Методика предварительной обработки данных воздушного лазерного сканирования, полученных с применением беспилотных воздушных судов

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.721.221.6
DOI: 
10.22389/0016-7126-2023-996-6-30-41
1 Алтынцев М.А.
Год: 
2023
№: 
6
996
Страницы: 
30-41

Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)

1, 
Аннотация:
Предложена методика предварительной обработки данных воздушного лазерного сканирования, выполняемого с беспилотных воздушных судов. Описаны и проанализированы основные ее этапы, такие как фильтрация данных, определение параметров калибровки съемочной системы, уравнивание траекторий и массивов точек лазерных отражений по зонам межмаршрутных перекрытий. Методика учитывает главную особенность результатов измерений, получаемых на низкой высоте полета, – большую плотность массива точек. Исследована методика на примере данных съемки городской территории, выполненной лазерным сканером АГМ-МС3. Полученные данные использованы для разработки алгоритмов фильтрации и взаимного ориентирования. Исходные данные АГМ-МС3 также проанализированы на предмет необходимости их взаимного ориентирования при небольшом расстоянии между осями двух смежных маршрутов. В итоге сделан вывод о том, что методика предварительной обработки данных воздушного лазерного сканирования, выполняемого с беспилотных воздушных судов, может применяться для любых территорий.

Список литературы: 
1.   Алексеенко Н. Н. Применение технологии лазерного сканирования в различных отраслях и на различных этапах жизненного цикла объектов // Вестник МГСУ. – 2016. – № 2. – С. 62–73. DOI: 10.22227/1997-0935.2016.2.62-73.
2.   Алтынов А. Е., Мохаммад Акель Амин Исследование влияния вариаций навигационных параметров съемочной системы (аэрофотосъемки, лазерного сканера) на точность создания ЦММ с помощью имитационного моделирования // Успехи современного естествознания. – 2022. – № 5. – С. 110–120. DOI: 10.17513/use.37833.
3.   Бандурин М. А., Ванжа В. В., Пестунова С. А. Применение цифровой аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования для оценки состояния рисовых систем // Научная жизнь. – 2021. – Т. 16. – № 3. – С. 293–302. DOI: 10.35679/1991-9476-2021-16-3-293-302.
4.   Гилаев Д. М., Назаров Р. Р. Практическая оценка точности и возможностей технологии воздушного лазерного сканирования с использованием беспилотных летательных аппаратов // Маркшейдерский вестник. – 2021. – № 4 (143). – С. 44–48.
5.   Комиссаров А. В., Алтынцев М. А. Метод активного дистанционного зондирования: лазерное сканирование – Новосибирск: СГУГиТ, – 2020. – 254 c.
6.   Медведев В. И., Сарычев Д. С., Скворцов А. В. Предварительная обработка данных мобильного лазерного сканирования в системе IndorCloud // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2014. – № 2 (3). – С. 67–74. DOI: 10.17273/CADGIS.2014.2.11.
7.   Новаковский Б. В., Кудрявцев А. В., Энтин А. Л. Использование материалов воздушного лазерного сканирования при картографировании рельефа // Геоинформатика. – 2020. – № 2. – С. 27–34.
8.   Согорин А. А., Богданец Е. С. Исследование точности воздушного лазерного сканирования // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. – 2022. – Т. 1. – С. 479–484.
9.   Шляхова М. М., Лакеев И. Ю. Мониторинг объектов нефтегазовой отрасли с помощью воздушного лазерного сканирования // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27. – № 6. – С. 64–72. DOI: 10.33764/2411-1759-2022-27-6-64-72.
10.   Юрченко В. И. Особенности проектирования аэрофотосъемочных работ с беспилотного воздушного судна // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26. – № 2. – С. 65–81. DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-2-65-81.
11.   Axelsson P. (2000) DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIII-4. pp. 111–118.
12.   Glira P., Pfeifer N., Mandlburger G. (2016) Rigorous Strip Adjustment of UAV-based Lasers canning Data Including Time-Dependent Correction of Trajectory Errors // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 82 (12), pp. 945–954. DOI: 10.14358/PERS.82.12.945.
13.   Han X.-F., Jin J. S., Wang M.-J., Jiang W., Gao L., Xiao L. (2017) A review of algorithms for filtering the 3D point cloud // Signal Processing: Image Communication. 57, pp. 103–112. DOI: 10.1016/j.image.2017.05.009.
14.   Jaakkola A., Hyyppä J., Kukko A., Yu X., Kaartinen H., Lehtomäki M., Lin Y. (2010) A low-cost multi-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 65 (6), pp. 514–522. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2010.08.002.
15.   Simoniello T., Coluzzi R., Imbrenda V., Guariglia A. (2022) Automatic Filtering and Classification of Low-Density Airborne Laser Scanner Clouds in Shrubland Environments // Remote Sensing. 14 (20), pp. 5127. DOI: 10.3390/rs14205127.
Образец цитирования:
Алтынцев М.А., 
Методика предварительной обработки данных воздушного лазерного сканирования, полученных с применением беспилотных воздушных судов // Геодезия и картография. – 2023. – № 6. – С. 30-41. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-996-6-30-41
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 22.02.2023
Принята к публикации: 22.05.2023
Опубликована: 20.07.2023

Содержание номера

2023 июнь DOI:
10.22389/0016-7126-2023-996-6