【摘 要】
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三维激光扫描技术是变形监测技术中的一项重要技术。通过从获取的地表和建构筑物的点云数据中分析地表变形情况和建构筑物的稳定性是重要的研究方向之一。针对建构筑物点云数据中机构特征点提取算法复杂,自动化程度低、特征信息易损失;点云滤波算法自适应程度低、实用性差和滤波精度低;地表变形信息提取算法可靠性差,数据利用不充分等问题,提出相应的点云数据处理算法,并结合传统测量手段验证算法可靠性和实用性,取得了一定的
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三维激光扫描技术是变形监测技术中的一项重要技术。通过从获取的地表和建构筑物的点云数据中分析地表变形情况和建构筑物的稳定性是重要的研究方向之一。针对建构筑物点云数据中机构特征点提取算法复杂,自动化程度低、特征信息易损失;点云滤波算法自适应程度低、实用性差和滤波精度低;地表变形信息提取算法可靠性差,数据利用不充分等问题,提出相应的点云数据处理算法,并结合传统测量手段验证算法可靠性和实用性,取得了一定的研究成果。本文的主要研究内容和结果包括:（1）研究了建构筑物特征信息提取算法和变形信息计算。提出了一种基于Morse-Smale理论的建构筑物点云三维特征提取的算法,实现精细、自适应、自动化程度高的建构筑物特征点、特征线提取;通过改进区域生长算法的实现三维特征面点云数据的快速提取;通过对特征直线拟合,计算斜率进而计算建构筑物的倾斜情况,提出利用特征点的位置变化获取建构筑物的水平位移和下沉值;在特征线提取算法的基础上实现与AutoCAD的联合制图,实现物体三维轮廓的自动化绘图。（2）研究了点云滤波算法。以点云数据在空间不同维度分布特征不同为基础,构建线性判别分类器将植被点云与地面点云数据进行分类,实现基于点云空间分布特征的地表点云数据滤波算法。该算法与现有的滤波算法相比,滤波结果表明本文算法在仅有点云三维坐标值的情况下实现参数设置少,自适应程度高,滤波效果优良,实用性强的地面点云数据提取。（3）研究了地表点云数据变形提取算法。在分析基于地表点云计算变形信息的主要算法模型和影响点云变形值计算精度的三类因素后,提出一种多尺度下的模型到模型距离的点云变形计算算法（M2M算法）。以核心点集在法向量上投影的中心点间的距离作为点云变形距离。有效的克服了点云测量误差、点云粗糙度、配准误差对变形值计算的影响,得到可靠的地形变化估计。并且在选取的矿区的地表点云数据中计算出垂直方向M2M距离和多尺度M2M距离,将计算结果与实测数据对比,得出算法对于地表变形信息计算的精度。实现基于点云数据的地表变形在核心点、剖面线、区域表面三个层次上的变形信息计算与表达。图[90]表[10]参[83]
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