[发明专利]一种生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法

说明书

本发明公开了一种生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法，包括：采用GPS定位仪与三维激光扫描仪联测的方式获取料垛的三维点云数据；将GPS定位仪与扫描仪所采集的数据进行坐标系转换，统一在同一个参考坐标系中；基于优化修正量光顺算法对三维点云数据进行粗处理；对粗处理后的三维点云数据进行精处理；基于精处理后的三维点云数据计算料垛的体积。本发明针对该领域中的系统误差纠正和点云配准等关键技术，结合生物电厂料垛的特点，采用GPS与三维激光联测的方式提高点云采集的效率，并在料垛曲面拟合的基础上设置阈值进行噪音处理，并取得了应用成果。

技术领域

本发明涉及测绘及遥感技术领域，尤其涉及一种应用于人员无法直接到达且遥感信号反射不理想的生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法。

背景技术

随着计算机技术和机械制造技术的日益发展，基于激光扫描点云的数据处理技术作为空间工程几何建模的重要技术，它以激光扫描点云作为工程空间数据预处理和建模的基本元素，目前该技术在国内外得到蓬勃发展。该项技术以获取的点云数据为处理对象，不用构建三角网格，在处理超大规模点云中，对点云数据进行预处理、特征提取和模型重构方面，显示出其独特的优势，现在正成为空间工程建模和空间体积计算研究的一个热点。

现有生物质发电厂料垛点的采集及体积计算，多采用传统测量工具、目测料垛点、人工计算料垛体积，未采用测绘及遥感等技术手段，存在测量误差。

发明内容

针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供一种生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法。

为实现上述目的，本发明提供一种生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法，包括：

步骤1、采用GPS定位仪与三维激光扫描仪联测的方式获取料垛的三维点云数据；

步骤2、将GPS定位仪与扫描仪所采集的数据进行坐标系转换，统一在同一个参考坐标系中；

步骤3、基于优化修正量光顺算法对三维点云数据进行粗处理；粗处理方法为：

步骤31、首先提取曲面的法向量来描述曲面面元；

步骤32、然后对与粗分辨率下平面无关的面元采用霍夫变换分组为有限元平面集；

步骤33、再提取聚类中有关联的元素，并且采用RANSAC进行平面拟合；

步骤4、对粗处理后的三维点云数据进行精处理，精处理方法为：

步骤41、采用RANSAC进行平面拟合；

步骤42、在精分辨率下合并平面块和细化分割；

步骤5、基于精处理后的三维点云数据计算料垛的体积。

作为本发明的进一步改进，在步骤1中：

扫描仪在布置过程中遵循站间通视，重叠度>30％的设站原则。

作为本发明的进一步改进，在步骤2中：

将扫描仪所处的极坐标转换为直角坐标，将直角坐标通过高斯反算转换为大地坐标，将大地坐标转换为GPS定位仪所处的WGS84空间直角坐标系，实现在GPS时间系统下扫描坐标与WGS84坐标的统一。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明针对该领域中的系统误差纠正和点云配准等关键技术，结合生物电厂料垛的特点，采用GPS与三维激光联测的方式提高点云采集的效率，并在料垛曲面拟合的基础上设置阈值进行噪音处理，并取得了应用成果。

附图说明

图1为本发明一种实施例公开的生物发电厂料垛点云数据采集及体积计算方法的流程图；