基于KD Tree的采空区三维激光点云去噪与配准技术

"本文介绍了针对采空区三维激光扫描点云数据的处理方法，包括基于KD Tree的点云去噪和基于点云特征的配准技术，以解决矿山监测中的数据处理难题。" 在采矿工程中，传统的采空区监测手段往往受限于数据获取量不足、无法监测无人空区以及无法量化垮落程度等问题。随着科技的进步，三维激光扫描仪成为一种有效的解决方案，它能够全面、详细地获取采空区的三维形态。然而，实际应用中，由于矿山环境中的粉尘、水汽以及设备本身的局限性，采集到的点云数据会带有各种噪声，同时地面变形可能导致前后扫描的点云无法完全重合，这为后续的数据分析带来了挑战。 针对这些问题，研究者提出了一种基于KD Tree的点云去噪方法。KD Tree是一种空间分割的数据结构，特别适合于处理高维数据，如点云数据。通过构建KD Tree，可以高效地搜索和比较点云中的相邻点，从而识别并剔除异常点，实现点云的噪声过滤，提高数据质量。 此外，为了应对点云不完全重叠的问题，文中还介绍了基于点云特征的配准技术。这种技术通过对点云的关键特征进行匹配，调整两组点云的位置关系，使它们在几何上对齐，确保前后两次扫描的数据可比性。这一过程对于连续监测采空区的变化至关重要。 通过实验验证，这两种方法能有效地去除点云噪声并实现点云配准，为后续的采空区形状分析、垮落监测、稳定性评估等提供准确的数据基础，从而提升矿山安全管理和防灾减灾的能力。这种方法的应用，不仅有助于优化现有的采空区监测系统，也为类似复杂环境下的三维数据处理提供了参考。 关键词：激光光学；数据处理；KD Tree；去噪；配准 这篇论文的研究成果对于改进矿山采空区的监测技术具有重要意义，其提出的点云处理方法对于减少噪声干扰、提高数据准确性、实现精确的三维重建与变化检测有着显著效果。这些技术的发展将推动采矿行业向更加智能化、精细化的方向发展。