Геоинформационное моделирование объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования
Геоинформатика является одной из важных основ перехода в информационное общество. Информатизация является глубинным процессом. В сложившейся ситуации, геоинформационное моделирование – ключ к познанию окружающего мира. Автомобильные дороги являются одним из наиболее актуальных объектов моделирования. Передовая технология лазерного сканирования обеспечивает высокую скорость измерений и большой охват объектов дорожной инфраструктуры. Целью данной работы является создание геоинформационной модели объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования.
Актуальность темы.
В настоящее время происходит процесс перехода в информационное общество. Данный процесс предполагает работу существенной части населения в информационной сфере (производства информации и информационных услуг). Соответственно, значительная часть общества является потребителем информационных услуг. В связи с этим, возрастает актуальность применения методов работы с информационными ресурсами. В совокупности, это можно обозначить термином «информационное моделирование».
Применение пространственной информации актуально в контексте процессов управления и производства. В результате предыдущей деятельности изыскательских организаций накоплен большой массив пространственных данных. Однако, большие объемы информации зачастую характеризуются отсутствием единой структуры, за счет чего создается информационный барьер, а также препятствия для эффективного применения данной информации. Одно из решений в сложившейся ситуации – создание технологий эффективного использования пространственной информации. Пример такой технологии – геоинформационное моделирование.
Геоинформатика является одной из важных основ перехода в информационное общество. Информатизация является глубинным процессом. В сложившейся ситуации, геоинформационное моделирование – ключ к познанию окружающего мира.
Одним из критериев эффективного использования информационных ресурсов является умение работать с пространственной информацией. В наши дни информационные ресурсы представлены широким спектром информационных моделей. Геоинформатика основана на междисциплинарной интеграции, а обработка информации геоинформационными методами строится на основе применения моделей. В этой связи, геоинформационное моделирование является ключевым звеном цепочки обработки геоданных и геоинформации.
Также сейчас наблюдается бурное развитие тематики моделирования автомобильных дорог. В особенности, свое применение находит технология лазерного сканирования. Преимуществом данной технологии является высокая скорость изысканий, которая позволяет задуматься об эффективном применении его результатов в моделировании. В рамках моделирования на сегодняшний день определяющее значения
4
имеет одно из определяющих значений технология геоинформационных систем (ГИС), поскольку она позволяет учитывать объекты на местности, что, в свою очередь, является важным при инвентаризации объектов дорожной инфраструктуры.
Объектом исследования являются объекты дорожной инфраструктуры, их пространственное и географическое положение, а также их отражение в данных лазерного сканирования.
Цель исследования исходит из названия данной работы – создание геоинформационной модели объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования.
Достижение поставленной цели предусматривает решения ряда последовательных задач, формирующий этапы проведения работы:
1. Проведение обзора и анализа отечественного и зарубежного опыта применения данных лазерного сканирования в дорожном информационном моделировании, а также опыта классификации объектов дорожной инфраструктуры по данным лазерного сканирования.
2. Проведение сбора исходных данных (полевые работы с использованием мобильной сканирующей системы), постобработка полученных данных, полученные данных лазерного сканирования, привязанных во времени и пространстве.
3. Исследование и апробирование ручных и полуавтоматических алгоритмов обработки данных лазерного сканирования, а также классификации и выделения объектов дорожной инфраструктуры; анализ соответствующего программного обеспечения.
4. Разработка структуры и создание файловой базы геоданных объектов дорожной инфраструктуры.
5. Разработка и апробирование метода разбивки участка автомобильной дороги по километровым участкам средствами пространственного и геоинформационного анализа.
6. Разработка и апробирование метода автоматического расчета линейной адресации объектов дорожной инфраструктуры.
7. Разработка библиотеки системы условных обозначений дорожных знаков в соответствии с требованием ГОСТ, обеспечение наглядности картографической визуализации объектов.
5
8. Составление тематических карт, для демонстрации и оценки качества результата создания геоинформационной модели.
Использованные материалы. В качестве основных материалов были использованы данные лазерного сканирования с мобильной сканирующей системы Topcon IP-S2 участка основного хода федеральной автомобильной дороги А-118 (Кольцевая автомобильная дорога г. Санкт-Петербурга).
Научная новизна состоит в разработанном методе геоинформационного моделирования объектов дорожной инфраструктуры с использованием в качестве основы данные лазерного сканирования; ряде алгоритмов (таких как разбивка участка автомобильной дороги на километровые участки, расчет линейной адресации объектов дорожной инфраструктуры методами геоинформационного анализа), актуальных как в геоинформационном картографировании, так и дорожном проектировании и моделировании.
Практическая значимость полученных результатов. Разработанные методы и алгоритмы уже интегрированы в процесс формирования цифровых моделей автомобильных дорог для решения задач отражения фактической дорожной ситуации, выпуска исходных данных для проектировщиков дорог, а также в целях диагностики, паспортизации и инвентаризации.
Структура и объем работы. Магистерская работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы (42 наименования), а также четырех приложений (каждое из которых является тематической картой). Материал изложен на 80 страницах (без учета приложений), содержит 4 таблицы и 51 рисунок.
В ходе проведенных теоретических исследований, разработки и апробации метода
достигнута основная цель магистерской диссертации: разработана геоинформационная
модель объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования.
Результаты диссертационного исследования заключаются в следующем:
1. Проведен обзор и анализ предшествующего отечественного и зарубежного опыта
применения данных лазерного сканирования в дорожном информационном
моделировании. Также в обзор и анализ вошел обзор предшествующего опыта
классификации объектов дорожной инфраструктуры по данным лазерного
сканирования (облакам точек и панорамной фото- и видеосъемки).
2. Были проведены полевые работы с мобильной сканирующей системой (сбор
исходных данных), в результате постобработки данных были получены облако
точек, панорамная фотосъемка с привязкой в пространстве и времени.
3. Были исследованы и апробированы ручные и полуавтоматические алгоритмы
классификации объектов дорожной инфраструктуры по данным лазерного
сканирования, в результате чего были подготовлены исходные данные для
дальнейшей интеграции и обработки методами геоинформационного
моделирования. Проведен анализ различного программного обеспечения для
обработки данных лазерного сканирования.
4. Разработана структура и создана файловая база геоданных объектов дорожной
инфраструктуры.
5. Разработан и апробирован метод разбивки участка автомобильной дороги по
километровым участкам средствами пространственного и геоинформационного
анализа.
6. Разработан и апробирован метод автоматического расчета линейной адресации
объектов дорожной инфраструктуры.
7. В рамках решения задачи картографической визуализации была разработана
система условных обозначений дорожных знаков, соответствующая требования
национального стандарта. Учитывалась уникальность всех знаков – вплоть до
каждого знака индивидуального проектирования.
8. По результатам создания геоинформационной модели объектов дорожной
инфраструктуры был составлен ряд уникальных тематических карт, позволяющих
провести оценку качества результатов.
Таким образом, цель магистерской диссертации достигнута, решены все задачи на пути ее
достижения.
1. Халтурин Р.А. Приоритеты формирования дорожной инфраструктуры России //
Вопросы экономики и права – 2011 – №4 – С. 226-230.
2. УкуеваГ.Б.Информационныемоделированияавтомобильныхдорогс
использованием географических информационных систем // – 2016.– №2 (52). –
С.110-114
3. Транспорт в России. 2018: Стат.сб./Росстат. М. – 2018. – Т. 65. – 101 С.
4. С.В. Баранник, Е.Г. Кузовлев ГИС в жизненном цикле автомобильных дорог на этапе
их эксплуатации // САПР и ГИС автомобильных дорог – 2017. – № 2(9). – С. 5-9|
5. Розенберг И.Н. Геоинформационное моделирование как фундаментальный метод
познания / Перспективны науки и образования – 2016 – №3 – 4 С.
6. Опыт использования мобильной системы лазерного сканирования LYNX Mobile
Mapper для решения задач проектирования ремонта автомобильных дорог
[Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.jena.ru/publish/237.html
7. Мотуз В.О., Сарычев Д.С. Применение лазерного сканирования и 3D-моделей в
жизненном цикле автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог –
2014. – №1(2). – С. 12-15
8. 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.
9. Картографический веб-сервис http://www.etomesto.ru [Электронный ресурс]
10. Жалковский Е.А. Цифровая картография и геоинформатика. Под ред. Е.А.
Жалковского [Текст] / Жалковский Е.А., Халугин Е.И. – Картогеоцентр-
Геодезиздат, 1998. – 104 с.
11. Е.А. Герасюк, А.В. Комиссаров Применение наземного лазерного сканирования для
инженерно-геодезических изысканий при реконструкции автомобильных дорог // –
2017. – Сибириский государственный университет геосистем и технологий
12. ГОСТ Р 58398–2019. Экспериментальные технические средства организации
дорожного движения. Виды и правила применения дополнительных дорожных
знаков. Общие положения. – Введ. 2019-04-19. – М.: Стандартинформ, 2019. – 32 С.
13. ГОСТ Р 57563-2017 Моделирование информационное в строительстве. Основные
положения по разработке стандартов информационного моделирования зданий и
сооружений. – Введ. 2017-10-01.– М.: АО КОДЕКС, 2017. – 27 С.
14. ГОСТ Р 52289-2004. Технические средства организации дорожного движения.
Правилаприменения дорожных знаков,разметки,светофоров,дорожных
ограждений и направляющих устройств. – Введ. 2006-01-10. С изм. на 12.09.2018. –
М.: Изд-во стандартов, 2006. – 31 С.
15. ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное картографирование. Пространственные
данные, цифровые и электронные карты. Общие требования. – Введ. 1995-10-18. М.:
Изд-во стандартов, 1996. – 23 С.
16. ГОСТ 52766-2007. Дороги автомобильные общего пользования. Элементы
обустройства. Общие требования. – Введ. 2007-10-23. – М.: Изд-во стандартов, 2008.
– 31 С.
17. ГОСТ 51256-2018. Технические средства организации дорожного движения.
Разметка дорожная. Классификация. Технические требования. – Введ. 2018-06-1. –
М.: Изд-во стандартов, 2018. – 38 С.
18. ГОСТ50597-2017.Дорогиавтомобильныеиулицы.Требованияк
эксплуатационномусостоянию,допустимомупоусловиямобеспечения
безопасности дорожного движения. Методы контроля – Введ. 2017-09-26. – М.: Изд-
во стандартов, 2017. – 31 С.
19. ГОСТ 33475-2015. Дороги автомобильные общего пользования. Геометрические
элементы. Технические требования. – Введ. 2015-08-27. – М.: Изд-во стандартов,
2015. – 15 С.
20. ГОСТ 33180-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Требования к
уровню летнего содержания. – Введ. 2015-12-05. – М.: Изд-во стандартов, 2015. – 15
С.
21. ГОСТ 33062-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Требования к
размещению объектов дорожного и придорожного сервиса. – Введ. 2015-12-01. – М.:
Изд-во стандартов, 2015. – 27 С.
22. ГОСТ 32825-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Дорожные
покрытия. Методы измерения геометрических размеров повреждений. – Введ. 2015-
07-01. – М.: Изд-во стандартов, 2015. – 35 С.
23. Бойков В.Н., Скворцов А.В. Эволюция ГИС автомобильных дорог // САПР и ГИС
автомобильных дорог – 2017. – №1(8). – С. 47-53
24. Бойков В.Н. САПР автодорог – перспективы развитий // САПР и ГИС
автомобильных дорог – 2013. – №1. – С. 7-9
25. Бойков В.Н. О километровых столбах и протяженности автомобильных дорог //
Дорожная держава. – 2009. – № 22. – С. 25-27.
26. Бойков В.Н. IT-технологии в поддержке жизненного цикла дорог // САПР и ГИС
автомобильных дорог – 2014. – №2. – С. 1-7
27. Абакумов Г.В. Элементы транспортной структуры. Автомобильные дороги: учеб.
пособие / Г.В. Абакумов – Тюмень.: ТюмГНГУ, 2012. – 103 С.
28. Yang B. [и др.] Computing multiple aggregation levels and contextual features for road
facilities recognition using mobile laser scanning data // ISPRS Journal of Photogrammetry
and Remote Sensing. – 2017. – №126. – P. 180–194.
29. Y. Li [и др.] Road detection from airborne LiDAR point clouds adaptive for variability of
intensity data // Optik – 2015. – №26. – P. 4292–4298
30. Wu B. [и др.] Automated extraction of ground surface along urban roads from mobile laser
scanning point clouds // Remote sensing letters. – 2016. – №7 (2). – P. 170–179.
31. V. Balali, M.Golparvar-Fard Segmentation and recognition of roadway assets from car-
mounted camera video streams using a scalable non-parametric image parsing method //
Automation in Construction. – 2015. – №49. – P. 27–39
32. Sherif El-Halawany [и др.] Detection of road curb from mobile terrestrial laser
scannerpoint cloud // The International Archivers of the Photogrammetry, Remote Sensing
and Spatial Information Sciences. – 2018. – Vol. Volume XXXVIII-5/W12– P. 109-114.
33. Pu S. [и др.] Recognizing Basic Structures from Mobile Laser Scanning Data for Road
Inventory Studies // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2011. –
№66. – P. 28–39.
34. Mori U. [и др.]. Classification of pole-like objects using point clouds and images captured
by mobile mapping systems // The International Archivers of the Photogrammetry, Remote
Sensing and Spatial Information Sciences. – 2018. – Vol. Volume XLII-2 – P. 732-736
35. M. Javanmardi [и др.] Towards High-Definition 3D Urban Mapping: Road Feature-Based
Registration of Mobile Mapping Systems and Aerial Imagery // Remote Sensing – 2017. –
№9
36. https://www.docme.ru/doc/231015/kartograficheskoe-obespechenie-avtomobil._nyh-
navigacionnyh- [Электронный ресурс]
37. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/RU:Автомобильное_картографирование
[Электронный ресурс]
38. Herold M. [и др.] Road condition mapping with hyperspectral remote sensing
[Электронный ресурс] // Department of Geography, University of California. – 2004
Режимдоступа:http://www.geogr.uni-
jena.de/~c5hema/urbanspec/av04_roadmapping_heroldetal.pdf
39. H. Guyan [и др.] Use of mobile LiDAR in road information inventory: a review
International journal of image and data fusion // International journal of image and data
fusion. – 2016. – Vol. 7 (3), P. 219–242
40. Gong J. [и др.] Mobile Terrestrial Laser Scanning for Highway Inventory Data Collection
// Computing in Civil Engineering. – 2012. – №6. – P. 545-552.
41. G. Zunino SLAM in Realistic Environments [Электронный ресурс] // Режим доступа:
https://pdfs.semanticscholar.org/57da/d99781bbd0d196990ef44db55c3c9ce7817a.pdf
42. D. Cheng [и др.] Fast automatic three-dimensional road model reconstruction based on
mobile laser scanning system // Optik – 2015. – №126. – P. 725-730
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.7 (96 отзывов)
4.9 (5 отзывов)
4.8 (30 отзывов)
4.9 (343 отзыва)
4.4 (59 отзывов)
4.7 (82 отзыва)
4.8 (9 отзывов)
4.8 (40 отзывов)
5 (285 отзывов)
