车载激光扫描数据处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李永强，刘会云 著

图书标签:

• 车载激光扫描
• 点云处理
• SLAM
• 自动驾驶
• 三维重建
• 数据处理
• 激光雷达
• 地图构建
• 传感器
• 计算机视觉

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503038099

版次：1

商品编码：12349871

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

车载激光扫描技术（车载LiDAR）是当今测绘领域的前沿科技之一，其中数据后处理的理论与方法是其核心内容。本书在介绍车载LiDAR技术起源与发展的基础上，详细介绍了车载LiDAR数据预处理及航迹解算精度提高方法，基于车载LiDAR技术的地物信息提取与建模方法，以及车载LiDAR技术在建筑物应急灾害测量、地下空间三维建模等方面的应用延伸。还介绍了车载LiDAR技术的几种典型应用。
本书可作为高等院校测绘、遥感、地信等专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可为从事激光LiDAR研究的科研人员和工程技术人员提供参考。

内容简介

车载LiDAR是当今测绘领域的前沿科技之一。本书由12章构成：第1章介绍车载LiDAR的起源与发展；第2、3章介绍车载LiDAR的数据预处理及航迹解算精度提高方法；第4～8章介绍基于车载LiDAR的地物信息提取与建模方法；第9章和第10章是车载LiDAR技术的延伸，探索了将车载LiDAR技术应用于建筑物灾情应急测量的理论与方法，以及将车载LiDAR技术应用于地下空间三维信息提取与建模；第11章介绍了车载LiDAR数据后处理系统的研发；第12章介绍了车载LiDAR的几种典型应用。

作者简介

李永强，博士后，硕士生导师。2007年获南京师范大学地图学与GIS博士学位，2008-2014年在北京师范大学减灾与应急管理研究院从事博士后研究工作，2007年起为河南理工大学测绘学院教师。主要从事车载激光扫描、地形三维激光扫描方面的研究工作。

《城市地下空间探测与信息模型构建》 本书导言 随着城市化进程的加速，城市地下空间作为城市基础设施的重要组成部分，其高效、安全、可持续的开发与利用日益受到关注。然而，城市地下空间环境的复杂性、隐蔽性，使得对其进行精确探测、描述与管理一直是工程界和信息科学界面临的重大挑战。传统的二维甚至浅层三维勘察方法已无法满足现代城市精细化管理和复杂工程建设的需求。《城市地下空间探测与信息模型构建》正是立足于这一时代背景，系统阐述了面向复杂城市环境的地下空间探测技术、海量异构数据的集成处理方法，以及构建高精度、动态化地下空间信息模型（Underground Space Information Model, USIM）的全流程技术体系。 第一部分：城市地下空间探测基础与挑战 本部分聚焦于理解城市地下空间的物理特性、数据采集的理论基础以及当前面临的技术瓶颈。 第一章：城市地下空间环境的复杂性分析 详细剖析了城市地下空间的多尺度、多介质、多要素的复杂性。探讨了地质结构（如断层、溶洞、土层界面）、工程结构（如隧道、管廊、基础桩）与环境因素（如地下水、腐蚀性介质）相互耦合的特性。重点分析了城市化对地下环境造成的扰动，如振动、沉降与应力重分布，这些因素对探测精度和模型稳定性的影响。 第二章：多源异构探测数据采集原理 系统梳理了用于地下空间探测的主流技术，但侧重于其在复杂城市环境中的局限性与改进方向。 地球物理勘探技术（电磁法、电阻率法、地震法）： 阐述了如何通过优化激发和接收配置，克服近地表噪声干扰，提高对埋深结构的分辨率。讨论了高密度电法（VES/HET）在工程勘察中的应用优化策略。 探地雷达（GPR）技术： 深入分析了超宽带（UWB）和调频连续波（FMCW）GPR 在识别非金属管线和地层界面时的优势与挑战，特别是金属结构对电磁波的屏蔽效应及其数据处理对策。 钻孔与物探相结合： 论述了获取地面真实控制点（Ground Truth）的必要性，以及如何通过智能化钻探技术获取高质量岩土样本与现场测试数据。 倾斜测量与高精度定位： 探讨了利用GNSS/INS 组合系统在复杂城市峡谷环境中获取高精度传感器坐标的方法，这是后续数据配准的基础。 第二章内容着重强调： 现有的单一探测手段难以提供完整、连续的地下空间信息，必须走向多源数据融合的路径。 第二部分：地下空间数据的预处理与特征提取 面对海量的、具有不同坐标系统和时间戳的探测数据，高效、准确的预处理和特征提取是构建高质量模型的前提。 第三章：噪声抑制与数据校正 针对电磁波衰减、反射噪声和系统误差，详细介绍了先进的信号处理技术。 时间-深度域转换与成像算法： 应用有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）进行波场模拟与反演，以提高成像分辨率，特别是处理多路径效应和迎界面效应。 GPR数据中的静波分析与去除： 基于小波变换和经验模态分解（EMD）技术，有效分离地表杂波和有效反射信号。 三维点云配准与融合： 阐述了基于特征匹配（如地质界面拐点）和迭代最近点（ICP）算法的改进版本，实现不同探测设备获取的点云数据的空间对齐。 第四章：地下空间特征的智能识别与语义化 本章将数据处理提升到信息提取层面，引入人工智能技术辅助识别地下目标。 基于深度学习的结构识别： 训练卷积神经网络（CNN）模型，从处理后的二维剖面图或三维体数据中自动识别隧道边界、管线走向和不均匀体（如空洞）。讨论了训练数据的构建与标注挑战。 地质物性参数的区域化反演： 采用蒙特卡洛模拟与贝叶斯方法，从地球物理数据中反演介质的电导率、密度或波速，并结合岩土工程分类标准，赋予探测目标物性标签（语义信息）。 管线信息的可视化追踪与三维建模： 针对城市地下管网的复杂性，提出了基于拓扑关系的管线路径优化算法，确保提取的路径既符合物理成像结果，又满足工程规范。 第三部分：城市地下空间信息模型（USIM）的构建与应用 本部分是全书的核心，旨在将处理后的离散数据转化为标准化的、可用于规划、监测和模拟的数字模型。 第五章：地下空间信息模型（USIM）的理论框架 详细定义了USIM的构成要素，它超越了传统的BIM（建筑信息模型）对地下的简单延伸。 多层次空间表示： 介绍如何构建包含地质实体层（岩层、土层）、工程实体层（结构物、管线）和环境要素层（水文、温度场）的多尺度、多分辨率模型。 拓扑关系的建立： 强调地下对象的空间关系（相交、包含、邻接），这是进行碰撞检测和空间分析的基础。引入了面向对象的拓扑数据模型（OCDM）来管理复杂的嵌套关系。 动态化与时序管理： 讨论如何将时间维度纳入模型，记录地下结构物的建造历史、侵蚀过程或监测到的形变数据，实现模型的实时更新。 第六章：USIM的几何构建与可视化表达 着重于从异构数据到规范化几何实体的转化过程。 不规则地质体的表面重建： 采用三角网格（TIN）或Marching Cubes算法，对反演得到的体数据进行高保真表面重构，确保地质界面光滑且连续。 工程结构的三维建模标准： 参照国际LOD（Level of Detail）和LOIN（Level of Information Need）标准，对管线、隧道进行参数化建模，确保模型具有可编辑性而非单纯的几何体。 沉浸式三维可视化技术： 探讨如何利用先进的图形渲染技术（如实时光线追踪），在复杂的城市模型背景下，清晰展示深层、狭小空间内的结构细节，辅助专家进行决策。 第七章：USIM的集成应用与未来展望 展示USIM在实际城市管理中的潜在价值。 地下空间规划与可行性分析： 利用USIM进行工程量快速估算、空间冲突预判，以及多方案对比模拟。 基础设施生命周期监测： 结合传感器网络数据，将监测到的沉降、渗漏信息叠加到USIM上，实现早期预警和影响评估。 与其他城市信息系统（CIM/GIS/BIM）的互操作性： 讨论基于IFC、CityGML等标准的接口设计，实现地下信息与地上信息流的无缝对接。 结语 本书旨在为岩土工程、城市规划、测绘遥感等领域的专业人士提供一套系统、前沿的技术方法论，以期推动城市地下空间探测、建模与智能化管理水平的整体飞跃，为保障城市基础设施安全和促进资源高效利用提供坚实的数据和信息支撑。全书结构严谨，理论与实践结合紧密，深度解析了从原始探测信号到可操作的数字孪生模型之间的关键技术链条。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚入行不久的工程师，我一直在寻找能够系统性地梳理和提升我知识体系的资料，尤其是在车载激光扫描这个相对新兴且技术密集型的领域。市面上相关的书籍和技术文档很多，但往往要么过于偏重理论，要么过于聚焦于某个具体算法，缺乏一个全局的视角。这本书的名字，"车载激光扫描数据处理技术"，听起来就非常有针对性，并且暗示了它涵盖了从数据采集到最终应用的整个链条。我非常期待它能深入浅出地讲解各种点云处理算法的原理和实际应用，例如，如何有效地去除噪声点，如何进行精确的点云配准，以及如何从海量的点云数据中提取有用的几何和拓扑信息。更重要的是，我希望这本书能详细介绍这些技术在汽车场景下的具体落地，比如如何通过点云数据来构建车辆周围环境的三维模型，从而支持自动驾驶系统的路径规划和障碍物避让。此外，如果书中还能涉及一些数据压缩、存储以及实时处理的挑战和解决方案，那将极大地提升其在工程实践中的价值。这本书的出现，无疑为我们这些一线从业者提供了一个宝贵的学习资源，能够帮助我们更好地理解和掌握这项关键技术。

评分☆☆☆☆☆

最近对自动驾驶汽车的感知系统特别感兴趣，而激光雷达作为其核心传感器之一，其数据处理技术更是重中之重。市面上关于激光雷达硬件的介绍不少，但真正深入讲解其数据处理流程的书籍相对较少。这本书的书名恰好点出了这个关键环节，让我充满了期待。我希望这本书能够详细地阐述车载激光扫描数据的采集特点，以及由此带来的挑战，比如数据量庞大、噪声多、信息不完整等。接着，我期待书中能系统地介绍各种数据预处理的方法，例如滤波（如直通滤波、统计滤波）、下采样（如随机采样、体素下采样）等，以及它们在实际应用中的效果对比。更具吸引力的是，我希望能看到书中对点云分割、特征提取和目标识别等高级技术的深入剖析，特别是如何结合机器学习或深度学习的方法来提升识别精度和鲁棒性。书中对不同算法的优缺点、适用场景的分析，以及相关的代码实现示例，都会是极大的加分项。总而言之，我期待这本书能够提供一个全面、深入且实用的指导，帮助我理解并掌握车载激光扫描数据的处理精髓，为我后续在自动驾驶感知领域的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴科技充满热情的研究生，我一直在关注自动驾驶和智能网联汽车的发展。激光雷达作为自动驾驶汽车的关键传感器，其数据处理技术是我学习和研究的重点。市面上充斥着大量的关于激光雷达硬件性能参数的介绍，但真正深入讲解其数据从采集到转化为有意义信息的全过程的书籍却相对稀缺。这本书的名称，"车载激光扫描数据处理技术"，正是我目前迫切需要的。我非常希望能在这本书中找到关于激光点云数据噪声的来源、特点以及各类降噪算法（如统计滤波、半径滤波）的详细解释和对比。同时，对于点云配准技术，我也希望能够看到不同方法的原理介绍（如ICP算法、NDT算法），以及它们在车载场景下的适用性分析。此外，书中如果能深入探讨如何从激光点云中提取关键信息，例如道路边界、车道线、障碍物等，并且介绍相关的分割和识别算法，那将极大地帮助我理解自动驾驶的感知环节。我更期待的是，书中能够包含一些实际案例，展示如何将这些技术应用于构建高精度地图、进行场景理解，甚至辅助决策。这本书无疑为我深入探索车载激光扫描数据处理领域提供了一个极佳的理论和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我这个业余爱好者来说，简直是及时雨。我一直对3D扫描技术在汽车领域的应用充满好奇，尤其是在自动驾驶和智能交通日益普及的今天。但我之前了解到的信息大多零散且技术性太强，很难构建起一个完整的认识框架。这本书的目录和前言，虽然没有具体到书中每一章的细节，但隐约透露出一种系统性。它似乎不仅仅停留在技术本身的介绍，而是将其放在了更广阔的应用场景中进行阐述。我想，这本书很有可能会详细讲解如何从原始的激光扫描数据出发，经过一系列复杂的处理流程，最终得到可用于汽车相关应用的高质量3D模型。这种处理流程可能包括点云的预处理、滤波、分割，到特征提取、匹配，直至最终的模型构建。我很期待书中能有丰富的案例分析，比如如何利用车载激光扫描数据来绘制高精度地图，或者如何进行交通标志的识别和场景理解，甚至是如何应用于车辆的碰撞检测和安全辅助系统。如果书中还能探讨一些前沿的研究方向，比如点云的语义分割、目标跟踪，以及与深度学习模型的结合，那就更完美了。总之，我对这本书的期望值非常高，希望它能成为我深入了解车载激光扫描数据处理技术的绝佳入口。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在城市规划和测绘领域工作的技术人员，近年来，随着城市信息化和智慧交通的快速发展，车载激光扫描技术在街景建模、交通流分析、基础设施监测等方面的应用越来越广泛。我一直希望能够找到一本能够系统梳理车载激光扫描数据处理全过程的书籍，以便更深入地理解和应用这项技术。这本书的标题直接点明了其核心内容，让我感到非常契合我的工作需求。我非常期待书中能够详细介绍如何从采集到的原始激光点云数据开始，进行一系列的预处理，包括数据去噪、地面点移除、点云去重等，以确保数据的质量。随后，我希望能看到关于点云分割技术的讲解，比如如何将点云分割成不同的对象，如建筑物、车辆、树木等，以及各种分割算法的原理和优劣。此外，对于地图构建和三维重建方面，我也希望能有深入的阐述，包括如何利用激光点云数据生成高精度的城市三维模型，以及这些模型在城市规划、仿真和管理中的具体应用。如果书中还能包含一些关于点云数据可视化和分析的工具和方法，那就更完美了，能够极大地提升我实际工作的效率和效果。