Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Геоинформационное моделирование объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования

Работа №137006

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

картография

Объем работы84
Год сдачи2019
Стоимость4855 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
36
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Литературный обзор 6
Глава 2. Технология геоинформационного моделирования объектов дорожной инфраструктуры на основе данных лазерного сканирования 14
2.1 Сущность метода геоинформационного моделирования 14
2.2 Объекты дорожной инфраструктуры 19
2.3 Технология лазерного сканирования 25
2.4 Технология создания геоинформационной модели объектов дорожной инфраструктуры 29
2.4.1 Обработка данных лазерного сканирования 29
2.4.2 Разработка файловой базы геоданных объектов дорожной инфраструктуры 31
2.4.3 Технология разбивки участка автомобильной дороги методами геоинформационного
анализа 32
2.4.4 Технология расчета и присвоения линейной адресации объектам дорожной
инфраструктуры 35
2.4.5 Картографическая визуализация объектов дорожной инфраструктуры. Технология
разворота дорожных знаков в геоинформационной модели по направлению движения 37
Глава 3. Апробация метода. Создание геоинформационной модели объектов дорожной инфраструктуры. Оценка результатов 40
3.1 Обработка данных лазерного сканирования 40
3.1.1 Сбор данных 40
3.1.2 Результаты и обработка данных 42
3.2 Разработка файловой базы геоданных объектов дорожной инфраструктуры 54
3.3 Разбивка участка Кольцевой автомобильной дороги г. Санкт-Петербурга 57
3.4 Расчет линейной адресации объектов дорожной инфраструктуры 63
3.5 Картографическая визуализация. Автоматический разворот дорожных знаков по
направлению движения 68
3.6 Создание тематических карт. Оценка результатов 70
Заключение 75
Список литературы 77
Приложения


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 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.
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.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


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. Укуева Г.Б. Информационные моделирования автомобильных дорог с 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 3П-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-сервисhttp://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. Правила применения 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. ГОСТ 50597-2017. Дороги автомобильные и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения 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. 1111рк:/Д1киорепк1гее11пар.огцД1ки1<Г:Автомоби.1ыюе картографирование[Электронный ресурс]
38. Herold M. [и др.] Road condition mapping with hyperspectral remote sensing
[Электронный ресурс] // Department of Geography, University of California. - 2004 Режим доступа: 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


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ