Пермь, 31 мар - ИА Neftegaz.RU. Ученые из Пермского Политеха (ПНИПУ) провели исследование, которое поможет создавать более точные 3D-модели рельефа.
Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Для проектирования и строительства объектов необходимо выполнение комплекса инженерных изысканий, включающего съемку местности.
Наземное лазерное сканирование лидарами используется все чаще в различных сферах, например, в нефтедобыче, для получения точных пространственных данных о рельефе и положении объектов, а также о движении горных пород.
Однако при этом могут возникать проблемы с избыточным массивом данных.
Ученые предложили увеличить шаг сканирования, чтобы сократить время обработки данных.
При этом точность будет соответствующей нормативам.
Это поможет уменьшить трудоемкость и повысить эффективность работы с моделью на всех этапах проектирования.
Для проведения эксперимента исследователи выбрали промышленную площадку и составили ее план масштаба 1:2000.
С использованием специального программного обеспечения, они последовательно сканировали поверхность рельефа с изменением шага сканирования.
Полученные данные помогли построить цифровую модель рельефа, которая использовалась в качестве эталона.
Для анализа было использовано 6 поверхностей с разным шагом сканирования.
Исследование показало, что точность построения модели прямо зависит от шага сканирования, необходимого масштаба плана и угла наклона поверхности.
Для создания цифровой модели рельефа с погрешностью не более 16,6 см, исследователи рекомендуют использовать данные лазерного сканирования с шагом не более 2 м.
При использовании большего шага точность начинает снижаться.
Это происходит потому, что сканер может пропустить характерные точки рельефа, что искажает построенную модель.
Полученные результаты позволяют заключить, что оптимальный шаг сканирования для построения цифровой модели рельефа составляет от 0,3 до 2 м.
При таком интервале точность модели не ниже 14 см, что удовлетворяет нормативам построения рельефа для масштаба 1:2000.
В будущем эти результаты могут быть использованы для сокращения времени и затрат на изучение местности и планирование крупных строительных проектов, таких как мосты, автомобильные дороги, туннели, жилые комплексы и промышленные площадки.
Исследование выполнено при финансовой поддержке программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Автор: А. Шевченко
