检测变化的古代建筑从地面激光扫描和高光谱成像

文摘

古代建筑有不同的几何和材料的变化造成的历史和自然因素,及其综合检测也被更重要的挑战。这种方式,在本文中,一种灵活的、科学的方法从地面激光扫描和高光谱成像提供了这一问题。可以灵活而准确地检测一些潜在的危机,无法找到在历史建筑的一些表面现象。此外,该方法的主要特点之一就是两个数据采集的时间和地点不需要是有限的,但他们可以准确地融合。另一个主要特征是,融合数据可以综合检测历史建筑的几何和材料的变化。该方法应用于案例研究北京Tianningsi塔,中国佛教宝塔,极其耀眼的珍珠的变形和恢复的迹象被发现在塔的形状和塔体雕塑。可以评估典型的物理、化学和生物变化的历史建筑,为综合研究提供科学依据。结果证明这种方法是可行的,适用于检测变化的古代建筑和使用更多的分析方法应用于类似的研究多源数据。

1。介绍

人文学科的研究保护、恢复和古代建筑的一个重要话题多年,专门检测和量化的几何变形,材料恶化,和微生物生长霉菌自然或人为因素造成的古建筑,这有助于进一步评估他们的地位和计划在将来可能的干预措施1,2]。近年来,由于其高灵活性和不损坏建筑与古典系统相比,非接触式和非侵入性技术,如地面激光扫描(3,4),红外温度记录(红外热成像)5,6),和多光谱和高光谱技术(7,8),被用来发现历史建筑。特别是不同类型的地面激光扫描仪比较历史文物建筑和红外热成像检测诊断已经加速了文化遗产的保护和修复9]。

然而,古代建筑的变化通常是由几何,生物、化学和其他原因。此外,一些建筑在历史上多次被修复,和建筑材料是不同的,尽管表面观察是相同的。单一技术不能准确地检测这些变化,如激光扫描检测几何变形和数字图像检测颜色变化。如果我们使用多个设备和多种技术的集成可以提取更多的信息从多个角度,我们能够更有效地观察历史建筑1]。目前,最流行的融合方法是TLS和数码影像的融合。例如,有形文化遗产评估点云和背景照片(10]。和文化遗产调查是创建一个基于图像的三维多尺度数据库和主动传感器(11]。TLS数据与数字图像增强承认他们有趣的细节和精确的几何定位的空间,因为高分辨率图像信息(12,13]。

相比,数字图像只有三个波段光谱信息,如红色、绿色和蓝色,有成百上千的高光谱数据波段光谱信息,可以很快发现光频率和建筑表面的相对强度。然而,激光扫描和高光谱影像的融合是很少使用,由于复杂的融合方法不同造成的传感器和成像模式。本文提出一种方法来检测变化的古代建筑使用激光扫描和高光谱成像。即激光第一次融合数据和高光谱数据,然后使用它们,全面、准确地检测和分析古代建筑的变化和历史。融合数据,激光信息发现几何变化如坡度,凸、凹点云三维坐标,以及高光谱信息检测的材料变化由腐蚀引起的,风化,盐盛开。这种方法被应用于案例研究Tianningsi塔在北京,中国。

2。材料和方法

2.1。数据采集设备

在这个工作中,数据采集取决于地面激光扫描系统和地面扫高光谱扫描系统,分别。在数据采集的时间或地点,这两个系统独立工作。

激光扫描系统使用徕卡Scanstation C10,如图1(一)。这个扫描仪是基于时间的飞行原理,激光源发出脉冲波长为532 nm。最大扫描速度是每秒50000点。完整的扫描视场角 。传感器系统接收到的信号强度的记录在255年[0]。软件使用徕卡气旋的采集和处理数据。

独立使用的高光谱成像系统是由我们实验室集成,包括高光谱相机,一个转盘,一个控制器,和一个计算机,如图1 (b)。和高光谱相机参数如表所示1。用于高光谱数据采集和处理软件也由我们。

2.2。数据融合

摘要激光数据和高光谱数据的融合是将高光谱信息在同一目标点云点。让 在任何目标点的点云信息,激光的3 d坐标在哪里 ,激光的特性信息 。让 在相同的目标点是高光谱信息,二维坐标的炒作 和光谱信息的宣传 。然后,在这一点的信息融合数据 。

三维激光扫描系统和高光谱成像系统有不同的成像模型,可以生成,分别多维数据与三维坐标和多维数据的二维坐标,因此,两种类型的数据之间的融合是非常困难的。在本文中,基于特征点的融合算法是建造和使用。在该算法中,点云坐标被视为高光谱坐标的坐标对应的对象,以及它们之间的映射关系。然后点云之间的一一对应,建立高光谱数据完成注册的两种类型的数据。

注册模型的算法如下:首先,相应的点云特征点和高光谱数据选择。根据激光扫描系统和高光谱成像系统,同一目标点的位置关系如图2(一), 点云坐标和吗 是高光谱坐标。其次,通过共线方程,初始登记之间的映射模型点云坐标系统和高光谱坐标系统建立,和 相应的坐标吗 生成的映射关系。从理论上讲, 和 是相同的,但由于错误,他们之间有一个小偏差,如图2(b)。去年失真校正用于减少错误,然后两个系统完全一致的对应点,如图2(c)。最后, 被附加到 通过映射关系, 构造。

算法的基本步骤如下。首先,点云之间的对应特征点和高光谱数据提取点云,我们的算法。其次,根据共线方程,初始对应关系计算使用直接线性变换。第三,建立了准确的对应的畸变校正通过建立正确的价值观和消除错误。最后,它们之间的融合完成的参数准确的对应关系。

2.3。Fusion-Data检测

在每种情况下,检测的历史建筑的保护和风险通常需要不同的方法。但是一般来说,它的步骤可以分为两类,如图3。

在第一种情况下,材料的变化检测首先高光谱信息的高光谱数据。然后,相应的点云detected-change高光谱数据所在的区域融合数据。第三,检测到相应的点云区域的几何变化的几何和辐射信息对应的点云。最后,建筑和建设性的彻底历史建筑的特点进行了分析。

在其他的情况下,亦然,从检测通过点云特性,然后定位相应的光谱信息的融合数据,和明年检测通过光谱信息,融合数据的分析。

3所示。实验

为了验证该方法的可行性和适用性,Tianningsi塔的部分数据,为研究对象,选择。激光三维模型所获取的数据建设Tianningsi塔。这个实验的高光谱数据采集。

3.1。Tianningsi塔

北京Tianningsi塔是最古老的和最高的建筑在北京(中国),最初建立了从1119年到1120年,位于田庙,Guanganmen,西城区,北京,如图4。塔高约54.87米,是一个octagonal-plane thirteen-layer坚实砖结构,塔底座等四个部分组成,塔体,tower-canopy, tower-cap。各方的塔有很多美丽,匀称的brick-sculptures粘土雕塑和莲花一样,腰,菩萨,打手,等等,形成一个宏伟的艺术作品,具有浓厚的禅意。Tianningsi塔是中国最具代表性的佛教塔之一,印度佛教文化的混合产品,外国西部地区文化和中国传统中原文化在长期的发展过程中相互碰撞。根据历史数据记录,从总理到现在,塔多次损坏和修理;此外,它是受自然条件的影响。因此,塔的高度,建筑材料,雕塑建模也改变了很多次。看来塔最初高约57.8米,和1992年大约55.38米高14),但今天,它有一个高度约为54.87米下实际测量。

3.2。数据采集

由于事实Tianningsi塔位于北京的主要城市,在周围的建筑太多,人口稠密,获取数据更不同,如图5。我们的研究小组收集激光数据和高光谱数据的两倍。激光数据被徕卡三维激光扫描仪,收购和高光谱数据被扫收购高光谱扫描仪。根据塔高度和周围的环境中,数据是通过十从十个不同的视点分布式扫描周围的邻街的前景,如图5。从塔的南部开始顺时针方向,初始激光扫描在塔上面先后获得了五个网站,如S1、S2、S3、S4, S5,包含基本信息塔的顶部。和最初的激光扫描在塔下先后获得了五个网站,如S6、S7、S8, S9, S10,包含基本信息塔的底部。平均现货间距约3毫米的主要部分的前景。此外,大重叠区域相邻扫描可使总点云密度变大。

高光谱数据Tianningsi南部的塔获得了420连续波乐队和390 - 1000纳米波段。这是显示在图6,这是乐队的融合图像R (191), G(118),和B (44)。

3.3。数据处理

融合实验是南方Tianningsi塔的一部分,根据收集到的点云,四个网站的部分数据如S1、S6, S7, S10需要注册和集成。在这个过程中,当地的注册算法使用注册算法基础上改进的正态分布变换,这是我们以前的研究方法(15]。和全球注册使用自动注册断层算法,这也是我们的先前的研究方法(16,17]。点云的融合结果图所示7。

我们到二维灰度图像三维点云,和RGB高光谱图像二维灰度图像。两个2 d图像的特征点提取和映射到三维空间点云的特征点和高光谱数据,然后six-pair特征点提取,如表所示2。

根据six-pair特征点,融合数据点云,高光谱数据计算使用上面的融合算法,如图8。高光谱信息Tianningsi塔是附着在点云信息;即融合数据点云的光谱信息。如果是一个点,在任何时候Tianningsi融合数据,可以表示为 包含三种信息, 是融合的三维坐标数据, 是点云属性, 是8高光谱特性。

4所示。讨论

高光谱数据包含成百上千的光谱信息,可以检测很多信息未被发现的可见光。选择12单波段高光谱图像,有一些奇怪的明亮的区域,如表所示3和图9。

为了使高亮区域更明显,这三个带图片,1,6,到204年,从塔身中选择,融合假彩色图像,如图10 ()。然后,选择五个明显的功能区域,标记Pt1, Pt2, Pt3, Pt4, Pt5,分别见图的红色圆圈部分10 ()。数字图像相同的地区与周边地区也不例外,如图的红色圆圈部分所示10 (b)。实地参观后,查找历史数据,和咨询专家,疑似repair-areas突出区域。通过数百年的风力和雨夹雪,Tianningsi塔已经受损,尤其是严重的粘土损害,它被修好了很多次。在不同时期针对不同修补材料和材料的变化受风化侵蚀的影响,即使他们有相同的外观,材料作文有很大的区别。

为了进一步使他们的区别,整体平滑DN值光谱七个领域,包括五个地区,一个泥塑地区,和一个砖雕塑区域,进行了分析,结果如表所示4和图11。五个地区的光谱,如Pt1 Pt2, Pt3, Pt4 Pt5,分别有类似的数字波形。但S1和S2的光谱有很大差别从上面的五个地区,而表达泥塑地区和地区塔体内砖雕塑。

这可以判断,虽然五个地区及其周围的雕塑的外观看起来很相似的,事实上,五个领域的材料可能是相同的,不同于周围。历史调查和寺庙碑文记录,Tianningsi塔经历了很多装修,包括几个主要的改革,例如,在1756年和1782年的清朝,在1937年和1941年- 1943年中华民国,在1991 - 1992年和2002年的中华人民共和国。虽然维修材料仍与泥和沙子混合,然而,生产过程和成分是不同的。此外,风化和侵蚀也对材料的成分的影响。因此,再次得出结论,五区材料属于同一材料,可用的补丁都极有可能。

如上所述,高光谱数据可以发现潜在的光谱特征信息来实现损伤检测、年龄的判断,和信息恢复古建筑所造成的不同的化学成分,但不是判断所造成的不同的几何外形。然而,它们的融合也可以检测几何外形精确确定损伤的位置和repair-area。因此,他们的融合可以发现变化引起的材料组成和几何形状。的融合数据Tianningsi塔图所示12,融合数据的修复领域有明显的特点。

进一步获得repair-area信息,如位置、形状、大小,根据点云坐标网格坐标构造,在融合数据显示 - - - - - -轴范围是 , - - - - - -轴范围是 ,和 - - - - - -轴范围是 ;网格的大小是2 m,如图13。红色部分是强调hyperspectra检测到的区域,鉴于融合的点云数据。如果修复区域的中间点坐标视为repair-region坐标,repair-region位置相对于坐标系可以确定,如表所示5。

此外,根据融合highlight-region点云数据,构造三角网格表面,其形状是repair-region的形状和面积repair-region区域,如表所示6和图14。

5。结论

本文报道了发现变化方法利用地面激光扫描和高光谱成像技术在古建筑保护工作和归因于北京Tianningsi塔(17世纪),中国著名的佛塔。首先,激光数据和高光谱数据获得不相同的时间和地点。其次,两种数据处理,分别,然后他们注册和融合。最后,融合数据应用于检测变化的历史建筑。

可以评估激光扫描和高光谱影像的融合数据提供了一个有效的非接触方法检测表面变化而不会破坏建筑。这multifusion,适当的测试和验证,是一个极其精确的检测和控制方法的几何和材料在选择性和高度控制的形态变化。

工作步骤都仔细记录的多源数据检测系统,允许获得一个综合分析所有信息聚集在保守的过程中插入。领域的保护,报告中的信息优势一个文件的对象,在必要的时候,可以用来更新更完整和精确的激光数据和高光谱数据,代表一个有价值的工具,用于文档。

数据可用性

和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。

的利益冲突

没有利益冲突。

确认

支持的研究是山西的关键研究和开发项目,中国“山西古代研究和示范阶段数字保护和文化旅游服务平台基于GIS”(201903 d321042)和山西、中国软科学项目“研究的集成开发文化遗产数字化保护与旅游开发山西”(2018041015 - 5)。

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