摘要：针对山区大面积复杂地形测量困难的问题,本文提出一种集无人机航空摄影测量、机载激光雷达扫描、三维模型立体测图等多种技术于一体的测量模式,以外业采集海量数据、内业立体测图的方法代替传统全野外数字测图。该方法在抽水蓄能电站地形测量工作中得到验证,具有相对成本低、时效高等突出优势。经实测数据检验,地形图平面和高程精度均优于30cm,符合现行地形图测量规范要求,同时还可以提供正射影像图、数字高程模型、数字表面模型、数字线划图等多种测绘地理信息产品,能够满足工程设计、施工的多项需求。所探索的测量模式,值得推广借鉴。

摘要：为了获取体育场馆内外建筑结构的三维信息,构建完整的三维实景模型,在分析多种非接触式测量技术的各自特点和局限性基础上,结合无人机机载LiDAR和地面三维激光扫描仪的优势,提出一种使用空地2种激光点云数据进行初始配准、精确融合,进而实现体育场馆三维重建的方法。以某亚运体育场馆为应用研究对象,结果表明:该方法可以有效地采集、处理海量点云数据,构建的模型纹理清晰,几何结构完整;使用全站仪、手持测距仪实地检测,平面和高程中误差分别是±0.136 m、±0.087 m,边长最大较差15 cm。通过工程实践,验证了上述建模方法具有一定的有效性和实用性,同时进行了深入探讨分析并提出了改进思路。

摘要：针对地形变化大,植被覆盖度高的复杂山区点云数据量大、冗余信息多、信息丢失和采样比之间难以平衡等问题,基于深度学习方法和改进的ConvPoint模型实现了山区点云的智能分类。复杂山区点云数据的预处理,将数据划分为体素基于索引进行降采样,利用球树算法加速神经网络运行速度,使用数据增强的方式来增强模型的鲁棒性,采用了划分区域和加权随机下采样的方法来缩短模型的运行时间。最终点云分类的全局准确率达94.7%,平均准确率达60.4%,交并比达55.8%,体现了较好的分类效果。

摘要：近年来,抽水蓄能电站建设项目快速增长,施工测量控制网关乎工程项目顺利开展,其中高程测量数据平差成果用于同期平面控制网边长改平计算,因而平差方法的合理选择、参数的正确设置非常重要。以某抽水蓄能电站高程控制网分级布设、分级平差为例,针对往返测高差不符值较大情况,分析系统误差和粗差存在的可能性,同时阐述了平差结果的精度统计和可靠性分析。对比分析两种常用的平差方法适用性,确保高程控制成果的准确可靠,以期对今后类似项目有借鉴意义。