三维激光扫描技术在隧道形变监测中的应用

对三维激光扫描技术在隧道形变监测中的应用进行了初步研究。实验使用Leica Scan Station P40三维激光扫描仪对常州地铁1号线隧道进行扫描,将处理后的点云数据通过徕卡隧道形变监测系统进行隧道断面净空计算。将利用三维激光扫描技术得到的隧道断面成果与利用传统全站仪测量得到的隧道断面成果进行对比,讨论并分析三维激光扫描技术在隧道形变监测中的技术优势和存在的问题,对三维激光扫描技术在隧道形变监测中的应用具有指导意义。     

一种基于连接线的机载Lidar点云航带平差方法

机载Lidar系统集成了激光扫描单元、POS系统等主要部件,各个测量子系统本身以及系统集成之间存在一定误差。虽然经过系统检校可消除绝大部分误差,但仍会有残余系统误差存在。误差的存在不仅影响点云数据的绝对精度,更会造成不同航带间同名特征点存在三维空间偏移,严重影响到后续数据处理和项目生产的精度。结合生产实践,提出一种基于连接线的Lidar点云航带数据平差方法,通过在航带重叠区域生成连接线来计算航带数据的系统偏移量,最终实现点云数据的精确校准。     

基于PS-InSAR技术的连盐高铁灌河特大桥形变监测与分析

桥梁形变监测对发现桥梁安全隐患，避免桥梁安全事故发生具有重要意义。与传统桥梁监测方法相比，永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Permanent Scatter Synthetic Aperture Radar Interferometry, PS-InSAR)技术以其监测成本低、监测范围广、监测精度高和非接触等优势，在大范围桥梁形变监测中具有潜在优势。以连盐高铁灌河特大桥为研究对象，利用时间跨度为2018年1月至2020年12月的89景C波段中分辨率Sentinel-1A数据，使用PS-InSAR技术提取灌河特大桥的形变信息，并将监测结果与同期北斗(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)观测数据进行比较。结果表明：在监测时间段内，灌河特大桥形变速率范围为1.7～5.3 mm/a,时序形变平均值趋近0,桥梁整体保持稳定；PS-InSAR和BDS对比结果的均方根误差在6 mm之内，二者取得了较好的一致性。研究结果证实了C波段中分辨率Sentinel-1A数据监测大跨度刚桁梁柔性拱桥的可行性，可为桥梁的风险管理和灾害预警提供参考依据。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

高速铁路Ⅲ型轨道板尺寸快速检测技术研究

提出一种基于激光跟踪和手持激光扫描组合技术的轨道板外观尺寸快速检测方法。手持类激光扫描仪可以快速、高精度地获取轨道板表面激光点云数据,绝对激光跟踪仪可为手持扫描仪提供高频、高精度位置和姿态信息,这些信息将用于手持扫描仪实时定位定姿。利用扫描获取的轨道板激光点云数据,通过点云分类与采样一致性算法,可实现轨道模型参数的自动提取,将自动提取的模型参数与设计模型进行比较,可实现轨道板外观尺寸的检测。     

基于DS-InSAR的复杂山区铁路沿线形变监测研究

选用穿透性较好的长波段高分辨率卫星雷达数据,对渝怀铁路重庆彭水段沿线进行地表形变监测研究。试验在西南复杂山区低相干条件下,采用分布式散射体干涉测量技术(DS-InSAR)进行铁路沿线地表变形监测的应用效果。研究中采用了干涉目标点分析(IPTA)方法,综合使用雷达影像的频谱信息、后向散射信息和时相稳定性信息提取永久散射点(PS)和分布式散射点(DS),获取了试验研究区域地面形变时间序列。研究表明:采用PS+DS点的SqueeSAR方法,可以提取铁路沿线较高密度的监测点,表明时序InSAR监测技术,一定程度上可为运营铁路线路的安全性评价提供部分直接科学依据。     

基于激光雷达的地铁隧道形变检测方法

针对地铁隧道出现的形变问题,提出利用车载激光雷达对地铁隧道进行扫描检测的方法。该方法测得的点云数据需进行坐标转换,在点云数据预处理时通过统计滤波与双边滤波相结合的算法去噪,采用最小二乘法进行断面拟合得到光滑拟合曲线。对不同时期检测的同一位置断面进行局部形变分析,对某一区间段不同位置断面进行区间收敛分析,实现地铁隧道断面的形变分析。通过该方法的处理,可以更加有效地获取地铁隧道的形变信息,对实现地铁隧道形变动态检测具有借鉴意义。     

基于GNSS的铁路通信铁塔变形监测方法

在铁路通信铁塔顶部布设2台全球导航卫星系统(GNSS)监测设备,并采用实时动态载波相位差分技术(RTK)测量以实时获得其坐标观测值,从而计算出铁塔的倾斜度及水平偏角。在塔基布设1台GNSS监测设备,采用静态后处理技术计算得到铁塔整体位移及沉降,进而得到通信铁塔整体的变形量。考虑到RTK测量结果可能存在测量粗差,采用抗差卡尔曼滤波对坐标观测数据进行处理,削弱粗差和偶然误差影响。通过仿真数据分析,证实在GNSS观测结果中包含粗差的情况下坐标滤波值能有效抵抗粗差影响,且与真值之间的差值小于预设的测量噪声误差。     

基于2D的钢轨轮廓特征点提取方法研究

钢轨轮廓数据特征点快速、准确提取是保证钢轨轮廓精确匹配、轨道几何不平顺精确检测的前提。对基于二维激光位移传感器(2D)的钢轨轮廓测量数据特征点提取方法进行研究,通过对采集的钢轨半断面轮廓数据采用基于中值误差与连续度自适应调整权值的平滑滤波方法对实测轮廓数据进行平滑处理,解决存在分段的轮廓数据达到分段平滑的效果。提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线上的特征点去快速定位实测轮廓特征点。最后,采用GJ-2型轨道检测车进行试验,通过对实际轨道进行轮廓测量,采用本文所提出的特征点提取方法对实测轮廓数据进行特征点提取,试验证明,该方法能快速、准确地定位轮廓特征点。     

针对铁路基础设施形变监测的GNSS观测数据质量评价研究

在应用全球导航卫星系统（GNSS,Global Navigation Satellite System）对铁路基础设施进行形变监测时，因运营期间铁路线路一直处于封闭状态，造成现场维护困难，需要通过分析评价GNSS监测站的GNSS观测数据质量，来检查GNSS监测站的运行状态。文章在分析常用GNSS观测数据质量评价指标的基础上，结合形变监测特点，选取了9项评价指标。采用岭回归分析法，在多项数据质量指标与监测最终解算精度间建立预测模型，对数据质量进行绝对性评价。基于浩吉（浩勒报吉—吉安）铁路沿线某边坡的8个GNSS监测站的观测数据，建立了预测模型，经验证，该模型预测误差的均方根为1.1 mm，优于GNSS解算的常规误差，证明了模型的可靠性和评价方法的可行性。     

基于激光雷达的高铁路基正常高测量方法

研究目的:在铁路测量工作中,传统水准测量费时费力,GNSS水准测量只能算是准动态测量方式,GNSS/INS水准测量需要车体经过已知控制点且只能获取载体轨迹点处正常高。以GNSS/INS和车载激光雷达为核心传感器的车载移动测量系统可以快速获取包含三维空间信息的点云数据,经过融合处理后可以得到对应的大地坐标。本文研究如何基于车载激光雷达快速、精确地获取大量未知点的正常高,介绍其中涉及的各种误差并分析其影响,除考虑趋势误差项和随机误差项外,还根据车载激光雷达测量原理建立常数项误差项。针对其中趋势项和随机项误差,建立二次项拟合模型进行处理。针对常数项误差项,利用未参与解算的CPⅢ控制点信息进行常数项误差的改正。研究结论:(1)移动测量系统能以近乎动态连续的方式快速获取大量未知点的正常高,相比于传统水准测量等测量方式,获取高程点的数量和效率都明显提升;(2)常数项误差对高程精度也有很大影响,本文试验结果与精密水准测量测得的检核点高程对比得:常数项误差改正前计算出的扫描点正常高的标准差为0.074 m,最大偏差绝对值为0.115 m;改正后扫描点正常高的标准差为0.002 m,最大偏差绝对值为0.006 m;(3)基于激光雷达的高铁路基正常高快速测量方法测量效率完全能够满足铁路建设作业的精度要求,同时也可大大提升作业效率,在铁路路基高程维护和检修方面起到重要作用。     

TS-DInSAR大区域多尺度沉降监测与精度评定

合成孔径雷达时序差分干涉(TS-DInSAR)已被广泛应用于高铁沿线大区域、多尺度的地面沉降监测方面,但缺乏相应的精度指标。因此,可利用升降轨平台时序解算结果和大量精密水准数据,对大区域内不同尺度的沉降监测结果进行精度评定和分析。研究区域覆盖北京、天津和雄安新区等(面积约3.4×104km2)京津冀核心区域,选取2015年11月～2018年3月51景降轨Sentinel-1A/B和2016年5月～2018年2月44景升轨Sentinel-1A作为数据源,利用TS-DIn SAR分别获取的升降轨平台沉降速率进行交叉验证;另一方面,结合PS点至解算参考点的距离、多尺度沉降速率等精度影响因素,利用大量高铁沿线精密水准数据对同时段PS点的沉降量进行详细的精度评定。研究表明,研究区域内存在不同尺度的沉降,有较多沉降漏斗;升降轨平台监测结果基本一致,标准差为6.47 mm/a;利用大量高铁沿线水准数据对同时段升轨平台沉降量进行验证,中误差为4.17 mm,PS点沉降监测误差与至参考点的距离呈线性关系,在20～80 km的距离内,中误差由2.9 mm递增到4.17 mm;同时,沉降监测误差与PS点沉降速率之间呈现随机分布关系,证明在沉降速率90 mm/a以内的不同尺度沉降监测精度基本相同。研究结果显示:TS-DInSAR能够为平原区域内的基础设施沿线区域沉降监测提供精度可靠的时序数据集,获取的TS-DInSAR沉降监测精度参考指标可应用于高铁等重大基础设施的勘测和运营。     

基于ArcGIS-Addin的激光点云断面数据提取应用研究

为了解决在已有激光点云基础上自动提取纵、横断面数据的问题,研发了基于ArcGISAddin的激光点云断面数据处理软件,该软件可根据设计线路和桩号,利用ArcObject中IPolyline接口提供的QueryPoint()方法计算出各中桩点,利用QueryNormal()方法计算出各桩号位置的道路法线。将中桩点和法线在不规则三角网中进行高程插值,可得到三维中桩点和三维横断面。在此基础上进行精度统计和格式转换等工作,实现了任意桩号、任意方向的断面数据自动提取及多种道路设计软件断面数据的导出。利用该方法在已分类激光点云基础上进行断面数据采集,一台可运行ArcGIS软件的普通PC机,断面处理速度可达100 km/h。     

地铁安全监测中基于三维激光扫描技术的隧道形变分析方法

基于三维激光扫描技术所获地铁形变监测数据的海量点云特性,提出隧道形变分析新方法。详细阐述了建立参考系、点云分割、格网化、差值计算、形变分析等步骤,并以正在监测的地铁隧道为例进行试验分析。试验分析结果发现:隧道形变分析新方法能确定隧道形变位置和形变大小,并将结果直观显示出来,能有效地衡量隧道形变。     

京津冀地区高速铁路沿线区域地表沉降监测及时序演化态势分析

为探测京津冀地区高速铁路沿线区域的不均匀沉降,利用基于合成孔径雷达干涉的干涉点目标时序分析技术,借助C波段SAR卫星序列在2015年11月至2018年3月间获取的51景降轨影像数据,提取研究区域的地表形变信息,结合地下水的动态变化及人类活动相关资料对沉降漏斗的演化态势进行归因性分析,并对该区域高速铁路沿线地表沉降监测及时序演化态势进行分析。结果表明:研究区域的年沉降速率为20~206mm·a^-1,漏斗中心最大累积沉降量达248mm,其中,区域内3条高铁沿线均存在明显的沉降,沉降速率均超过100mm·a^-1,最大值位于高铁路线的雄安县段,漏斗中心沉降速率达185mm·a^-1,累积沉降量为200mm;研究区域的整体沉降趋势稳定,沉降主要归因于人类活动,而高速铁路沿线的沉降与地下水开采密切相关。     

基于LiDAR数据和移动面拟合法提取道路横断面的方法研究

针对呈格网或接近格网状分布的LiDAR地面采样点数据,可利用移动曲面拟合法提取道路横断面。地面采样点用规则格网索引,并提出利用分级扇形区域选择参与拟合的采样点,不仅兼顾了邻域范围、采样点个数及其分布,还可对3×3规则格网有选择性地遍历。与TIN中提取的横断面比较,验证了内插函数模型选用双线性多项式具有可行性。最后采用D-P算法提取地形特征点,减少了数据冗余。     

基于TLS数据的站场线路点云提取算法

铁路站场线路几何信息对于铁路安全管理与维护具有重要意义。由于铁路站场内包含多条线路,且轨道错综复杂,使得从大场景点云中自动提取多股道钢轨点云成为难题。地面激光扫描TLS(Terrestrial Laser Scanning)作为非接触式测量手段,可快速获取铁路场景中的海量点云数据。针对TLS技术获取的铁路站场点云数据,提出一种基于Delaunay三角网聚类的多股道钢轨点云提取算法。基于分割-归并的思想,在获取铁路站场高精度点云后,沿站场线路方向将点云分为若干段,基于轨道平顺性特征,利用三角网聚类算法逐段提取钢轨顶面点云。在归并阶段整合站场中各股道轨面点云信息,将各段轨面点云连接起来,同时匹配左右轨面点云。将该方法在玉林站部分站场区域进行实例验证,提取到的轨道点云在对象层面上的总体精度为93.95%,完整度为90.57%,准确度为97.59%,相较于平面格网法,提取总体精度提升了5.65%,准确度提升了18.49%。在10处截面提取轨面宽度与轨距,统计结果表明轨面宽度中误差为5.2 mm,轨距中误差为5.3 mm,满足工程精度需要。实例结果表明,算法可准确有效提取站场多股道钢轨顶面点云,...     

基于点云数据的隧道断面线提取方法

隧道工程通常使用断面线进行限界、超欠挖、变形测量等应用的分析。介绍一种基于点云数据的隧道断面线提取方法,该方法以经过拼接、滤波、去噪之后的三维激光点云为数据源,首先对点云进行重组织,以便快速检索;然后根据隧道中线获得待提取断面线所在平面附近的点云切片;最后对点云进行处理,得到断面线。     

一种基于数学形态学的点云地物提取方法

从激光点云数据中准确提取典型地物能够显著提高数据处理的自动化程度,减少内业工作量。随着激光雷达硬件性能的不断提升,其获取的点云数据量越来越大,但直接针对点云数据的提取算法效率较低。提出一种基于数据形态学的地物提取方法:首先将点云数据转换为特征图像,利用λ-flat区域标记方法将点云划分为地面点和非地面点;然后根据非地面点在特征图像上的表现特征制定提取规则,对地物进行提取;最后,采用本文算法对试验数据进行地物提取,建筑、杆状物等典型地物的综合提取精度达94.7%。     

基于BIM模型的铁路雨棚钢结构健康监测数据模型研究

结构健康监测是保障重大工程结构安全的重要技术,针对铁路站台雨棚钢结构监测过程中出现的站台模型和监测信息数据庞大的问题,提出一种扩展的BIM模型,即在现有的BIM模型信息中以数据信息的唯一标识作为依据,扩展所需的动态监测数据信息,将各类检测数据进行有效整合。首先对系统总体架构进行设计,设计面向钢结构健康监测信息的BIM模型,对系统总体架构合计,再根据扩展的BIM模型和模型数据,应用扩展的BIM模型系统设计,开发了基于BIM模型的监测系统,实现了铁路站台雨棚的有效监测。