论文总字数：19929字

摘 要

作为一种先进的全自动高精度立体扫描技术，近年来，三维激光扫描技术凭借着其快速、高密度、高精度的优点，在地形测绘、变形监测等领域得到了广泛的应用，它也为地形的变化检测提供了新的研究思路。三维激光扫描技术获得的原始数据称之为点云数据，其获取速度快且获取量大，所以数据的处理十分复杂，其中点云数据的预处理是至关重要的一个环节。点云数据还具有曲率、法矢、粗糙度等几何特征。本文将在研究点云数据预处理过程及其几何特征计算的基础上，通过对水下抛石前后的点云曲率、粗糙度进行比较分析，建立点云几何特征和地形变化之间的联系，从而探讨几何特征在地形变化检测方面的应用。

关键词：点云 曲率 法矢 地形变化检测

Application of point cloud geometric features in

the detection of terrain changes

Abstract

As an advanced full-automatic high-precision 3d scanning technology, 3d laser scanning technology has been widely applied in topographic mapping, deformation monitoring and other fields in recent years due to its advantages of fast speed, high density and high precision. It also provides a new research idea for terrain change detection. The original data obtained by 3d laser scanning technology is called point cloud data, whose obtaining process is fast and volume is large, so the data processing is very complicated, of which point cloud data preprocessing is a crucial link. Point cloud data also has geometric characteristics such as curvature, normal vector and roughness. Based on the research on the preprocessing process of point cloud data and the calculation of its geometric features, this paper establishes the relationship between point cloud geometric features and topographic changes by comparing the curvature and roughness of point cloud before and after underwater riprap, so as to discuss the application of geometric features in the detection of topographic changes.

Key Words: point cloud; curvature; normal vector; the detection of topographic changes

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1 点云数据获取与处理研究现状 1

1.2.2 点云数据的几何特征研究现状 2

1.2.3 点云几何特征与地形变化检测的关系 3

1.3本文研究内容 3

第二章 点云的基础理论 4

2.1点云数据去噪 4

2.1.1 有序点云的去噪 4

2.1.2 散乱点云的去噪 5

2.2点云空洞插值 6

2.2.1 基于点云模型的空洞修补 6

2.2.2 基于网格模型的空洞修补 8

2.3点云数据压缩 9

2.3.1 基于三角网格的压缩 9

2.3.2 基于点云的压缩算法 10

2.4点云数据配准 11

2.4.1 点云配准的定义 12

2.4.2 点云配准的基本公式 12

2.4.3 基于特征的配准算法 13

2.4.4 无特征的配准算法 16

2.5 本章小结 17

第三章 点云的几何特征及应用分析 18

3.1点云的法矢及其计算 18

3.1.1 点云法矢的概念 18

3.1.2 点云法向量的计算 18

3.2点云的曲率及其计算 19

3.2.1 点云曲率的概念 19

3.2.2 点云曲率计算 20

3.3点云的粗糙度及其计算 24

3.3.1点云粗糙度的概念 24

3.3.2点云粗糙度的计算 24

3.4点云的几何特征在地形变化检测方面的应用分析 25

3.4.1 实验区域与数据获取 25

3.4.2 曲率在地形变化上的应用分析 27

3.4.3 粗糙度在地形变化上的应用分析 28

3.5本章小结 28

第四章 结论与展望 30

4.1研究内容总结 30

4.2展望 30

参考文献 31

致谢 32

第一章 绪论

1.1研究背景和意义

地形即地球表面的各种形态，它是指地表起伏的情况，而地球表面是由各种各样的地形组合而成的。地形处于不断的变化当中，变化速度也有所不同。地形变化检测的方法主要有常规的大地测量技术，摄影测量技术，GPS全球定位空间测量技术，基于遥感影像的变化检测等。

三维激光扫描技术通过高速激光扫描测量的方法，可以大面积、高分辨率、快速地获取测量目标表面的三维坐标数据[1]，得到目标地形表面的大量离散点集，即“点云”。点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点的集合，包括三维坐标和激光反射强度。近年来三维激光已被广泛应用于地形测绘、变形监测等领域，它也为地形变化检测提供了新的研究思路。

1.2国内外研究现状

1.2.1 点云数据获取与处理研究现状

传统的采集三维数据的方式主要包括逐点采集和面采集两种。逐点采集包括水准仪、经纬仪、全站仪测量，这些方法的采集效率比较低。而由摄影测量技术和遥感技术来获取影像数据的面采集方式采集信息效率高且获取量大不过后续处理繁琐。目前，三维激光扫描系统按照不同的搭载平台可分成三类，分别是地面、车载和机载三维激光扫描系统[2]。

地面激光扫描仪收集点云数据的方法有两类，第一类是通过引进外部参考（把每个测站的扫描点配准到被测对象在局部坐标系下的坐标）；第二类是可以使用两相邻测站的重叠的点云数据对扫描仪器取得的点云数据配准。

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