改进算法提升地面三维激光扫描标靶中心识别精度

该研究论文聚焦于地面三维激光扫描技术中的关键问题——标靶中心识别算法。作者苏晓蓓和郝刚来自中国矿业大学环境与测绘学院，他们针对地面三维激光扫描仪通过扫描标靶中心获取的海量散乱点数据进行深入研究。这项技术对于创建数字地形模型(DEM)和数字表面模型(DSM)的精度至关重要，因为标靶中心识别的准确性直接影响到最终成果的质量。 论文首先介绍了地面三维激光扫描技术的基本原理，它是通过激光装置快速、实时地获取物体表面的三维坐标，具有高精度的特点。然而，早期的扫描仪仅能获取大量点的坐标，无法精确定位单一目标点。为了解决这个问题，现代激光扫描仪会利用特定形状的标靶，如平面和球形标靶，它们能引导扫描仪进行精确扫描，并通过软件自动提取标靶中心点。 平面标靶是研究的重点，其设计特点包括白色反射部分和周围的蓝色隔膜，可以有效地被激光检测。然而，这种标靶由于存在倾角限制，不能一次性获取所有表面的点云数据。论文提到，现有的标靶中心识别算法主要基于反射强度最大点的假设，这种方法在设计标靶时被广泛应用，如徕卡扫描仪。然而，实际操作中，激光可能受到干扰，导致标靶中心识别的误差。 为了提高标靶中心识别的精度，论文提出了一种改进的算法和滤波处理方法，对大量的点云数据进行了有效处理，从而得到了更精确的结果。这表明作者不仅关注理论研究，还注重实践应用，旨在优化现有技术，提升三维激光扫描的实用性。 这篇首发论文深入探讨了标靶中心识别算法在地面三维激光扫描中的重要性，以及如何通过技术改进来提高识别精度。这对于推动激光扫描技术在测绘、建筑、地理信息系统等领域的发展具有重要意义。