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地面激光扫描 (TLS) 在采矿中的应用
高效处理和管理扫描数据，具有众多优势功能。这些功能包括记录扫描数据、定位和自动识别对象。Scene 专为 FARO Focus3D 和 Freestyle3D 建模扫描仪设计。3DReshaper：3DReshaper 是一款用于 3D 建模和处理点云的多功能软件。由于其在体积计算、网格创建和 CAD 应用中的实际用途，该软件经常用于 3D 建模应用（URL8）。JRC 3D Reconstructor：凭借 JRC 3D Reconstructor 的多功能性和高分辨率，该软件能够处理从各种来源获得的点云和图像。利用其 LineUp 功能，JRC 3D Reconstructor 可以进行无方向扫描和地理定位过程（URL5）。地面激光扫描在采矿领域的应用
在工程领域应用3D激光扫描技术
摘要：随着计算机和激光测量技术的持续进展，基于激光扫描技术的非接触式测量在工业生产过程中越来越应用。自1990年代以来，用作新技术的3D激光扫描技术已经迅速开发。3D激光扫描技术，也称为高清测量（HDS），是基于激光范围的原理。测量物体表面上的技术可以记录大量密集点的某些特征，包括3D坐标，反射率和纹理信息，以便快速重建测量目标的3D模型和各种地图数据，例如线，表面和身体。同时，技术将传统的单点测量改进表面测量是一个革命性的飞跃，并实现了对象的数字重建。尤其是在某些情况下，例如接触测量和无法测量的复杂组件检测，3D激光扫描技术在工业设计和测量领域具有自然优势。
激光扫描历史，第 2 部分：工业和文化遗产应用的后期阶段
简介 第一部分是中程地面激光扫描 (TLS) 历史，用于太空、国防和研究驱动应用（处于其发展的初始阶段），第二部分现在探讨技术如何过渡到其他领域，如核工业和文化遗产 (CH)。在 20 世纪 90 年代及以后尤其如此。在早期的数字处理工具的基础上，出现了分析和显示激光扫描仪数据的新方法。在激光扫描发展的第二阶段，非政府组织也在技术的应用过程中充当记录 CH 的推动者。案例研究的目的要么是向更广泛的受众推销技术，要么是帮助人们了解所使用的技术。只要有可能，企业就会尽可能地赞助此类项目。第三阶段由基于三脚架的系统和来自加利福尼亚的非营利性公司主导，发展并普及了激光扫描的应用。最后，在第四阶段，汽车和移动计算机行业正在推动传感器的商品化。本文发表时，第四阶段仍处于进行中。
地面激光扫描仪在监测中的应用...
摘要：地面激光扫描 (TLS) 有助于检测斜坡和陡坡的不安全行为。它还有助于评估土方工程的稳定性。土方结构通常由合格的地面材料制成。人们可以区分点状结构，例如土丘、堡垒和水坝，以及线性结构，例如道路、铁路和防洪堤。本文涉及监测和分析与选定土方结构不稳定行为相关影响的问题。TLS 能够以简单和自动化的方式遥感表面变化。使用激光扫描仪进行定期的多次测量，以长期监测选定物体的行为。使用有限元法 (FEM) 等离散数值模型考虑了基质的岩土特性，并允许对此类结构进行风险评估和稳定性测试。结构的数值模型以及基质的参数被引入到 FEM 包中。这样就可以分析应力、应变和位移，以及不同的载荷情况。本文介绍了几个选定的土体结构，并对其进行了上述分析。
激光扫描的历史，第 1 部分：太空和防御......
摘要 本文介绍了中程地面激光扫描 ( TLS ) 的起源和发展，主要跨越从 20 世纪 50 年代到本文出版之时。特别关注了将场景的物理尺寸记录为点云的硬件和软件的发展。这些发展包括中程精度、重复性和分辨率参数——在记录距离最远一公里的建筑物和景观尺度的物体时，精度达到毫米和厘米级。本文分为两部分：第一部分从早期的空间和国防应用开始，第二部分探讨了 20 世纪 90 年代围绕 TLS 技术形成的测量应用。具有讽刺意味的是，中程 TLS 的起源始于空间和国防应用，这影响了传感器和通过自动驾驶汽车进行信息处理的发展。其中包括行星探测器、航天飞机、机器人和陆地车辆，这些车辆设计用于在太空和战区等恶劣环境中进行相对导航。在撰写本文的 10 年期间，我们咨询了中端 TLS 社区的关键人物。多语言和多学科文献综述（包括用中文、英文、法文、德文、日文、意大利文和俄文撰写或制作的媒体）也是本研究不可或缺的一部分。
评论文章 波兰的机载激光扫描
关键词：LiDAR、ALS、发展趋势、科学研究、应用、出版物评论、生产潜力 摘要：本文回顾分析了过去二十年，即从波兰开始使用这项技术到现在，该国机载激光扫描技术的发展。本文重点介绍国家研究中心在技术领域的发展趋势和科学与应用问题。这篇评论基于该领域的大量出版物，这些出版物主要发表在“摄影测量、制图和遥感档案”中，发表于二十多年前。因此，本文试图系统化和回顾该领域的国家出版物，介绍机载激光扫描领域的进展。它还展示了国家生产潜力的发展以及该国使用机载激光扫描数据和产品的覆盖水平。
茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖下机载激光扫描 (ALS) 数据的地面插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现总体精度方面的性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度会影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。