陸路交通基礎設施空間跨度大、地理條件復雜、勘測難度大，本書從陸路交通數(shù)字化全生命周期智能測繪需求出發(fā)，對空天地一體跨尺度鐵路交通協(xié)同智能測繪體系、關(guān)鍵技術(shù)和應用進行全面闡述，系統(tǒng)介紹綜合集成北斗衛(wèi)星導航、視覺導航定位、衛(wèi)星遙感、三維激光雷達、傾斜攝影測量、多傳感器集成移動測量、人工智能測圖等陸路交通智能測繪技術(shù)，海量多源地理空間信息數(shù)據(jù)管理與可視化服務等技術(shù)及相應的應用實例，為陸路交通勘測、設計和運維提供高精度、高質(zhì)量三維實景地理信息服務。
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先后主持和參與國家信息產(chǎn)業(yè)部電子發(fā)展基金、國家自然科學基金、863重點項目、973項目、國防預研型號等各類科研和產(chǎn)業(yè)化項目10多 項。
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 交通強國戰(zhàn)略與陸路交通 1
1.1.2 陸路交通發(fā)展現(xiàn)狀 2
1.1.3 陸路交通建設工作 3
1.1.4 陸路交通面臨的挑戰(zhàn) 4
1.2 陸路交通測繪的內(nèi)容與發(fā)展趨勢 5
1.2.1 陸路交通測繪內(nèi)容 5
1.2.2 陸路交通測繪發(fā)展趨勢 5
1.3 天空地海測繪遙感技術(shù)發(fā)展 7
1.3.1 “天”類測繪遙感技術(shù) 8
1.3.2 “空”類測繪遙感技術(shù) 10
1.3.3 “地”類測繪遙感技術(shù) 12
1.3.4 “�！鳖悳y繪遙感技術(shù) 14
1.4 數(shù)智化轉(zhuǎn)型對陸路交通測繪的挑戰(zhàn) 15
1.4.1 數(shù)字化和智能化技術(shù)發(fā)展 15
1.4.2 陸路交通數(shù)智化轉(zhuǎn)型 16
1.4.3 對陸路交通測繪的挑戰(zhàn) 16
1.5 本章小結(jié) 17
參考文獻 17
第2章 陸路交通智能測繪：定義、范圍與技術(shù)框架 18
2.1 從數(shù)字化、信息化測繪到智能測繪 18
2.1.1 早期測繪 18
2.1.2 數(shù)字化、信息化測繪 19
2.1.3 智能化測繪 19
2.2 陸路交通數(shù)智化設計中的測繪：需求和特征 19
2.2.1 數(shù)智化設計需求 19
2.2.2 陸路交通測繪特征 20
2.3 陸路交通智能測繪的內(nèi)容與范圍 21
2.3.1 陸路交通智能測繪內(nèi)容 21
2.3.2 陸路交通智能測繪范圍 23
2.4 陸路交通智能測繪技術(shù)框架 25
2.4.1 陸路交通工程數(shù)智勘測內(nèi)涵與框架 25
2.4.2 數(shù)智勘測關(guān)鍵技術(shù) 27
2.5 本章小結(jié) 30
參考文獻 30
第3章 GNSS陸路交通智能測繪技術(shù) 32
3.1 GNSS技術(shù)及其發(fā)展應用 32
3.1.1 GNSS技術(shù)簡介 32
3.1.2 GNSS技術(shù)在鐵路領域的發(fā)展應用 33
3.2 GNSS快速精密定位 35
3.2.1 GNSS原始觀測值 35
3.2.2 GNSS地基增強定位技術(shù) 35
3.2.3 GNSS星基增強定位技術(shù) 37
3.3 鐵路星基/地基增強系統(tǒng)建設 38
3.3.1 鐵路工程帶狀高精度北斗地基增強技術(shù) 38
3.3.2 北斗地基增強鐵路精密控制測量技術(shù) 44
3.4 基于北斗地基增強的勘測應用體系 50
3.4.1 應用體系總體架構(gòu) 50
3.4.2 鐵路工程精密控制測量應用 50
3.4.3 RTK位置服務測量應用 53
3.5 基于有色噪聲濾波的GNSS監(jiān)測技術(shù) 62
3.6 應用案例 63
3.6.1 宜涪鐵路地基增強系統(tǒng)建設 63
3.6.2 南昌局既有鐵路北斗基準站網(wǎng)建設 68
3.6.3 鐵路邊坡監(jiān)測案例 68
3.6.4 鐵路橋梁監(jiān)測案例 72
3.7 本章小結(jié) 78
參考文獻 78
第4章 視覺/GNSS/慣導多源融合定位與智能測繪技術(shù) 79
4.1 多源融合導航定位技術(shù)及其發(fā)展 79
4.1.1 多源融合導航定位技術(shù)概述 79
4.1.2 多源融合導航定位技術(shù)形式 80
4.1.3 多源融合導航定位發(fā)展趨勢 82
4.2 影像視覺定位技術(shù) 83
4.2.1 影像視覺定位技術(shù)概述 83
4.2.2 單目/雙目視覺導航定位技術(shù) 83
4.2.3 全景視覺融合導航定位方法 87
4.3 激光雷達視覺定位技術(shù) 91
4.3.1 激光雷達視覺定位技術(shù)概述 91
4.3.2 激光雷達視覺定位技術(shù)發(fā)展 93
4.3.3 基于圖優(yōu)化模型的激光雷達視覺定位方法 93
4.4 GNSS/IMU/SLAM融合定位技術(shù) 98
4.4.1 GNSS/IMU/SLAM融合定位技術(shù)概述 98
4.4.2 面向非接觸式移動測量的輔助慣導定位方法 99
4.4.3 基于圖優(yōu)化的多源融合定位 103
4.4.4 GNSS/IMU/SLAM融合定位實驗 106
4.5 多源融合導航定位技術(shù)陸路交通智能測繪應用 107
4.5.1 地鐵巡檢小車定位定姿 107
4.5.2 地鐵軌道不平順度測量 109
4.6 本章小結(jié) 112
參考文獻 112
第5章 衛(wèi)星遙感陸路交通智能測繪技術(shù) 114
5.1 衛(wèi)星遙感立體測圖技術(shù)與發(fā)展 114
5.1.1 衛(wèi)星遙感立體測圖原理 114
5.1.2 衛(wèi)星遙感立體測圖優(yōu)勢 115
5.1.3 衛(wèi)星遙感立體測圖技術(shù)發(fā)展 115
5.2 典型的立體測圖衛(wèi)星 116
5.2.1 美國立體測圖遙感衛(wèi)星 116
5.2.2 法國立體測圖遙感衛(wèi)星 118
5.2.3 中國立體測圖遙感衛(wèi)星 118
5.3 衛(wèi)星遙感立體測圖鐵路勘測工程應用 121
5.3.1 衛(wèi)星遙感鐵路選線 121
5.3.2 衛(wèi)星遙感鐵路前期勘測 121
5.3.3 衛(wèi)星遙感橋梁工程監(jiān)測 122
5.4 衛(wèi)星遙感立體測圖技術(shù)公路設計線路勘測 123
5.4.1 應用背景 123
5.4.2 技術(shù)方法 123
5.4.3 應用案例 124
5.5 雷達衛(wèi)星干涉測量陸路交通變形監(jiān)測 127
5.5.1 衛(wèi)星合成孔徑雷達干涉測量 127
5.5.2 InSAR沉降監(jiān)測原理 127
5.5.3 時序InSAR交通線路變形監(jiān)測——上海磁懸浮列車軌道 130
5.6 基于多源遙感的青藏鐵路沿線生態(tài)環(huán)境時空變化分析 134
5.6.1 青藏鐵路沿線不同時空尺度下遙感生態(tài)因子變化趨勢 134
5.6.2 青藏鐵路建設前后沿線遙感生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變過程 135
5.7 本章小結(jié) 135
參考文獻 136
第6章 無人機傾斜攝影測量陸路交通智能測繪技術(shù) 137
6.1 無人機遙感技術(shù)發(fā)展與應用 137
6.1.1 無人機遙感技術(shù)概述 137
6.1.2 無人機遙感技術(shù)發(fā)展 139
6.1.3 無人機遙感技術(shù)應用 139
6.2 無人機傾斜攝影測量技術(shù) 140
6.2.1 無人機傾斜攝影測量技術(shù)概述 140
6.2.2 無人機傾斜攝影測量系統(tǒng)組成 141
6.2.3 無人機傾斜攝影測量數(shù)據(jù)獲取 141
6.2.4 無人機傾斜攝影測量建模方法 147
6.3 無人機全景傾斜攝影測量技術(shù) 151
6.3.1 無人機全景傾斜攝影測量技術(shù)概述 151
6.3.2 無人機全景傾斜攝影測量相關(guān)原理 152
6.3.3 基于多視投影的無人機全景視頻三維重建技術(shù) 155
6.3.4 無人機全景傾斜攝影測量三維建模分析 159
6.4 無人機傾斜攝影測量陸路交通智能測繪應用案例 163
6.4.1 神朔鐵路雙巖畔隧道至霍家梁隧道出口模型生成 163
6.4.2 長贛鐵路萍鄉(xiāng)段途經(jīng)區(qū)域及其周邊區(qū)域模型構(gòu)建 165
6.4.3 武漢繞城高速公路中洲至北湖段改擴建工程模型構(gòu)建 167
6.5 本章小結(jié) 168
參考文獻 168
第7章 地面激光雷達掃描陸路交通智能測繪技術(shù) 169
7.1 地面激光雷達掃描技術(shù)發(fā)展與應用 169
7.1.1 地面激光雷達掃描技術(shù)概述 169
7.1.2 地面激光雷達掃描技術(shù)研究現(xiàn)狀 170
7.1.3 地面激光雷達掃描應用 171
7.2 地面激光雷達陸路交通數(shù)據(jù)獲取 172
7.2.1 地面激光雷達掃描儀設備 173
7.2.2 地面激光雷達數(shù)據(jù)采集 174
7.3 地面激光雷達點云處理技術(shù) 175
7.3.1 地面激光掃描坐標轉(zhuǎn)換解算 175
7.3.2 地面激光點云直接配準 178
7.3.3 基于特征的地面激光點云配準 179
7.3.4 地面激光點云多站自動拼接 181
7.3.5 地空異源點云配準方法 182
7.4 地面激光雷達陸路交通智能測繪應用案例 184
7.4.1 拉林線危巖體三維激光掃描 185
7.4.2 天津西站隧道點云時空變形探測 186
7.4.3 鐵路隧道鋼軌提取與限界檢測 188
7.4.4 漢十高鐵棗陽段既有鐵路中線勘測 190
7.5 本章小結(jié) 192
參考文獻 192
第8章 機載激光雷達陸路交通智能測繪技術(shù) 194
8.1 機載激光雷達遙感技術(shù)發(fā)展與應用 194
8.1.1 機載激光雷達遙感技術(shù)概述 194
8.1.2 機載激光雷達遙感技術(shù)研究現(xiàn)狀 195
8.1.3 機載激光雷達遙感技術(shù)應用 197
8.2 機載激光雷達陸路交通數(shù)據(jù)獲取 198
8.2.1 機載激光雷達遙感設備 198
8.2.2 機載激光雷達數(shù)據(jù)采集 199
8.3 機載激光雷達點云處理技術(shù) 201
8.3.1 機載激光雷達觀測與解算 201
8.3.2 機載激光雷達點云航帶平差 204
8.3.3 機載激光雷達點云濾波生成DEM技術(shù) 209
8.4 多載荷協(xié)同無人機遙感集成系統(tǒng)裝備 210
8.4.1 集成系統(tǒng)設備組成 211
8.4.2 集成設備工作流程 212
8.5 機載激光雷達陸路交通智能測繪應用案例 213
8.5.1 董梁高速公路橫斷面測量 214
8.5.2 南寧至百色高速公路測繪 215
8.5.3 武漢四環(huán)線改擴建工程掃描 216
8.6 本章小結(jié) 218
參考文獻 218
第9章 多傳感器集成移動測量陸路交通智能測繪技術(shù) 219
9.1 多傳感器集成移動測量技術(shù)與系統(tǒng) 219
9.1.1 多傳感器集成與移動測量概述 219
9.1.2 多傳感器集成陸路交通移動測量原理與特點 220
9.1.3 多傳感器集成陸路交通移動測量誤差分析 222
9.1.4 多傳感器集成陸路交通移動測量關(guān)鍵技術(shù) 223
9.1.5 多傳感器集成移動測量應用 230
9.2 車載移動道路測量系統(tǒng) 232
9.2.1 公路智能測繪的背景與需求 232
9.2.2 車載移動道路測量智能測繪技術(shù) 233
9.2.3 車載移動道路測量智能測繪應用 236
9.3 鐵路移動三維激光全景掃描系統(tǒng) 237
9.3.1 既有鐵路勘測與檢測背景與需求 237
9.3.2 鐵路移動三維激光全景掃描系統(tǒng)組成 239
9.3.3 鐵路移動三維激光全景掃描既有線測量 241
9.3.4 鐵路移動三維激光全景掃描隧道測量 248
9.4 移動測量陸路交通智能測繪應用案例 250
9.4.1 京哈高速公路（拉林河至德惠段）改擴建工程 250
9.4.2 巴基斯坦1號鐵路干線（ML1）既有線大修勘測 251
9.4.3 青藏鐵路格拉段電氣化改造項目 252
9.4.4 地鐵隧道檢測項目 253
9.5 本章小結(jié) 255
參考文獻 255
第10章 SLAM技術(shù)及其陸路交通智能測繪應用 256
10.1 SLAM技術(shù)與進展 256
10.1.1 SLAM技術(shù)簡介 256
10.1.2 SLAM研究現(xiàn)狀 257
10.1.3 典型SLAM系統(tǒng) 259
10.2 手持式半球形視角SLAM系統(tǒng) 260
10.2.1 手持式半球形視角SLAM系統(tǒng)功能 261
10.2.2 手持式半球形視角SLAM系統(tǒng)性能評估 262
10.3 手持式激光全景一體化SLAM系統(tǒng) 266
10.3.1 手持式激光全景一體化SLAM系統(tǒng)功能 267
10.3.2 手持式激光全景一體化SLAM系統(tǒng)性能評估 272
10.4 SLAM陸路交通智能測繪應用 274
10.4.1 站場測量 274
10.4.2 隱蔽空間測量 276
10.5 本章小結(jié) 280
參考文獻 280
第11章 空地融合陸路交通實景三維建模技術(shù) 282
11.1 空地融合實景三維建模技術(shù) 282
11.1.1 空地融合實景三維建模技術(shù)框架 283
11.1.2 空地融合實景三維建模主要數(shù)據(jù)源 283
11.1.3 空地融合實景三維建模關(guān)鍵技術(shù) 284
11.2 陸路交通數(shù)字孿生與BIM對實景三維模型的需求 285
11.2.1 數(shù)字孿生與建筑信息模型 285
11.2.2 陸路交通數(shù)字孿生、BIM與實景三維 286
11.3 空地融合陸路交通實景三維建模 287
11.3.1 空地融合陸路交通實景三維建模技術(shù)流程 287
11.3.2 空地融合陸路交通實景三維建模關(guān)鍵技術(shù) 288
11.4 多源數(shù)據(jù)融合陸路交通實景三維建模案例 292
11.4.1 案例應用場景與數(shù)據(jù)獲取 292
11.4.2 空地一體多源數(shù)據(jù)融合建模結(jié)果 293
11.4.3 空地一體多源數(shù)據(jù)融合建模精度驗證 296
11.5 本章小結(jié) 298
參考文獻 298
第12章 遙感AI陸路交通智能測繪技術(shù) 300
12.1 深度學習技術(shù)與發(fā)展 300
12.1.1 深度學習基本概念 300
12.1.2 深度學習發(fā)展歷程 301
12.1.3 深度學習在遙感測繪地理信息等行業(yè)的應用 301
12.2 陸路交通設計要素樣本庫建立與增強 302
12.2.1 陸路交通設計要素樣本庫建立關(guān)鍵技術(shù) 302
12.2.2 陸路交通設計要素樣本增強 306
12.3 陸路交通設計要素AI智能解譯 308
12.3.1 陸路交通設計要素AI智能解譯技術(shù) 308
12.3.2 陸路交通設計要素AI智能解譯結(jié)果矢量化 317
12.3.3 陸路交通設計要素AI智能解譯系統(tǒng) 318
12.4 AI半自動制圖 319
12.4.1 AI半自動制圖軟件介紹 320
12.4.2 AI半自動制圖自動解譯 320
12.5 陸路交通設計要素自動解譯典型案例 322
12.5.1 長贛鐵路萍鄉(xiāng)段途徑區(qū)域及其周邊區(qū)域設計要素智能解譯 322
12.5.2 宜涪高鐵陸路交通設計要素智能解譯 326
12.6 基于AI的高鐵沿線風險點變化監(jiān)測 326
12.7 本章小結(jié) 329
參考文獻 329
第13章 時空數(shù)據(jù)庫技術(shù)及其陸路交通智能測繪應用 331
13.1 時空數(shù)據(jù)庫技術(shù)與發(fā)展 331
13.2 多源地理空間數(shù)據(jù)模型 333
13.3 地理空間數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù) 337
13.3.1 空間數(shù)據(jù)庫構(gòu)建 337
13.3.2 數(shù)據(jù)管理 340
13.3.3 空間分析服務 344
13.4 陸路交通多源地理空間數(shù)據(jù)管理平臺 348
13.4.1 項目簡介 348
13.4.2 項目多源地理數(shù)據(jù) 348
13.4.3 地理數(shù)據(jù)存儲 349
13.4.4 多源地理數(shù)據(jù)管理平臺 350
13.5 本章小結(jié) 352
參考文獻 353
第14章 地理信息服務技術(shù)與陸路交通智能測繪應用 354
14.1 地理信息服務技術(shù)與發(fā)展 354
14.1.1 地理信息服務發(fā)展歷史 354
14.1.2 陸路交通地理信息服務概述 356
14.2 陸路交通多源地理信息服務技術(shù)框架 358
14.2.1 設計原則 358
14.2.2 系統(tǒng)總體架構(gòu) 359
14.3 陸路交通地理信息服務關(guān)鍵技術(shù) 361
14.3.1 大場景全要素三維地理數(shù)據(jù)LOD構(gòu)建技術(shù) 361
14.3.2 GIS服務引擎 363
14.3.3 空間數(shù)據(jù)標準 363
14.3.4 SAAS技術(shù) 364
14.3.5 虛擬化技術(shù) 365
14.3.6 云服務彈性調(diào)整技術(shù) 366
14.3.7 基于Web服務實現(xiàn)共享應用 367
14.3.8 時空大數(shù)據(jù)分析處理 367
14.4 陸路交通多源地理信息服務系統(tǒng) 368
14.4.1 項目概述 368
14.4.2 陸路交通多源地理信息服務系統(tǒng)及應用 368
14.5 本章小結(jié) 371
參考文獻 372
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