闭合差分配法优化地面三维激光扫描点云配准

"地面三维激光扫描的点云配准误差研究" 本文主要探讨的是地面三维激光扫描技术中点云配准的误差分析与处理方法。点云配准是将多个扫描站获取的三维激光扫描数据进行整合，以形成连续、完整的三维空间模型。然而，在实际操作中，由于各种因素如仪器精度、环境干扰、数据处理算法等，点云配准过程中往往会出现误差，这些误差如果不加以控制和修正，将会导致整个三维重建结果的精度下降。 作者徐源强、高井祥、张丽和王坚通过对闭合条件下的点云配准问题进行研究，基于测量平差理论提出了一种闭合差分配方法。在多站配准中，闭合差是指所有扫描站的数据在理论上应能完美闭合，但实际中总会存在一定的不匹配，即闭合差。该方法首先利用间接平差理论计算各相邻测站间的坐标转换参数，同时评估这些参数的精度。然后，根据误差与方差的关系，将闭合差按比例分配到各个测站，以此来优化配准过程。 ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是点云配准中常用的一种方法，它通过不断迭代寻找最佳匹配，从而实现两个点云之间的最佳配准。在本文的研究中，ICP算法可能被用作基础工具来实现相邻测站的配准。通过实验，作者证明了所提出的闭合差分配方法能够提高点云配准的精度，这在多站点云数据集成时具有重要意义。 点云配准误差的分析和控制是地面三维激光扫描技术的关键环节，对于提高地形测绘、城市建模、地质灾害监测等领域的数据质量和可靠性具有重要作用。通过精确的配准，可以减少误差积累，确保生成的三维模型更接近实际地表形态，为后续的数据分析和应用提供坚实的基础。 这篇首发论文深入研究了地面三维激光扫描的点云配准误差，提出了新的误差处理策略，这对于提升点云配准的精度和稳定性有着积极的促进作用，同时也为相关领域的研究者提供了有价值的参考。