車載激光掃描數據處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李永強，劉會雲 著

圖書標籤:

• 車載激光掃描
• 點雲處理
• SLAM
• 自動駕駛
• 三維重建
• 數據處理
• 激光雷達
• 地圖構建
• 傳感器
• 計算機視覺

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503038099

版次：1

商品編碼：12349871

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

車載激光掃描技術（車載LiDAR）是當今測繪領域的前沿科技之一，其中數據後處理的理論與方法是其核心內容。本書在介紹車載LiDAR技術起源與發展的基礎上，詳細介紹瞭車載LiDAR數據預處理及航跡解算精度提高方法，基於車載LiDAR技術的地物信息提取與建模方法，以及車載LiDAR技術在建築物應急災害測量、地下空間三維建模等方麵的應用延伸。還介紹瞭車載LiDAR技術的幾種典型應用。
本書可作為高等院校測繪、遙感、地信等專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可為從事激光LiDAR研究的科研人員和工程技術人員提供參考。

內容簡介

車載LiDAR是當今測繪領域的前沿科技之一。本書由12章構成：第1章介紹車載LiDAR的起源與發展；第2、3章介紹車載LiDAR的數據預處理及航跡解算精度提高方法；第4～8章介紹基於車載LiDAR的地物信息提取與建模方法；第9章和第10章是車載LiDAR技術的延伸，探索瞭將車載LiDAR技術應用於建築物災情應急測量的理論與方法，以及將車載LiDAR技術應用於地下空間三維信息提取與建模；第11章介紹瞭車載LiDAR數據後處理係統的研發；第12章介紹瞭車載LiDAR的幾種典型應用。

作者簡介

李永強，博士後，碩士生導師。2007年獲南京師範大學地圖學與GIS博士學位，2008-2014年在北京師範大學減災與應急管理研究院從事博士後研究工作，2007年起為河南理工大學測繪學院教師。主要從事車載激光掃描、地形三維激光掃描方麵的研究工作。

《城市地下空間探測與信息模型構建》 本書導言 隨著城市化進程的加速，城市地下空間作為城市基礎設施的重要組成部分，其高效、安全、可持續的開發與利用日益受到關注。然而，城市地下空間環境的復雜性、隱蔽性，使得對其進行精確探測、描述與管理一直是工程界和信息科學界麵臨的重大挑戰。傳統的二維甚至淺層三維勘察方法已無法滿足現代城市精細化管理和復雜工程建設的需求。《城市地下空間探測與信息模型構建》正是立足於這一時代背景，係統闡述瞭麵嚮復雜城市環境的地下空間探測技術、海量異構數據的集成處理方法，以及構建高精度、動態化地下空間信息模型（Underground Space Information Model, USIM）的全流程技術體係。 第一部分：城市地下空間探測基礎與挑戰 本部分聚焦於理解城市地下空間的物理特性、數據采集的理論基礎以及當前麵臨的技術瓶頸。 第一章：城市地下空間環境的復雜性分析 詳細剖析瞭城市地下空間的多尺度、多介質、多要素的復雜性。探討瞭地質結構（如斷層、溶洞、土層界麵）、工程結構（如隧道、管廊、基礎樁）與環境因素（如地下水、腐蝕性介質）相互耦閤的特性。重點分析瞭城市化對地下環境造成的擾動，如振動、沉降與應力重分布，這些因素對探測精度和模型穩定性的影響。 第二章：多源異構探測數據采集原理 係統梳理瞭用於地下空間探測的主流技術，但側重於其在復雜城市環境中的局限性與改進方嚮。 地球物理勘探技術（電磁法、電阻率法、地震法）： 闡述瞭如何通過優化激發和接收配置，剋服近地錶噪聲乾擾，提高對埋深結構的分辨率。討論瞭高密度電法（VES/HET）在工程勘察中的應用優化策略。 探地雷達（GPR）技術： 深入分析瞭超寬帶（UWB）和調頻連續波（FMCW）GPR 在識彆非金屬管綫和地層界麵時的優勢與挑戰，特彆是金屬結構對電磁波的屏蔽效應及其數據處理對策。 鑽孔與物探相結閤： 論述瞭獲取地麵真實控製點（Ground Truth）的必要性，以及如何通過智能化鑽探技術獲取高質量岩土樣本與現場測試數據。 傾斜測量與高精度定位： 探討瞭利用GNSS/INS 組閤係統在復雜城市峽榖環境中獲取高精度傳感器坐標的方法，這是後續數據配準的基礎。 第二章內容著重強調： 現有的單一探測手段難以提供完整、連續的地下空間信息，必須走嚮多源數據融閤的路徑。 第二部分：地下空間數據的預處理與特徵提取 麵對海量的、具有不同坐標係統和時間戳的探測數據，高效、準確的預處理和特徵提取是構建高質量模型的前提。 第三章：噪聲抑製與數據校正 針對電磁波衰減、反射噪聲和係統誤差，詳細介紹瞭先進的信號處理技術。 時間-深度域轉換與成像算法： 應用有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）進行波場模擬與反演，以提高成像分辨率，特彆是處理多路徑效應和迎界麵效應。 GPR數據中的靜波分析與去除： 基於小波變換和經驗模態分解（EMD）技術，有效分離地錶雜波和有效反射信號。 三維點雲配準與融閤： 闡述瞭基於特徵匹配（如地質界麵拐點）和迭代最近點（ICP）算法的改進版本，實現不同探測設備獲取的點雲數據的空間對齊。 第四章：地下空間特徵的智能識彆與語義化 本章將數據處理提升到信息提取層麵，引入人工智能技術輔助識彆地下目標。 基於深度學習的結構識彆： 訓練捲積神經網絡（CNN）模型，從處理後的二維剖麵圖或三維體數據中自動識彆隧道邊界、管綫走嚮和不均勻體（如空洞）。討論瞭訓練數據的構建與標注挑戰。 地質物性參數的區域化反演： 采用濛特卡洛模擬與貝葉斯方法，從地球物理數據中反演介質的電導率、密度或波速，並結閤岩土工程分類標準，賦予探測目標物性標簽（語義信息）。 管綫信息的可視化追蹤與三維建模： 針對城市地下管網的復雜性，提齣瞭基於拓撲關係的管綫路徑優化算法，確保提取的路徑既符閤物理成像結果，又滿足工程規範。 第三部分：城市地下空間信息模型（USIM）的構建與應用 本部分是全書的核心，旨在將處理後的離散數據轉化為標準化的、可用於規劃、監測和模擬的數字模型。 第五章：地下空間信息模型（USIM）的理論框架 詳細定義瞭USIM的構成要素，它超越瞭傳統的BIM（建築信息模型）對地下的簡單延伸。 多層次空間錶示： 介紹如何構建包含地質實體層（岩層、土層）、工程實體層（結構物、管綫）和環境要素層（水文、溫度場）的多尺度、多分辨率模型。 拓撲關係的建立： 強調地下對象的空間關係（相交、包含、鄰接），這是進行碰撞檢測和空間分析的基礎。引入瞭麵嚮對象的拓撲數據模型（OCDM）來管理復雜的嵌套關係。 動態化與時序管理： 討論如何將時間維度納入模型，記錄地下結構物的建造曆史、侵蝕過程或監測到的形變數據，實現模型的實時更新。 第六章：USIM的幾何構建與可視化錶達 著重於從異構數據到規範化幾何實體的轉化過程。 不規則地質體的錶麵重建： 采用三角網格（TIN）或Marching Cubes算法，對反演得到的體數據進行高保真錶麵重構，確保地質界麵光滑且連續。 工程結構的三維建模標準： 參照國際LOD（Level of Detail）和LOIN（Level of Information Need）標準，對管綫、隧道進行參數化建模，確保模型具有可編輯性而非單純的幾何體。 沉浸式三維可視化技術： 探討如何利用先進的圖形渲染技術（如實時光綫追蹤），在復雜的城市模型背景下，清晰展示深層、狹小空間內的結構細節，輔助專傢進行決策。 第七章：USIM的集成應用與未來展望 展示USIM在實際城市管理中的潛在價值。 地下空間規劃與可行性分析： 利用USIM進行工程量快速估算、空間衝突預判，以及多方案對比模擬。 基礎設施生命周期監測： 結閤傳感器網絡數據，將監測到的沉降、滲漏信息疊加到USIM上，實現早期預警和影響評估。 與其他城市信息係統（CIM/GIS/BIM）的互操作性： 討論基於IFC、CityGML等標準的接口設計，實現地下信息與地上信息流的無縫對接。 結語 本書旨在為岩土工程、城市規劃、測繪遙感等領域的專業人士提供一套係統、前沿的技術方法論，以期推動城市地下空間探測、建模與智能化管理水平的整體飛躍，為保障城市基礎設施安全和促進資源高效利用提供堅實的數據和信息支撐。全書結構嚴謹，理論與實踐結閤緊密，深度解析瞭從原始探測信號到可操作的數字孿生模型之間的關鍵技術鏈條。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在城市規劃和測繪領域工作的技術人員，近年來，隨著城市信息化和智慧交通的快速發展，車載激光掃描技術在街景建模、交通流分析、基礎設施監測等方麵的應用越來越廣泛。我一直希望能夠找到一本能夠係統梳理車載激光掃描數據處理全過程的書籍，以便更深入地理解和應用這項技術。這本書的標題直接點明瞭其核心內容，讓我感到非常契閤我的工作需求。我非常期待書中能夠詳細介紹如何從采集到的原始激光點雲數據開始，進行一係列的預處理，包括數據去噪、地麵點移除、點雲去重等，以確保數據的質量。隨後，我希望能看到關於點雲分割技術的講解，比如如何將點雲分割成不同的對象，如建築物、車輛、樹木等，以及各種分割算法的原理和優劣。此外，對於地圖構建和三維重建方麵，我也希望能有深入的闡述，包括如何利用激光點雲數據生成高精度的城市三維模型，以及這些模型在城市規劃、仿真和管理中的具體應用。如果書中還能包含一些關於點雲數據可視化和分析的工具和方法，那就更完美瞭，能夠極大地提升我實際工作的效率和效果。

評分☆☆☆☆☆

最近對自動駕駛汽車的感知係統特彆感興趣，而激光雷達作為其核心傳感器之一，其數據處理技術更是重中之重。市麵上關於激光雷達硬件的介紹不少，但真正深入講解其數據處理流程的書籍相對較少。這本書的書名恰好點齣瞭這個關鍵環節，讓我充滿瞭期待。我希望這本書能夠詳細地闡述車載激光掃描數據的采集特點，以及由此帶來的挑戰，比如數據量龐大、噪聲多、信息不完整等。接著，我期待書中能係統地介紹各種數據預處理的方法，例如濾波（如直通濾波、統計濾波）、下采樣（如隨機采樣、體素下采樣）等，以及它們在實際應用中的效果對比。更具吸引力的是，我希望能看到書中對點雲分割、特徵提取和目標識彆等高級技術的深入剖析，特彆是如何結閤機器學習或深度學習的方法來提升識彆精度和魯棒性。書中對不同算法的優缺點、適用場景的分析，以及相關的代碼實現示例，都會是極大的加分項。總而言之，我期待這本書能夠提供一個全麵、深入且實用的指導，幫助我理解並掌握車載激光掃描數據的處理精髓，為我後續在自動駕駛感知領域的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對我這個業餘愛好者來說，簡直是及時雨。我一直對3D掃描技術在汽車領域的應用充滿好奇，尤其是在自動駕駛和智能交通日益普及的今天。但我之前瞭解到的信息大多零散且技術性太強，很難構建起一個完整的認識框架。這本書的目錄和前言，雖然沒有具體到書中每一章的細節，但隱約透露齣一種係統性。它似乎不僅僅停留在技術本身的介紹，而是將其放在瞭更廣闊的應用場景中進行闡述。我想，這本書很有可能會詳細講解如何從原始的激光掃描數據齣發，經過一係列復雜的處理流程，最終得到可用於汽車相關應用的高質量3D模型。這種處理流程可能包括點雲的預處理、濾波、分割，到特徵提取、匹配，直至最終的模型構建。我很期待書中能有豐富的案例分析，比如如何利用車載激光掃描數據來繪製高精度地圖，或者如何進行交通標誌的識彆和場景理解，甚至是如何應用於車輛的碰撞檢測和安全輔助係統。如果書中還能探討一些前沿的研究方嚮，比如點雲的語義分割、目標跟蹤，以及與深度學習模型的結閤，那就更完美瞭。總之，我對這本書的期望值非常高，希望它能成為我深入瞭解車載激光掃描數據處理技術的絕佳入口。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興科技充滿熱情的研究生，我一直在關注自動駕駛和智能網聯汽車的發展。激光雷達作為自動駕駛汽車的關鍵傳感器，其數據處理技術是我學習和研究的重點。市麵上充斥著大量的關於激光雷達硬件性能參數的介紹，但真正深入講解其數據從采集到轉化為有意義信息的全過程的書籍卻相對稀缺。這本書的名稱，"車載激光掃描數據處理技術"，正是我目前迫切需要的。我非常希望能在這本書中找到關於激光點雲數據噪聲的來源、特點以及各類降噪算法（如統計濾波、半徑濾波）的詳細解釋和對比。同時，對於點雲配準技術，我也希望能夠看到不同方法的原理介紹（如ICP算法、NDT算法），以及它們在車載場景下的適用性分析。此外，書中如果能深入探討如何從激光點雲中提取關鍵信息，例如道路邊界、車道綫、障礙物等，並且介紹相關的分割和識彆算法，那將極大地幫助我理解自動駕駛的感知環節。我更期待的是，書中能夠包含一些實際案例，展示如何將這些技術應用於構建高精度地圖、進行場景理解，甚至輔助決策。這本書無疑為我深入探索車載激光掃描數據處理領域提供瞭一個極佳的理論和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛入行不久的工程師，我一直在尋找能夠係統性地梳理和提升我知識體係的資料，尤其是在車載激光掃描這個相對新興且技術密集型的領域。市麵上相關的書籍和技術文檔很多，但往往要麼過於偏重理論，要麼過於聚焦於某個具體算法，缺乏一個全局的視角。這本書的名字，"車載激光掃描數據處理技術"，聽起來就非常有針對性，並且暗示瞭它涵蓋瞭從數據采集到最終應用的整個鏈條。我非常期待它能深入淺齣地講解各種點雲處理算法的原理和實際應用，例如，如何有效地去除噪聲點，如何進行精確的點雲配準，以及如何從海量的點雲數據中提取有用的幾何和拓撲信息。更重要的是，我希望這本書能詳細介紹這些技術在汽車場景下的具體落地，比如如何通過點雲數據來構建車輛周圍環境的三維模型，從而支持自動駕駛係統的路徑規劃和障礙物避讓。此外，如果書中還能涉及一些數據壓縮、存儲以及實時處理的挑戰和解決方案，那將極大地提升其在工程實踐中的價值。這本書的齣現，無疑為我們這些一綫從業者提供瞭一個寶貴的學習資源，能夠幫助我們更好地理解和掌握這項關鍵技術。