Page 18 - 202005期

专论综述

云中量取了管廊内部八个特征部位的尺寸，比 从改正后管廊局部数据检验区域中任意
较结果如表1所示。 提取出反光片的点云坐标，与全站仪数据进

表1 特征点相对精度统计 行精度比较，如表2。
序号 实际测量距（m） 点云丈量距离（m） 距离之差（m） 通过表 2 可 以 看出 X 绝 对 误 差 最 小
1 4.623 4.632 0.009
为-0.008m，最大为0.135m；Y绝对误差最小
2 3.271 3.239 0.032
3 1.586 1.558 0.028 为-0.005m，最大为0.061m；H绝对误差最小
4 0.487 0.516 0.029
为0.001m，最大为0.051m通过平面中误差计
5 13.174 13.253 0.079
6 0.280 0.333 0.053 算公式m = 计算可得：点位中误差为
h
7 0.308 0.355 0.047
m =0.072m，高程中误差为m =0.069m。
8 0.212 0.227 0.015 p h
通过表 1可 以看 出 相 对 误 差最 大 为 4 三维模型建立及输出

0.079m，最小为0.009m，通过中误差计算公式
4.1 三维模型建立
m= ，计算可得m=0.045m。 由于管廊及附属设施比较复杂，基于点

3.2 绝对精度检验 云数据直接建立的三维模型效果较差，为了

建立投影坐标系后的点云与控制点处 能够精细、快速建立管廊的三维模型，同时

于同一坐标系下，本实验通过对比全站仪采 顾及管廊中各种附属设施及部件会发生变
集的反光片坐标与从点云中提取的反光片坐 更，后期需要对数据进行更新，我们采用了分

标进行对比，来反应点云数据的绝对精度情 项建模的方法。首先将管廊内部的各附属设

况。通过数据对比发现，随着距离的增大，点 施及部件进行分类，主要分为土建部分、管
云的方位成比例发生了偏移，所以我们基于全 线部分、支架部分、变电箱部分等。然后基于

站仪所测数据对点云数据进行了改正。改正 点云数据提取分类后各附属设施及部件的尺
前后结果分别如图8、图9所示。 寸和位置等特征信息、构建相应的单体三维
模型，本次实验采用3D Studio Max建立管

线、支架等较小的单体模型，用RhinoceRos
5建立管廊的土建部分模型，然后将各个单体

图8 改正前管廊点云与实测数据 模型进行模型融合，完成管廊的三维模型建
在同一坐标系下示意图
立。最终基于RhinoceRos 5对模型进行纹理
色彩赋予。

模型构建完成后，可以将模型和构建模

型过程中提取的特征线以多种数据格式输
图9 改正后管廊点云与实测数据
在同一坐标系下示意图 出，如：.obj、3ds、dwg、dxf等格式，可以支持

8 地下管线管理