Terrasolid软件处理激光点云数据的研究与改进

利用TerraSolid软件处理后的机载激光雷达数据生成油气长输管道纵断面图王军【摘要】文中针对长距离油气管道线路走向多为带状,尤其当管道经过诸如沙漠等困难地区时,采用从机载激光雷达(LiDAR)系统获得的激光点数据中分类出的地面点数据来生成长:距离油气管道的带状数字高程模型(DEM)；带状数字正射影像图(DOM)；带状数字线化图(DLG)及中线纵断面数据和等高线；通过对上述数据的套合制作成纵断面图,为长距离油气管道设计提供了更加详实的基础资料.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】2页(P28-29)【关键词】LiDAR;TerraSolid;油气长输管道;纵断面图【作者】王军【作者单位】西安长庆科技工程有限责任公司,陕西西安710018【正文语种】中文【中图分类】P288.4油气长输管道纵断面图是集线路纵断面图、DOM、DLG的一体图，其制作方法通常是外业采用工测或航空摄影测量方式来获测量数据，内业应用测图软件来制作完成纵断面图。

但由于长距离油气管道受到投资和工期影响，尤其是当管道经过诸如沙漠、高山等地貌复杂地段时，采用这种方法存在诸多困难，为了克服这些困难，减少现场测量人员的劳动强度，提供工作效率，在外业采用机载激光雷达技术(LiDAR)来获得野外数据，内业应用TerraSolid软件的方法来制作纵断面图。

1 TerraSolid 软件介绍TerraSolid 软件是芬兰TerraSolid公司基于MicroStation平台开发的机载激光雷达点云数据处理软件，包括TerraScan、TerraModel、TerraPhoto、TerraMatch、TerraSurvey 等模块，可根据不同需求供用户选择使用。

该软件在数据处理过程中需要操作人员输入大量参数，这就要求操作人员要有一定的工作实践经验，同时还要熟悉MicroStation的操作才能更好的使用该软件。

激光雷达点云处理方法研究激光雷达点云处理作为一项基础的技术，一直以来都备受重视。

在人工智能、自动驾驶等领域的快速发展下，点云处理方法的研究和应用也越发成为了一项热门研究领域。

针对激光雷达点云处理方法的研究，本文将从三个方面进行探讨：点云数据处理、点云分类、点云配准。

一、点云数据处理激光雷达获取到的点云数据中，除了目标物体的轮廓信息和表面纹理信息，还包含了很多无关地面信息。

而在实际场景中，需要对点云数据进行分类和处理，以达到快速分析和处理的目的。

1.1 点云滤波点云滤波是点云处理的一项重要技术。

它可以通过消除一些草地、树木等杂乱信息，从而得到更加准确的目标物体轮廓。

常用的点云滤波方法包括半径滤波、统计滤波、自适应滤波等。

1.2 点云降采样点云数据容量较大，因此降采样可以有效地减小点云数据量，提高处理效率。

点云降采样可以采用下采样、体素化等方法。

二、点云分类点云分类可以对点云数据进行分类，并对每个类别进行识别与分析。

高效的点云分类方法是点云处理的关键。

2.1 特征提取点云数据的特征提取是点云分类的基础。

点云数据可以通过曲率、法线、局部表面等特征进行提取。

其中，曲率是一种较为常用的特征。

2.2 神经网络随着人工智能和深度学习的发展，人们开始尝试使用神经网络进行点云分类。

对于点云数据，可以使用PointNet、PointCNN等深度学习网络进行分类。

三、点云配准在激光雷达扫描到物体和场景时，由于误差存在，造成不同位置扫描到的点云数据存在不一致性。

因此需要进行点云配准，将不同位置的点云数据进行匹配。

3.1 特征匹配点云配准中，需要将不同位置扫描到的点云进行特征匹配。

常用的特征匹配算法包括ICP（Iterative Closest Point）、SVD （Singular Value Decomposition）等。

3.2 双边匹配双边匹配是一种基于强特征匹配的算法。

它可以对点云数据进行处理，通过强特征匹配的方式进行配准。

2 关于TerraSolid软件TerraScan软件模块TerraScan 模块是用来处理数以千万计的激光点数据，较大内存的计算机一次能处理超过1000万个点。

软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。

该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据，包含如下功能：• 三维方式浏览点数据；• 自定义点类，如：地表类、植被类、建筑物类、电线类；• 激光点分类；• 根据自定义规则自动分类激光点；• 交互式判别三维目标，如电力铁塔；• 应用围栏删除不要或错误的点；• 删除不必要的点以减少数据量；• 通过捕捉激光点数字化地物；• 探测电力线或房屋的屋顶；• 输出高度颜色栅格影像图；• 利用激光点组成断面图；• 将分出的点类输出到文本文件。

TerraScan 完全集成在MicroStation中，所以如果你对MicroStation软件非常熟悉，那么学习起TerraScan的操作将很有利。

TerraModeler模块TerraModeler 是基于 MicroStation 之上的建立地表模型软件，可以通过本模块建立地表、土层或者设计文件的三角面模型，模型的产生可以是基于测量数据，图形元素或者是XYZ文本文件的。

TerraModeler 可以在同一个设计文件中处理没有数量限制的不同表面，并且可以交互编辑这些表面。

TerraModeler 可以执行以下的操作：z编辑任意独立点；z在围栏里移动、升降、推平所有点；z构建断裂线，在模型中添加元素；z把模型作为辅助设计的数据参照；z把元素降到模型表面，使元素贴近地表面；z建立三维的剖面图；z创建等高线图；z创建彩色格网图；z计算两个面之间的体积。

TerraPhoto模块TerraPhoto 模块根据航空影像产生正射影像，是专门设计为处理执行扫描任务产生的影像文件，并且要应用到激光点生成的精确地表模型。

点云数据处理方法研究三维激光扫描技术是在近几年中高速发展的一种新的测量技术，是利用激光进行高精度、全自动的立体扫描技术。

利用此技术可以直接获得高密度的地形表面数据，这种空间数据点成为点云数据，然后对获得的数据进行三维坐标处理就可以获取高精度的数字地面模型。

点云处理是逆向工程中重要组成部分，处理过程主要有点云滤波、点云配准、三维建模。

其中点云数据配准是一个重要的组成部分，对后期三维建模的质量起着决定性作用，对点云配准的研究有重要意义。

本文对点云数据的配准做了深入研究，主要研究了以下几点：1、提出了ICP算法、基于点云的拼接算法和七参数算法，并对这些算法做了介绍和对比，提出了优缺点和适宜范围；2、针对本文使用的桥梁案例数据使用RealWorks Survey软件进行七参数坐标转换方法配准。

关键词：三维激光扫描；点云数据，点云配准，ICP算法，七参数算法Abstract3 d laser scanning technology is a new measuring technology which have a rapid development in recent years, It is a high precision and automatic 3-D scanning technology used by laser. With the help o this technology, We can success to the high density surface terrain data directly, This spatial data points are points clouds, And then we process the 3-D coordinates obtained, we can get high-precision digital terrain models. Point clouds’ processing is an important part of reverse engineering，It’s determine the 3-D modeling of the late. It’s important to study point clouds’ registration.This paper have a depth study of the point clouds’ registration. The following are main points:1、Propose the ICP Algorithm、Registration Algorithm based on point clouds and Seven-parameter Algorithm，These methods are compared , presents the advantages and disadvantages and suitability;2、For the bridge point clouds used in this paper，apply to Real Works Survey to registration it with Seven-parameter Algorithm。

激光雷达测量与点云数据处理技巧近年来，激光雷达技术在测绘、自动驾驶、机器人等领域有着广泛的应用。

激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射回来的信号，可以高精度地获取目标物体的空间位置信息，生成点云数据。

点云数据是一种将目标物体表面以三维坐标的形式表示的数据，它包含了丰富的几何和纹理信息，因此在诸多应用中被广泛使用。

激光雷达测量过程中，首先需要选择合适的激光雷达仪器，根据实际需求选择合适的测距范围、测量精度和扫描速率等参数。

激光雷达常见的测量原理包括飞行时间法、相位差法和干涉法等，不同的原理适用于不同的测量场景。

选择合适的测量原理和仪器对于保证测量结果的准确性至关重要。

在进行激光雷达测量时，还需要注意避免遮挡和反射问题。

遮挡会导致未能获取到目标物体的完整点云信息，对后续的数据处理和分析造成困扰。

反射问题则是指激光脉冲在测量过程中发生了多次反射，导致点云数据中存在明显的噪声。

为了解决这些问题，可以采用多个激光雷达同时进行测量，或者通过自适应滤波算法对数据进行处理，提高数据质量。

激光雷达测量得到的点云数据需要进一步处理和分析，以提取出有用的信息。

点云数据处理的主要任务包括点云的滤波、配准、分割和拟合等。

点云滤波是指去除噪声点和无用点，保留目标物体表面的有效点。

常用的滤波算法包括统计滤波、高斯滤波和中值滤波等，根据不同的应用场景选择合适的滤波算法。

点云配准是指将多个点云数据集对齐，使其在同一个坐标系下表示相同的物体。

在实际应用中，往往需要从不同的视角和位置获取目标物体的点云数据，通过配准可以将这些数据融合在一起，得到完整的模型。

点云配准可以采用特征点匹配、ICP算法或者基于几何特征的方法，对于大规模的点云数据，还可以使用分布式计算来提高处理效率。

点云分割是将点云数据中的目标物体分离出来，可以通过聚类方法或者形态学分割算法实现。

聚类方法将点云数据分为不同的簇，每个簇代表一个目标物体；形态学分割算法则通过对点云数据进行形态学运算，提取出目标物体的轮廓和边界信息。

地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据处理及建模激光扫描是一种常用的地面三维数据采集方法，通过使用激光雷达设备并从不同角度扫描地面，可以获取到地面的三维点云数据。

对于激光扫描点云数据的处理和建模是地理信息科学领域非常重要的研究内容之一。

对激光扫描点云数据的处理主要包括数据滤波、配准和分类。

数据滤波是为了去除激光扫描过程中产生的噪声和异常点，提高数据的质量。

常用的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。

配准是将多个激光扫描数据集进行坐标系统一，使得它们在同一坐标系下，可以进行进一步的分析和处理。

配准方法包括特征匹配、ICP算法等。

分类是将激光扫描点云数据根据地物类别进行划分，常见的分类方法有基于几何特征和基于反射率的分类方法。

对激光扫描点云数据进行建模是为了更好地描述地面的形态和特征。

常用的建模方法包括三角网格模型和TIN模型。

三角网格模型通过将点云数据进行网格化，将地面表面划分为许多三角形，从而实现地面的表示和分析。

TIN模型是一种基于Delaunay三角网的地形建模方法，通过将点云数据进行三角网格化，然后根据地形特征进行多边形的添加和删除，最终形成TIN模型。

对于地面三维激光扫描点云数据的处理和建模还有一些挑战和问题需要解决。

数据量大、数据密度不均匀等。

大规模点云数据处理需要高效的算法和处理平台，以提高数据处理的效率。

对于数据密度不均匀的问题，需要采用适当的方法对数据进行重采样，使得数据的密度较为均匀。

地面三维激光扫描点云数据的处理和建模是地理信息科学领域的重要研究方向。

通过对激光扫描点云数据进行滤波、配准和分类等处理，以及采用三角网格模型和TIN模型等建模方法，可以更准确地描述地面的形态和特征，为土地利用规划、地质勘探等提供科学依据。

随着技术的发展，地面三维激光扫描点云数据处理和建模方法将不断完善和改进，为地理信息科学的应用提供更多的技术手段和方法。

基于激光点云数据制作DEM的方法研究发表时间：2018-05-17T14:08:21.913Z 来源：《防护工程》2018年第1期作者：王笑赤郭立群王睿[导读] 利用点云数据能更好地反映地形地貌的真实形态，极大地提高了测绘产品生产工作效率和产品质量，LiDAR 技术及方法研究推广意义重大。

辽宁大连 116023 摘要：机载激光雷达(LiDAR)测量技术已经成为测取高精度空间数据的有效方法。

机载LiDAR的主动式遥感测量,对天气条件要求较低,获取的高时间分辨率与空间分辨率的点云数据能为高精度数字高程模型(DEM)的制作提供可靠的数据基础。

本文结合机载LiDAR技术应用于某市地理国情普查市情专项———高精度地表模型制作项目中，构建规则格网1：2000比例尺的高精度DEM模型。

关键词：激光点云；DEM；方法1DEM表达方法（1）离散点模型。

用一系列离散的测量点坐标描述地形起伏的方法。

由LIDAR点云滤波(去除地物点)后得到的离散点就可以表达地形的高低起伏，它是数字高程模型中最简单的方法。

（2）不规则三角网模型。

由一系列离散的地面点按照一定的规则生成的连续的，互不重叠的数据表达方式。

它不仅需要存储三维点坐标，还需要存储三角形之间的拓扑关系。

（3）规则格网模型。

规则格网DEM是指在X和Y方向上按等距离方式将地形表面划分成一系列规则格网单元，每个格网单元对应一个高程值，格网的高程值通过格网周围的地形采样点内插得到。

基于格网的表达方式在存储和操作方面既简单又有效，易于进行各种运算和操作。

（4）混合模型。

既采用不规则三角网，又采用规则格网的数据表达方法描述地形情况。

KrausandOtepka采用了一种TIN和规则格网混合的数据模型来表达复杂地形和简单地形。

离散点模型缺失数据间的拓扑关系，不利于数据的后续处理和分析;不规则三角网能较好的表达地形信息，但是其数据结构复杂，需要以较大的空间保持其拓扑信息。

混合模型虽然综合了规则格网和TIN的优缺点，在地形建模中具有较好的效果，但这一方法增加了模型复杂度。

地面三维激光扫描点云数据处理及建模地面三维激光扫描点云数据是现代地形测量及地图制作的重要成果之一。

该技术能够快速、精准地获取大范围的地形数据，为工程建设、城市规划、环境监测等领域提供数据支持。

本文将介绍地面三维激光扫描点云数据的处理方法及建模过程。

一、点云数据处理1. 数据预处理地面三维激光扫描点云数据在采集过程中存在噪声及无用信息，需要进行数据预处理。

预处理步骤包括：去除离群点、去除地面之上的点、去除地表植被及建筑物等遮挡物体。

2. 数据配准点云数据的配准是指将采集的原始数据中的多个扫描组合成一个整体，并计算每个点相对于整体的位置信息。

数据配准的方法包括自动配准及手动配准，其中自动配准方法主要是基于局部最小值的算法，手动配准则需要地面控制点的支持。

3. 数据滤波点云数据中存在大量的噪声及误差信息，需要进行滤波处理。

滤波等可以对点云数据进行平滑处理，并去除噪声点。

滤波方法主要包括高斯滤波、中值滤波、Adaptive Mean Filter等。

1. 地形模型建立地形模型的建立可以采用基于三角网格（TIN）的方法和基于DEM的方法，前者常用于地形复杂、对数据精度要求较高的情况，后者则适用于地形相对平坦、地形数据占比较大的情况下。

可以利用软件如ArcGIS、AutoCAD Civil3D、TerraScan等创建地形模型。

地物建模可以分为两类：室外物体和室内物体。

室外物体建模主要包括道路、桥梁、建筑物等，常用的建模方法包括基于深度学习的图像分割算法、基于特征提取的点云分类算法等。

室内物体建模主要包括室内墙面、家具、设备等，可以采用基于激光扫描的方法创建室内模型。

综上所述，地面三维激光扫描点云数据的处理和建模是一个综合性技术。

仅从点云数据的角度看，需进行噪声滤波、点云配准等处理；而对于建模而言，需要影像预处理、三维重建以及地物分类等操作。

最终获得的地形模型及地物模型为地理信息和城市规划提供了重要数据支持。

激光雷达点云数据处理技术研究激光雷达技术是当今科技领域的重要技术之一，激光雷达可以通过高精度测量来获得地面及物体的三维几何信息，可以被广泛应用于机器人、无人驾驶车、虚拟现实等领域。

而激光雷达在采集数据时会产生大量的点云数据，如何处理这些数据并提取有用的信息就变得尤为重要。

一、激光雷达点云数据的特点点云是一种以点为基本单位的三维几何数据集合。

激光雷达通过从发射点发出脉冲激光束，通过探测返回的光信号来测量目标物体的距离，位置和反射率等信息，然后将这些信息以点云形式输出。

激光扫描速度较快，而且能够对远距离进行高精度测量，因此点云密集度较高。

而且点云数据量大，通常以G级以上来计算，因此需要进行高效处理和优化以便更好地提取信息。

二、激光雷达点云数据处理方法1. 点云滤波点云滤波是点云处理的第一步，其目的是去除无效点云数据并将点云数据变得更加平滑，以便于后续处理。

不同的滤波算法会有不同的效果和适用场景。

其中，常用的滤波方法有：(1) 体素滤波：以体素为单位对点云数据进行降采样和平滑处理。

(2) 正交距离滤波（PCL）：通过计算点到其周围最近的点的欧氏距离并筛选出距离在合理范围内的点。

(3) 半径滤波（PCL）：以点为中心设定一个半径，选择其中的所有点进行平均值计算，以此代替该点。

2. 点云配准点云配准是将多组点云数据进行对齐并且重叠，以便于进行后续的处理。

点云配准常用的方法有：(1) 基于特征的配准：通过计算点云的关键特征来进行匹配和适应点云间的变形。

(2) 沙皮角点配准：通过点云中最显著的边缘和角点来实现点云配准。

3. 特征提取特征提取是通过分析点云数据的属性和形式来识别并提取其特征。

在实际应用中，特定点云数据常常需要提取关键信息，以进行分析和识别。

常见的特征提取算法有：(1) 全息算法：通过计算面或曲线的全息变换来提取基础特征。

(2) 区域生长算法：通过计算点云中的距离和几何特征对点云进行聚类，以提取或生成目标特征。