目 錄
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 交通強(qiáng)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(shè)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(duì)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(duì)陸路交通測繪的挑戰(zhàn) 16
1.5 本章小結(jié) 17
參考文獻(xiàn) 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(shè)計(jì)中的測繪：需求和特征 19
2.2.1 數(shù)智化設(shè)計(jì)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(xiàn) 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(yīng)用 32
3.1.1 GNSS技術(shù)簡介 32
3.1.2 GNSS技術(shù)在鐵路領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)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(qiáng)定位技術(shù) 35
3.2.3 GNSS星基增強(qiáng)定位技術(shù) 37
3.3 鐵路星基/地基增強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè) 38
3.3.1 鐵路工程帶狀高精度北斗地基增強(qiáng)技術(shù) 38
3.3.2 北斗地基增強(qiáng)鐵路精密控制測量技術(shù) 44
3.4 基于北斗地基增強(qiáng)的勘測應(yīng)用體系 50
3.4.1 應(yīng)用體系總體架構(gòu) 50
3.4.2 鐵路工程精密控制測量應(yīng)用 50
3.4.3 RTK位置服務(wù)測量應(yīng)用 53
3.5 基于有色噪聲濾波的GNSS監(jiān)測技術(shù) 62
3.6 應(yīng)用案例 63
3.6.1 宜涪鐵路地基增強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè) 63
3.6.2 南昌局既有鐵路北斗基準(zhǔn)站網(wǎng)建設(shè) 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(xiàn) 78
第4章 視覺/GNSS/慣導(dǎo)多源融合定位與智能測繪技術(shù) 79
4.1 多源融合導(dǎo)航定位技術(shù)及其發(fā)展 79
4.1.1 多源融合導(dǎo)航定位技術(shù)概述 79
4.1.2 多源融合導(dǎo)航定位技術(shù)形式 80
4.1.3 多源融合導(dǎo)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(dǎo)航定位技術(shù) 83
4.2.3 全景視覺融合導(dǎo)航定位方法 87
4.3 激光雷達(dá)視覺定位技術(shù) 91
4.3.1 激光雷達(dá)視覺定位技術(shù)概述 91
4.3.2 激光雷達(dá)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(dá)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(dòng)測量的輔助慣導(dǎo)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(shí)驗(yàn) 106
4.5 多源融合導(dǎo)航定位技術(shù)陸路交通智能測繪應(yīng)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(xiàn) 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(yīng)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(shè)計(jì)線路勘測 123
5.4.1 應(yīng)用背景 123
5.4.2 技術(shù)方法 123
5.4.3 應(yīng)用案例 124
5.5 雷達(dá)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(dá)干涉測量 127
5.5.2 InSAR沉降監(jiān)測原理 127
5.5.3 時(shí)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(shí)空變化分析 134
5.6.1 青藏鐵路沿線不同時(shí)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(shè)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(xiàn) 136
第6章 無人機(jī)傾斜攝影測量陸路交通智能測繪技術(shù) 137
6.1 無人機(jī)遙感技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用 137
6.1.1 無人機(jī)遙感技術(shù)概述 137
6.1.2 無人機(jī)遙感技術(shù)發(fā)展 139
6.1.3 無人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用 139
6.2 無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù) 140
6.2.1 無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)概述 140
6.2.2 無人機(jī)傾斜攝影測量系統(tǒng)組成 141
6.2.3 無人機(jī)傾斜攝影測量數(shù)據(jù)獲取 141
6.2.4 無人機(jī)傾斜攝影測量建模方法 147
6.3 無人機(jī)全景傾斜攝影測量技術(shù) 151
6.3.1 無人機(jī)全景傾斜攝影測量技術(shù)概述 151
6.3.2 無人機(jī)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(jī)全景視頻三維重建技術(shù) 155
6.3.4 無人機(jī)全景傾斜攝影測量三維建模分析 159
6.4 無人機(jī)傾斜攝影測量陸路交通智能測繪應(yīng)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(kuò)建工程模型構(gòu)建 167
6.5 本章小結(jié) 168
參考文獻(xiàn) 168
第7章 地面激光雷達(dá)掃描陸路交通智能測繪技術(shù) 169
7.1 地面激光雷達(dá)掃描技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用 169
7.1.1 地面激光雷達(dá)掃描技術(shù)概述 169
7.1.2 地面激光雷達(dá)掃描技術(shù)研究現(xiàn)狀 170
7.1.3 地面激光雷達(dá)掃描應(yīng)用 171
7.2 地面激光雷達(dá)陸路交通數(shù)據(jù)獲取 172
7.2.1 地面激光雷達(dá)掃描儀設(shè)備 173
7.2.2 地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集 174
7.3 地面激光雷達(dá)點(diǎn)云處理技術(shù) 175
7.3.1 地面激光掃描坐標(biāo)轉(zhuǎn)換解算 175
7.3.2 地面激光點(diǎn)云直接配準(zhǔn) 178
7.3.3 基于特征的地面激光點(diǎn)云配準(zhǔn) 179
7.3.4 地面激光點(diǎn)云多站自動(dòng)拼接 181
7.3.5 地空異源點(diǎn)云配準(zhǔn)方法 182
7.4 地面激光雷達(dá)陸路交通智能測繪應(yīng)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(diǎn)云時(shí)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(xiàn) 192
第8章 機(jī)載激光雷達(dá)陸路交通智能測繪技術(shù) 194
8.1 機(jī)載激光雷達(dá)遙感技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用 194
8.1.1 機(jī)載激光雷達(dá)遙感技術(shù)概述 194
8.1.2 機(jī)載激光雷達(dá)遙感技術(shù)研究現(xiàn)狀 195
8.1.3 機(jī)載激光雷達(dá)遙感技術(shù)應(yīng)用 197
8.2 機(jī)載激光雷達(dá)陸路交通數(shù)據(jù)獲取 198
8.2.1 機(jī)載激光雷達(dá)遙感設(shè)備 198
8.2.2 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集 199
8.3 機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云處理技術(shù) 201
8.3.1 機(jī)載激光雷達(dá)觀測與解算 201
8.3.2 機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云航帶平差 204
8.3.3 機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波生成DEM技術(shù) 209
8.4 多載荷協(xié)同無人機(jī)遙感集成系統(tǒng)裝備 210
8.4.1 集成系統(tǒng)設(shè)備組成 211
8.4.2 集成設(shè)備工作流程 212
8.5 機(jī)載激光雷達(dá)陸路交通智能測繪應(yīng)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(kuò)建工程掃描 216
8.6 本章小結(jié) 218
參考文獻(xiàn) 218
第9章 多傳感器集成移動(dòng)測量陸路交通智能測繪技術(shù) 219
9.1 多傳感器集成移動(dòng)測量技術(shù)與系統(tǒng) 219
9.1.1 多傳感器集成與移動(dòng)測量概述 219
9.1.2 多傳感器集成陸路交通移動(dòng)測量原理與特點(diǎn) 220
9.1.3 多傳感器集成陸路交通移動(dòng)測量誤差分析 222
9.1.4 多傳感器集成陸路交通移動(dòng)測量關(guān)鍵技術(shù) 223
9.1.5 多傳感器集成移動(dòng)測量應(yīng)用 230
9.2 車載移動(dòng)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(dòng)道路測量智能測繪技術(shù) 233
9.2.3 車載移動(dòng)道路測量智能測繪應(yīng)用 236
9.3 鐵路移動(dòng)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(dòng)三維激光全景掃描系統(tǒng)組成 239
9.3.3 鐵路移動(dòng)三維激光全景掃描既有線測量 241
9.3.4 鐵路移動(dòng)三維激光全景掃描隧道測量 248
9.4 移動(dòng)測量陸路交通智能測繪應(yīng)用案例 250
9.4.1 京哈高速公路（拉林河至德惠段）改擴(kuò)建工程 250
9.4.2 巴基斯坦1號(hào)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(xiàng)目 252
9.4.4 地鐵隧道檢測項(xiàng)目 253
9.5 本章小結(jié) 255
參考文獻(xiàn) 255
第10章 SLAM技術(shù)及其陸路交通智能測繪應(yīng)用 256
10.1 SLAM技術(shù)與進(jìn)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(píng)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(píng)估 272
10.4 SLAM陸路交通智能測繪應(yīng)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(xiàn) 280
第11章 空地融合陸路交通實(shí)景三維建模技術(shù) 282
11.1 空地融合實(shí)景三維建模技術(shù) 282
11.1.1 空地融合實(shí)景三維建模技術(shù)框架 283
11.1.2 空地融合實(shí)景三維建模主要數(shù)據(jù)源 283
11.1.3 空地融合實(shí)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(duì)實(shí)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(shí)景三維 286
11.3 空地融合陸路交通實(shí)景三維建模 287
11.3.1 空地融合陸路交通實(shí)景三維建模技術(shù)流程 287
11.3.2 空地融合陸路交通實(shí)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(shí)景三維建模案例 292
11.4.1 案例應(yīng)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(yàn)證 296
11.5 本章小結(jié) 298
參考文獻(xiàn) 298
第12章 遙感AI陸路交通智能測繪技術(shù) 300
12.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)與發(fā)展 300
12.1.1 深度學(xué)習(xí)基本概念 300
12.1.2 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程 301
12.1.3 深度學(xué)習(xí)在遙感測繪地理信息等行業(yè)的應(yīng)用 301
12.2 陸路交通設(shè)計(jì)要素樣本庫建立與增強(qiáng) 302
12.2.1 陸路交通設(shè)計(jì)要素樣本庫建立關(guān)鍵技術(shù) 302
12.2.2 陸路交通設(shè)計(jì)要素樣本增強(qiáng) 306
12.3 陸路交通設(shè)計(jì)要素AI智能解譯 308
12.3.1 陸路交通設(shè)計(jì)要素AI智能解譯技術(shù) 308
12.3.2 陸路交通設(shè)計(jì)要素AI智能解譯結(jié)果矢量化 317
12.3.3 陸路交通設(shè)計(jì)要素AI智能解譯系統(tǒng) 318
12.4 AI半自動(dòng)制圖 319
12.4.1 AI半自動(dòng)制圖軟件介紹 320
12.4.2 AI半自動(dòng)制圖自動(dòng)解譯 320
12.5 陸路交通設(shè)計(jì)要素自動(dòng)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(shè)計(jì)要素智能解譯 322
12.5.2 宜涪高鐵陸路交通設(shè)計(jì)要素智能解譯 326
12.6 基于AI的高鐵沿線風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)變化監(jiān)測 326
12.7 本章小結(jié) 329
參考文獻(xiàn) 329
第13章 時(shí)空數(shù)據(jù)庫技術(shù)及其陸路交通智能測繪應(yīng)用 331
13.1 時(shí)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(wù) 344
13.4 陸路交通多源地理空間數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 348
13.4.1 項(xiàng)目簡介 348
13.4.2 項(xiàng)目多源地理數(shù)據(jù) 348
13.4.3 地理數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 349
13.4.4 多源地理數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 350
13.5 本章小結(jié) 352
參考文獻(xiàn) 353
第14章 地理信息服務(wù)技術(shù)與陸路交通智能測繪應(yīng)用 354
14.1 地理信息服務(wù)技術(shù)與發(fā)展 354
14.1.1 地理信息服務(wù)發(fā)展歷史 354
14.1.2 陸路交通地理信息服務(wù)概述 356
14.2 陸路交通多源地理信息服務(wù)技術(shù)框架 358
14.2.1 設(shè)計(jì)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(wù)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(wù)引擎 363
14.3.3 空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 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(wù)彈性調(diào)整技術(shù) 366
14.3.7 基于Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)共享應(yīng)用 367
14.3.8 時(shí)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(wù)系統(tǒng) 368
14.4.1 項(xiàng)目概述 368
14.4.2 陸路交通多源地理信息服務(wù)系統(tǒng)及應(yīng)用 368
14.5 本章小結(jié) 371
參考文獻(xiàn) 372