實現,而且具有較好的魯棒性,不會受地形以及建筑物類型和尺寸的限制,kappa系數達到80%以上,實現了復雜場景下建筑物的提取。

本文以濾波后的機載lidar非地面點集作為數據源,提出了基于平面擬合及法向量的區域生長建筑物分類算法,剔除了大量的非建筑物點集,但在這些點云中仍存在少量非建筑物點,為了精確去除非建筑物點,分割出每個建筑物點集,提出了基于點集特征約束的建筑物分割算法,依據點數、點集離地面平均高度及平面面積特征分割每個建筑物,實驗結果表明,該算法可完整去除非建筑物點,具有重要的應用價值。

建筑物地下室外墻堵漏的新方法

結合具體的高層建筑物傾斜觀測項目的特點,提出了一種新的建筑物傾斜觀測的方法—自由雙視線法,闡述了該方法的觀測和計算方法、精度分析以及歸算方法。自由雙視線法相對于傳統建筑物傾斜觀測方法具有很明顯的優越性,對類似的項目具有一定的借鑒意義。

建筑物地下室外墻堵漏的新方法

目前對水工建筑物結構縫的處理是采用一層防滲材料、一層止水銅片和一層止水橡膠帶的多層防護措施。其弊端是施工工序多，施工難度大，工期較長，成本較高。經過多年施工實踐，探索出新的處理方法。

對于改進的水工建筑物結構縫,采用現場噴涂聚氨酯泡沫塑料嵌縫防滲體,以替代止水銅片和塑性防滲材料,經濟效益明顯。

建筑物地基沉降計算新方法芻議

建筑物地基沉降計算新方法芻議

隨著定位服務、大數據等新技術的迅猛發展,在水利工作中應用機載激光雷達技術將大有可為.文章提出了一種基于機載激光雷達數據的水工建筑物建模方法.為機載激光雷達技術在水利方面的應用特別是防洪應急提供一定參考.

基于數字圖像處理技術的LiDAR數據建筑物提取

水利工程與國計民生息息相關,其建筑質量決定工程能否安全、有效地運行,是實現興利除弊工程的重要組成部分。為了防止混凝土水利工程建筑物出現滲漏,應該在混凝土施工時即加強施工管理預防工作,避免和減少混凝土結構的裂縫,本文則詳細的分析了水利工程建筑裂縫及滲漏產生的原因和預防措施等。

對原始lidar點云數據采用謝別德法進行內插生成規則格網的數據形式dsm,利用雙次最小二乘法來進行濾波分離地面點云和非地面點云形成dtm,從而得到了規則化的dsm.采用區域增長法對規則化的dsm進行分割,去除非建筑物點云,獲取建筑物點云信息.采用canny算子來將分割后的影像進行建筑物邊緣的提取,采用基于hough變換檢測直線來對提取出的建筑物邊緣進行規則化操作使其光滑均勻,最后使用e3de3.0軟件進行建筑物三維模型的建立.

機載激光雷達技術已經成為快速獲取城市建筑三維數字模型的有效手段,而建筑物屋頂點云提取則是建筑物三維數字模型重建的關鍵.為有效剔除植被和墻面點云,以及消除地形起伏對建筑點云提取精度的影響,提出一種層進式屋頂點云提取方法.首先對lidar點云進行濾波,在此基礎上利用點云回波特性和點云法向量檢測并刪除非地面點中特征明顯的植被點和建筑物墻面點,然后利用連通成分分析法對非地面點聚類得到初始建筑點,最后結合dtm并利用建筑物面積和高度信息分離得到建筑物屋頂點云.試驗結果表明,本方法能有效地從機載點云數據中快速提取建筑屋頂點云,有效率可達85%以上.

對建于軟土地基上的建筑物出現的地基承載力不足(超沉)、傾斜（不均勻沉降)等問題，采用靜壓灌漿法進行加固處理是常用方法之一。但實踐證明，單一采用靜壓灌漿法加固已建建筑物地基，往往存在難以解決的問題，為了解決前述靜壓灌漿加固施工中存在的問題，充分發揮灌漿加固特有的優越性能，結合實際情況我們研究提出了加固處理已建建筑物地基的新方法-圍封灌漿加固法。

作者運用自然支護法支護原理,針對云駕嶺鐵礦的村莊下開采條件,提出了大礦柱底盤漏斗房柱方案,實施后礦塊礦石回采率達到50.8%,貧化率為6%。