Three-dimensional Modelling from Airborne Laser Scanning Data

Research article
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.138.79
Issue: № 12 (138), 2023
Suggested:
13.11.2023
Accepted:
01.12.2023
Published:
18.12.2023
446
12
XML
PDF

Abstract

Today, laser scanning technology is increasingly being used to monitor urban infrastructure. This technology is one of the latest advances in site surveying, providing highly accurate terrain data. Progress in the field of laser scanning technology significantly affects surveying production, reducing the duration of field surveys and increasing the informativeness of data. In the article, the technology of creating a three-dimensional building model using geometric primitives in Leica Cyclone software based on airborne laser scanning data is considered. Point clouds obtained by laser scanning and photogrammetry are compared. The result of building a three-dimensional model based on airborne laser scanning data is analysed.

1. Введение

На основе данных от лазерного сканирования создают топографические карты, трехмерные модели, цифровые изображения рельефа и территорий. Эта технология широко применяется в нефтегазовом секторе для наблюдения за трубопроводами, проектирования новых сооружений, контроля над резервуарами. В угольной отрасли она помогает в разработке новых карьеров, расчете добытых ресурсов и контроле геометрии стен карьеров, чтобы предотвратить обвалы. В строительстве технология используется для создания трехмерных моделей зданий и планирования реставрационных работ культурных памятников 

,
.

2. Оборудование для воздушного лазерного сканирования

На данный момент существует множество систем для воздушного лазерного сканирования (далее – ВЛС), но все они состоят из платформы носителя – беспилотного летательного аппарата (далее – БПЛА), снабжённого приемником глобальной навигационной спутниковой системы (далее – ГНСС приемник) и инерциальными системами навигации. А также воздушным лазерным сканером (далее – лидар), имеющим собственную инерциальную систему навигации, и встроенную фотокамеру.

3. Методика выполнения работ

На (рис. 1) представлена методика создания трехмерных моделей в программном обеспечении Leica Cyclone, используя различные режимы вписывания в облако точек геометрических примитивов
.
Методика создания трехмерных моделей, в программном продукте Leica Cyclone

Рисунок 1 - Методика создания трехмерных моделей, в программном продукте Leica Cyclone

4. Исходные материалы

Исходными данными являются: облако точек и аэрофотоснимки, полученные в результате полета БПЛА «DJIMatrice 300» с лидаром «AlphaAir 450» на территорию Арктического Государственного Агротехнологического Университета (г. Якутск) (рис. 2). Высота полета составила 85 метров, перекрытие 20 %
,
,
.
Данные воздушного лазерного сканирования

Рисунок 2 - Данные воздушного лазерного сканирования

5. Построение трехмерных моделей

В этой работе были применены три метода вписывания геометрических примитивов: автоматический, полуавтоматический и интерактивный.

В автоматическом методе проводится анализ точечной модели в районе выбранной точки, что позволяет внедрить геометрический элемент в облако точек

. Для применения этого метода, необходимо выбрать одну или несколько точек на моделируемой поверхности. Затем с помощью функции «Region Grow» определяется тип элемента, это может быть плоскость, цилиндр или сфера, после чего автоматически выделяется массив точек похожих на выбранную, этот массив точек можно контролировать параметрами инструмента. После автоматического вписывания объекта, можно в ручном режиме отредактировать его: повернуть, передвинуть и изменить положение углов. Данный режим используется для формирования плоскости для стен и крыш.

Вместе с автоматическим режимом возможно применение полуавтоматического режима, который отличается ручным выбором массива точек. С использованием инструмента «Выбор точек» определяется набор точек, относящихся к моделируемому элементу. Аналогично автоматическому режиму выбирается тип примитива и встраивается в выделенный массив точек.

При недостаточном качестве точек или их отсутствии рекомендуется применять интерактивный способ создания геометрического элемента. В инструментальной панели следует выбрать функцию «Вставка» и установить нужный тип геометрического элемента. Это может быть многоугольник, цилиндр, сфера или торус. Путем перетаскивания углов можно растянуть созданный элемент на всю поверхность стены. С помощью инструмента «Поворот» или «Поворотных ручек» можно корректно разместить объект в облаке точек.

Примером применения данного метода будет создание оконных проемов в сформированных стенах, для этого необходимо выделить область для вырезания. Используя инструменты «Выбор точек» и «Создать объект на основе выбора», следует сформировать полилинию. Выделив эту полилинию и поверхность стены, применив инструмент Substract From Patch, чтобы вырезать область в пределах полилинии на указанной поверхности.

Окно состоит из рамы и стекол, однако качество сканирования позволяет определить лишь местоположение углов оконного проема на стене. Исходя из этого, необходимо моделировать окно в ручном режиме. Вдоль контуров оконных рам на стенах формируется полилиния, подобно процессу выделения проемов. Далее с помощью инструмента «Create object from Curves» формируется плоскость. Из созданной плоскости вырезается два четырехугольника, это будут стекла.

При помощи инструмента «Extrude Perpendicular» придается объем созданной поверхности рамы окна (рис. 3).

Результат придания объёма оконной раме

Рисунок 3 - Результат придания объёма оконной раме

На основе задних угловых точек внутри сформированного объекта создаются поверхности, имитирующие стекла, для этих поверхностей с помощью инструмента «Edit Color/Material» задается прозрачность и цвет. Аналогично выполняется построение остальных частей трехмерной модели.

6. Сравнение данных воздушного сканирования и плотного облака точек построенного по аэрофотоснимкам

Для анализа результатов в качестве примера было взято смоделированное здание. Промеры геометрических размеров этого здания проводились на основе построенной модели, облака точек из лазерного сканирования и плотного облака точек, созданного на основе аэрофотоснимков. На (рис. 4) представлены места замеров. Полученные данные представлены в табл. 1.
Места замеров крыши здания (вид сверху)

Рисунок 4 - Места замеров крыши здания (вид сверху)

Таблица 1 - Оценка точности полученных результатов по замерам крыши здания

Место замера

Расстояние по построенной модели, м

Расстояние по плотному облаку точек, м

Расстояние по облаку точек лазерного сканирования, м

СКО, м

«1»

14,478

14,257

14,300

0,095

«2»

2,782

2,800

2,750

0,020

«3»

4,453

4,313

4,446

0,064

«4»

10,116

9,968

10,028

0,060

«5»

11,014

11,325

11,227

0,129

«6»

11,026

10,982

11,126

0,060

«7»

14,757

14,669

14,680

0,039

«8»

32,461

32,209

32,444

0,114

«9»

5,636

5,401

5,342

0,126

«10»

17,310

17,202

17,147

0,067

«11»

4,350

4,306

4,327

0,017

«12»

12,040

11,536

11,690

0,210

«13»

16,169

16,253

16,149

0,045

На основе трех замеров для каждого отдельного участка было подсчитано СКО, из результатов видно, что максимальное СКО составило 21 см, при этом наибольшая разность находится между построенной моделью и облаком точек. В среднем разница между промерами по облакам точек составляет от 5 до 8 см.

На (рис. 5) схематически изображены места замеров стен здания у основания. На основе измеренных расстояний было подсчитано СКО. Полученные данные представлены в табл. 2.

Места замеров стен здания

Рисунок 5 - Места замеров стен здания

Таблица 2 - Оценка точности полученных результатов по замерам стен здания у основания

Место замера

Расстояние по построенной модели, м

Расстояние по плотному облаку точек, м

Расстояние по облаку точек лазерного сканирования, м

СКО, м

«1»

21,641

20,983

20,855

0,344

«2»

9,957

10,146

10,146

0,089

«3»

11,092

11,443

11,231

0,144

«4»

10,874

10,295

10,276

0,278

«5»

7,076

6,877

7,105

0,101

«6»

8,107

8,099

7,851

0,119

На основе трех замеров для каждого отдельного участка здания было подсчитано СКО. Максимальное СКО в данном случае составило 34,4 см, соответственно разница между облаками точек лазерного сканирования и построенным по аэрофотосъёмке небольшая

,
,
.

На рисунке 6 представлены облака точек лазерного сканирования и построенные по аэрофотоснимкам.

Визуальное сравнение качества облака точек: a - облако точек лазерного сканирования; б - облако точек, построенное по аэрофотоснимкам

Рисунок 6 - Визуальное сравнение качества облака точек:

a - облако точек лазерного сканирования; б - облако точек, построенное по аэрофотоснимкам

Как видно из сравнения, данные воздушного лазерного сканирования имеют меньшую плотность, но расположены на вертикальных поверхностях объекта равномерно, тогда как в облаке точек построенном по аэрофотоснимкам точки расположены обрывисто, что снижает качество данных и усложняет моделирование в автоматическом режиме. Места, которые закрыты растительностью, практически не отображаются в облаке точек лазерного сканирования. При обработке аэрофотоснимков все точки, относящиеся к растительности фильтруются и удаляются, но при этом можно заметить, что объекты, находящиеся за растительностью отображаются лучше, чем на данных лазерного сканирования.

7. Заключение

Системы воздушного лазерного сканирования становятся доступнее для пользователей, они обеспечивают высокую точность измерений, и упрощают обработку данных, тем самым сокращая временные затраты на полевые работы. Данные ВЛС могут применяться в широком спектре работ, в том числе и при создании трехмерных моделей зданий и сооружений городской застройки.

Article metrics

Views:446
Downloads:12
Views
Total:
Views:446