CC BY
243
Геодезия и маркшейдерия
УДК 528.91:71
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАЗЕМНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ КОЭФФИЦИЕНТА ОТРАЖЕНИЯ СИГНАЛА
Анатолий Геннадьевич Неволин
Сибирская государственная геодезическая академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (383)343-29-55, e-mail: agentagn@mail.ru
Татьяна Михайловна Медведская
Сибирская государственная геодезическая академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, старший преподаватель кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (383)343-29-55, e-mail: mtm2112@yandex.ru
В статье рассматриваются возможности статистической обработки и применения результатов наземного лазерного сканирования при изыскании, строительстве и эксплуатации инженерных сооружений.
Ключевые слова: лазерное сканирование, интенсивность отражений, гистограмма распределений, классификация лазерных отражений.
TERRESTRIAL LASER SCANING RESULTS PROCESSING TAKING INTO ACCOUNT ECHO SIGNAL COEFFICIENT
Anatoly G. Nevolin
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., Assoc Prof, Department of Engineering Geodesy and Mine Survey, tel. (383)343-29-55, e-mail: agentagn@mail.ru
Tatiana M. Medvedskaya
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., Senior lecturer, Department of Engineering Geodesy and Mine Survey, tel. (383)343-29-55, e-mail: mtm2112@yandex.ru
Statistical treatment and terrestrial laser scanning results application for surveying, construction and maintenance of engineering structures are considered.
Key words: laser scanning, echo signal intensity, distribution histogram of laser reflections.
Использование материалов наземного лазерного сканирования (НЛС) предоставляет целый ряд дополнительных данных для изыскания, проектирования и строительства инженерных сооружений [1]. К таким данным следует отнести весьма детальные точечные модели объектов и рельефа местности, которые имеют различные интенсивности отражений лазерного импульса. Поэтому для автоматизации обработки результатов НЛС возникает необходимость классификации точек по коэффициентам отраженного сигнала.
Целью данной статьи является исследование вопроса классификации пространственных данных по интенсивности отраженных импульсов для совер-
47
Геодезия и маркшейдерия
шенствования обработки результатов НЛС в системах автоматизированного проектирования.
Интенсивность отраженного импульса представляет значение энергии сигнала, вернувшегося в приемник лазерного сканера. Эта величина зависит от дальности излучения, отражательной способности объекта, состояния атмосферы и других факторов [2].
Изображения в форме интенсивности отраженного импульса позволяют выявить различные объекты местности, а также их свойства, состояние и взаимное положение [3]. Важной задачей при этом является классификация пространственного массива данных, т. е. разделения точек по классам в соответствии с заданными критериями.
Для построения топографических планов по результатам трехмерного сканирования можно выделить несколько классов, например, точки, принадлежащие земной поверхности, растительности, зданиям и инженерным сооружениям и др. На изображениях по интенсивности лазерных отражений достаточно четко выделяются не только площадные объекты, но и объекты линейного типа [4].
Как известно, по точкам отражения от земной поверхности строится цифровая модель местности с высокой точностью и полнотой [5]. Трехмерные цифровые модели могут быть также созданы по точкам, выделенным по интенсивности лазерных отражений от различных объектов местности, инженерных сооружений и технологического оборудования [6].
В этом случае требуется провести классификацию пространственных данных, получаемых в результате НЛС.
Классификация лазерных точек предполагает установление принадлежности каждой точки или группы тому или иному объекту местности: инженерному сооружению, поверхности рельефа, растительности и т. д.
Наличие такой информации позволяет автоматизировать дальнейший процесс обработки результатов лазерного сканирования и выделять целый ряд объектов местности из всей совокупности точечной модели.
Результаты сканирования отображаются разными способами цветного кодирования точек, а именно - с учетом расстояния, высоты, угла отражения, освещенности и других факторов. В современных технологиях обработки имеется возможность применить к пространственным данным параметры стиля классификации, а также другие параметры стилей, позволяющие создать реалистичный вид трехмерного массива точек.
С помощью стилей отображения устанавливаются различные режимы просмотра трехмерных массивов точек, а также варианты фильтрации пространственных данных [8]. Такие данные могут быть представлены в соответствии с тем или иным кодом, который был им присвоен в процессе классификации.
В результате точки будут отображаться в соответствии с присвоенной им цветовой кодировкой, установленной при классификации. Это особенно важно, когда необходимо выделить разные элементы местности, захваченные во время
48
Геодезия и маркшейдерия
сканирования, а также особо следует выявить и отобразить состояние поверхности инженерного сооружения, например, с учетом влажности, температуры поверхности и других факторов.
Стиль точек можно скорректировать, чтобы отфильтровать нежелательные элементы из общего массива. На основе отфильтрованных данных лазерного сканирования появляется возможность автоматизировать дальнейшие процессы обработки, а также ЭБ-моделирования, например, создания трехмерной (твердотельной) модели инженерного объекта.
Для графического представления и статистического анализа результатов лазерных отражений целесообразно использовать гистограмму распределений, поскольку имеет место огромный массив пространственных данных, насчитывающих сотни тысяч точек.
В данном случае гистограмма определяет распределение количества данных (лазерных точек) в зависимости от значений коэффициентов отраженного сигнала. Частота распределения получаемых результатов выражается столбиковыми диаграммами, распределенными по интервалам или классам для заданной совокупности коэффициентов отражений.
Среднее значение такого коэффициента можно подсчитать по следующей формуле [7]:
1 Л,
^ = - Т-- 1 DKh (1)
где N - общее количество лазерных точек; D - вес коэффициента K лазерного отражения, зависящего от расстояния, отражающей поверхности и др.
Дисперсию результатов гистограммы следует вычислить по формуле:
1 2
О2 = — Т= j(DK,- - . (2)
Тогда стандартное отклонение (Std. Dev.) вычисляется по следующей формуле:
° = ^—ту Е ,=,( DKi -^)2. (Э)
Если гистограмма лазерных отражений имеет два и более пика, то следует считать, что имеется несколько физических поверхностей или объектов с подобными отражающими свойствами.
Количество столбцов (Bars) гистограммы регулируется ее растяжением или сжатием, как интерактивно, так и аналитически путем ввода численных значений.
Для определения и анализа коэффициентов интенсивности лазерных отражений требуются экспериментальные исследования на основе материалов лазерного сканирования реальных объектов местности.
49
Геодезия и маркшейдерия
Для примера рассмотрим небольшую совокупность лазерных точек (Count =12), представленных на рис. 1 для произвольной поверхности.
Рис. 1. Точки лазерных отражений
Гистограмма лазерных отражений для данных точек показана на рис. 2, где приведены дополнительные статистические результаты.
Рис. 2. Гистограмма лазерных отражений для 12 лазерных точек
50
Геодезия и маркшейдерия
Гистограмма лазерных отражений позволяет также выполнить классификацию совокупности лазерных точек по их отражениям (например, рис. 3), где по одной (вертикальной) оси показана частота проявления (Frequency) или количество точек, а по другой оси значения коэффициентов отражения по определенным диапазонам.
Рис. 3. Классификация лазерных отражений в интерактивном режиме (Manual)
Как следует из рис. 3, усредненное значение коэффициента лазерного отражения равно 0.442461 и находится в диапазоне между 0.438 и 0.447. В данном случае частота проявления указанного диапазона соответствует 3.00.
Полученный коэффициент лазерного отражения имеет среднее квадратическое отклонение (Std. Dev.), равное 0.03. Исходя из этого К = 0.44 ± 0.03.
В качестве дополнительных статистических данных приведены также минимальное (Min = 0.428000), максимальное (Max = 524987) значения, Variance = 0.000947 и др.:
1 2
Variance=n—i = lN= i (Kj - f) . (4)
Отметим, что рассмотренная методика классификации результатов наземного лазерного сканирования применима и для больших массивов пространственных данных.
Предложенная методика статистического анализа и классификации результатов НЛС позволяет получить качественные и количественные характери-
51
Геодезия и маркшейдерия
стики инженерных сооружений [9, 13, 14, 15] и автоматизировать дальнейший процесс камеральной обработки пространственных данных с применением специального программного обеспечения и систем автоматизированного проектирования (MicroStation, AutoCad Civil 3D и др.) [10, 11, 12].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Наземное лазерное сканирование: монография / А. В. Середович, А. В. Комиссаров, Д. В. Комиссаров, Т. А. Широкова. - Новосибирск: СГГА, 2009. - 261 с.
2. Комиссаров Д. В., Дементьева О. А. Опыт применения технологии лазерного сканирования при проектировании и контроле монтажа фасадов зданий // ГЕО-Сибирь-2007. III Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 25-27 апреля 2007 г.). - Новосибирск: СГГА, 2007. Т. 1, ч. 2. - С. 126-128.
3. Комиссаров А. В. Исследование точности построения цифровой модели рельефа по данным наземного лазерного сканирования // ГЕО-Сибирь-2006. Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 24-28 апреля 2006 г.). - Новосибирск: СГГА, 2006. Т. 1,
ч. 2. - С. 12-14.
4. Комиссаров Д. В., Иванов А. В. Обзор программных продуктов для обработки данных наземного лазерного сканирования // ГЕО-Сибирь-2005. Науч. конгр. : сб. материалов в 7 т. (Новосибирск, 25-29 апреля 2005 г.). - Новосибирск: СГГА, 2005. Т. 1. - С. 205-206.
5. Комиссаров Д. В., Середович А. В. Использование технологии трехмерного лазерного сканирования при строительстве, эксплуатации и проектировании инженерных сооружений // Стр-во и город. хоз-во Сибири. - 2004. - № 10. - С. 72-73.
6. Комиссаров Д. В., Середович А. В. Априорная оценка точности результатов наземного лазерного сканирования для топографической съемки // ГЕО-Сибирь-2007. III Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 25-27 апреля 2007 г.). - Новосибирск: СГГА, 2007. Т. 1, ч. 2. - С. 134-137.
7. Шовенгерд Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / пер. с англ. А. В. Кирюшина, А. И. Демьяникова. - М.: Техносфера, 2010. - 560 с.
8. Cyclone CloudWorx for AutoCAD & Bentley CloudWorx [Электронный ресурс]: сайт компании Leica Geosystem AG. - Режим доступа: http://www.leicageosystem.com/hds/en/lgs_6517.htm
9. Середович А. В., Мифтахудинов А. Р., Иванов А. В. Измерение колебаний инженерных объектов на основе данных наземного лазерного сканирования // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. К Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск: СГГА, 2013. Т. 2. - С. 137-139.
10. Мониторинг деформаций сооружений в сочетании с технологией трехмерного моделирования / А. В. Комиссаров, Д. В. Комиссаров, Т. А. Широкова, В. А. Середович,
А. В. Середович, Г. Н. Ткачева, С. С. Студенков // Геодезия и картография. - 2006. - № 6. -С. 12-14.
11. Особенности наземного лазерного сканирования для мониторинга железнодорожных тоннелей / А. В. Середович, А. В. Иванов, Т. А. Широкова, А. В. Антипов, А. В. Комиссаров // Вестник СГГА. - 2010. - Вып. 1 (12). - С. 28-34.
12. Широкова Т. А., Антипов А. В. Методика создания планов крупного масштаба по данным аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования // Вестник СГГА. - 2012. -Вып. 3 (19). - С. 43-51.
13. Никонов А. В. Особенности применения современных геодезических приборов при наблюдении за осадками и деформациями зданий и сооружений объектов энергетики // Вестник СГГА. - 2013. - Вып. 4 (24). - С. 12-18.
52
Геодезия и маркшейдерия
14. Хасенов К. Б., Гольцев А. Г., Салрышев О. Д. Выверка строительных конструкций с использованием лазерных приборов // Вестник СГГА. - 2012.- Вып. 3 (19). - С. 14-17.
15. Лесных Н. Б., Мизин В. Е. Разности повторных измерений как объекты статистического анализа // Вестник СГГА. - 2013. - Вып. 1 (21). - С. 27-30.
Получено 10.02.2014
© А. Г. Неволин, Т. М. Медведская, 2014
53
