1、杨凡，范志伟，温超，等.地面三维激光扫描仪在建（构）筑物测量分析中的应用综述 J.地震科学进展,2023,53(7):289-295.doi:10.19987/j.dzkxjz.2022-167YangF,FanZW,WenC,etal.AreviewofapplicationofterrestriallaserscanninginbuildingseismicdamageanalysisJ.ProgressinEarthquakeSciences,2023,53(7):289-295.doi:10.19987/j.dzkxjz.2022-167?地面三维激光扫描仪在建（构）筑物测量分析中的应
2、用综述*杨凡1,2,3)范志伟1,2)温超1,2)李晓丽4)李志强4)齐文华3)1)河北红山巨厚沉积与地震灾害国家野外科学观测研究站，河北邢台0553502)河北省地震局，河北石家庄0500213)中国地震局地质研究所，北京1000294)中国地震台网中心，北京100045摘要地面三维激光扫描仪（TerrestrialLaserScanning，TLS）作为新兴的一门技术，逐渐被应用到测量等各个领域，是获取地物目标 LiDAR（LightDetectionandRanging）高精度数据的主要途径。TLS 能够探测到建（构）筑物更多细节方面的信息，主要包括建筑物结构的变形和损伤（包括建筑物墙体
3、的剪切开裂、墙面脱落及承重构件的损伤），同时可以获得诸如墙体倾斜、裂缝空间分布、体积和位置变化计算等更多的测量数据。TLS 高精度数据的获取为提取变形较小、肉眼无法识别的破坏特征提供了技术帮助。本研究回顾总结了 TLS 在建筑物变形监测、三维建模、数据分析方法和建筑物震害损失分析方面的研究。在文献回顾和深入讨论后，提出了 TLS 在建筑物震害分析中未来的研究方向。关键词地面三维激光扫描仪；LiDAR；建筑物；地震震害中图分类号：P225.2；TU198文献标识码：A文章编号:2096-7780(2023)07-0289-07doi：10.19987/j.dzkxjz.2022-167A rev
4、iew of application of terrestrial laser scanning inbuilding seismic damage analysisYang Fan1,2,3),Fan Zhiwei1,2),Wen Chao1,2),Li Xiaoli4),Li Zhiqiang4),Qi Wenhua3)1)HebeiHongshanNationalObservatoryonThickSedimentsandSeismicHazards,HebeiXingtai055350,China2)HebeiEarthquakeAgency,HebeiShijiazhuang0500
5、21,China3)InstituteofGeology,ChinaEarthquakeAdministration,Beijing100029,China4)ChinaEarthquakeNetworksCenter,Beijing100045,China*收稿日期：2022-11-17；采用日期：2022-12-26。基金项目：河北省地震科技星火计划项目（DZ2021120300001）和国家自然科学基金（41907397）联合资助。通信作者：杨凡（1986-），男，高级工程师，主要从事地震应急、遥感应用、地震灾害等方面研究。E-mail：。第53卷第7期地震科学进展Vol.53No.72
6、023年7月ProgressinEarthquakeSciencesJul.,2023AbstractTerrestrialLaserScanning(TLS)，asanemergingtechnology，isgraduallybeingappliedtovariousfieldssuchassurveying，anditisthemainwaytoobtainLiDARhigh-precisiondataforground-basedtargets.TLScandetectmoredetailedinformationaboutthebuilding，mainlyincludingdefo
7、rmationanddamageofthebuildingstructure(includingshearcrackingofthebuildingwalls，wallsheddinganddamageofload-bearingelements)，anditcanobtainmoremeasurementdatasuchaswalltilt，spatialdistributionofcracks，volumeandpositionchangecalculation，etc.TheacquisitionofTLShigh-precisiondataprovidestechnicalassist
8、anceforextractingdamagefeaturesthatarelessdeformedandcannotbeidentifiedbythenakedeye.ThisstudyreviewsandsummarizestheresearchofTLSinbuildingdeforma-tionmonitoring，3Dmodeling，dataanalysismethodsandbuildingballastlossanalysis.Aftertheliteraturereviewandin-depthdiscussion，futureresearchdirectionsofTLSi
9、nseismicanalysisofbuildingsareproposed.KeywordsTLS;LiDAR;building;seismicdamage引言LiDAR（LightDetectionandRanging）又称为激光雷达或激光测距仪，该技术的兴起开始于 20 世纪 70年代后期，是近几十年来快速发展的一种新型测量技术，它可直接获取目标物的三维坐标，从而实现对目标物信息的提取和三维场景的建模，已经广泛应用到各个行业，其具有的分辨率高、抗干扰能力强、低空探测性能好等优点，为其广泛的应用前景提供了保障。LiDAR 基于搭载平台的不同，激光雷达可分为星载激光雷达、机载激光雷达、车载激
10、光雷达和地面激光雷达1。随着科学技术的发展，激光雷达（LiDAR）技术在 20 世纪 80 年代快速发展（图 1），地面三维激光扫描仪（TerrestrialLaserScanning，TLS）作为新兴的一门技术，逐渐被应用到测量等各个领域，是获取地物目标 LiDAR 高精度数据的主要途径。TLS 是一种利用激光反射信号进行量测的新型传感技术，它可以通过发射和接收激光光束测量目标与扫描仪之间的距离，并通过激光光束发射时扫描仪的姿态角计算目标表面所有采样点的三维坐标。与传统的遥感技术相比，三维激光扫描技术具有准确、快速、实时获取目标地物表面真实形状数据的能力。由于其基于主动式的测量方式，不依赖于
11、可见光，具有更加灵活的作业方式2-3。与机载 LiDAR 相比，TLS 能够探测到建（构）筑物更多细节方面的信息，主要包括建筑物结构的变形和损伤（包括建筑物墙体的剪切开裂、墙面脱落及承重构件的损伤），同时可以获得诸如墙体倾斜、裂缝空间分布、体积和位置变化计算等更多的测量数据。TLS 高精度数据的获取为提取偏差较小、肉眼无法识别的破坏特征提供了技术帮助4。激光技术的发展20 世纪 60 年代20 世纪 70 年代世界上第一台激光器诞生搭载平台星载 车载 机载 地面 三角测距 脉冲式 相位差 室内 室外 Faro Trimble 徕卡 Riegl测量方式用途生产厂家测绘领域可直接获取三维坐标三维激
12、光扫描技术(实景复制技术)20 世纪 80 年代图1激光技术发展Fig.1Developmentoflasertechnology近些年来，地面激光扫描技术在三维建模、文物保护、变形监测、森林结构调查、建筑物几何质量评估等不同领域得到广泛应用5。地面摄影测量被证明是一种准确的地震损害快速评估方法6，利用 TLS扫描震后建筑物获取三维点云数据，快速提取建筑物震害信息能够为震后的应急救援和损失评估提供技术支撑和科学保障。该应用的一个重要扩展功能是在地震后使用 TLS 扫描看似安全的建筑物，以确保不存在视觉上可能无法检测到的重大变形7。利用三维激光扫描仪对建（构）筑物进行扫描，不仅可以获得建（构）筑
13、物高精度平面数据信息，同时还能获取建（构）筑物垂直于平面的变形信息，为震后建（构）筑物的震害等级定量分析提供了高精度数据支撑，提高了建（构）筑物中肉眼难辨的倾斜和变形识290地震科学进展2023年别认知度及震害信息的判别精度，尤其是地震现场科考过程中对基本完好、轻微破坏建筑物识别判定模糊的问题和震后建筑物的安全隐患问题8。1地面三维激光扫描仪的应用1.1 在 LiDAR 点云数据信息提取方法方面沈蔚等9和王大莹等10将“AlphaShapes 算法”应用于建筑物 LiDAR 数据轮廓线提取与规则化，实践证明了该算法在 LiDAR 点云数据提取建筑轮廓线方面的精准性。Makuch 和 Gawro
14、nek2提出了基于三维激光扫描仪数据利用 PCA 分析和区域增长算法进行自动检测的方案，提高了建筑物外立面测量的精度和工作效率，为局部表面修复的几何特征分析提供参考依据。孟涛等11提出了基于曲线内插法对点云空洞修补的方法。朱滨等12基于 PCA 算法计算分析点云数据的法向量，实现建筑物点云里面边界的提取。周强等13基于全局平面拟合结果，使用边缘系数方法提取古陶瓷片的边缘轮廓。廖中平等14提出了调节滚动圆半径的 Alpha-Shapes 平面点云边界提取算法。Nasrollahi 等15基于 LiDAR 数据的深度神经网络分析三维点集，用于检测混凝土表面缺陷。Mo-hammadi 等16利用深度
15、学习的方法结合三维点云数据的几何、颜色等特点定量评估目标物在飓风破坏后的灾损情况。卢凌雯和梁栋栋17针对不同尺度三维点云数据，提出了一种基于 PCL 不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法。陈茂霖18通过对地面 LiDAR 原始点云数据的索引、拼接及建筑物提取分析，实现建筑物平面分割与重构。Saraf 等19基于地面 LiDAR 数据构建建筑物数字表面模型（DSM），并对模型中提取的建筑物进行准确性评价。为了解决 LiDAR 点云提取复杂建筑物屋顶面不完整和阈值难设置的问题，赵传等20建立了结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云的研究方法。针对地面 LiDAR 点云冗余数据影响，陈朋
16、等21提出建筑物点云特征线提取方法，用于点云数据特征信息的提取。为了解决多视点立体和密集匹配算法的局限性，Shao 等22提出了一种基于低空遥感影像的新型多视角密集点云生成算法。1.2 在建筑物几何质量评估和变形监测方面利用 TLS 对建筑物结构构件损坏的持续监测与分析实验，证明了它在结构建模和分析应用方面的有效性23-24。利用 TLS 获取的高精度数据结合最小二乘法应用于建筑物平面规整度的质量评价25。刘兴奇26基于地面三维激光扫描技术进行逆向建模，对墙体垂直度和整体倾斜度进行检测。赵兴友27通过三维激光扫描仪在建筑物立面测绘精度实例分析，验证了三维激光扫描仪在建筑物立面检测中的可行性。罗
17、奎等28采用 LeicaP40 地面三维激光扫描仪对塔式建筑物分期采集，对两期数据进行模型拟合和点位差异分析，实现对塔式建筑物的变形监测。混凝土结构工程施工质量验收规范（GB502042015）为混凝土结构工程施工质量验收提供了统一的技术要求和技术指标29。砌体结构工程施工质量验收规范（GB502032011）为砌体结构工程施工质量验收提供了统一的技术要求和技术指标30。Kim等31利用三维激光扫描仪收集预制混凝土构建数据，开展目标物几何质量检测研究，并证明了其可行性。Sun 等32为了解决三维激光扫描仪在变形监测领域缺乏适用的分析方法，提出了一种基于点云法向量提取基准特征和分析变形的方法。T
18、ang 等33回顾了从激光扫描的点云数据自动重建已建 BIM 模型的相关技术。Ptrucean 等34回顾了关于已建 BIM 模型重建的最先进的研究工作，特别是侧重于从点云数据对建筑元素的几何形状进行建模。Lu 和 Lee35回顾了基于图像的 BIM 模型重建的方法。Son 等36回顾了点云数据在两个具体应用中的使用，包括生产监控和民用基础设施的自动布局。Ma 和 Liu37介绍了土木工程中的三维重建技术及其应用。Ray 和Teizer38获得了建筑设备的点云数据，以计算建筑设备的盲点图，并进一步设计更安全的建筑设备。Cheng 和 Teizer39根据点云数据生成了施工现场资源的三维模型，并
19、在 VR 环境下基于模型进行了安全隐患模拟。Fang 等40提出了一个框架，利用从点云数据生成的建筑工地三维模型来协助基于 VR 的移动起重机吊装作业。1.3 在三维建模和文物保护方面利用 TLS 对古建筑扫描评估和三维建模，为古建筑的保护和维修提出了有效解决方案41。基于三维建模的三维形状特征测量方法，评估震后建筑物破坏程度7。基于三角网不规则模型，利用 LiDAR 数据和 GIS 对建筑物进行三维建模，实现震后建筑物损失评估和灾难场景构建42。Xu 等43基于地面三维激光扫描仪点云数据的高精度 B-Spline 优化模型，结合有限元分析对拱形建筑进行裂缝区域预测。Antn 等44利用地面激
20、光扫描数据对考古群进行三维建模，并通过有限元方法对结构破坏区域进行静第7期杨凡等：地面三维激光扫描仪在建（构）筑物测量分析中的应用综述291态和模态分析。Russhakim 等45通过对比分析地面三维激光扫描仪和手持移动激光扫描仪（MLS）的数据精度，证明了地面三维激光扫描仪的数据精度高于MLS。Antn 等46利用点云数据和 BIM 工具对创建历史建筑物信息模型（HBIM）的三维建模精度进行了分析。Yang 等47利用 TLS 获取的混凝土复合结构高精度数据，对拱形结构建筑物进行测量，介绍了原始和优化点云提取方法的不同。为了解决历史建筑物三维重建的精度高和部件信息数量多的问题，李敏珍等48提
21、出 TLS 高精度数据精细化模型重建的方法，实现模型的部件化管理。1.4 在震后建筑物的损失分析方面地震发生后建筑物震害分布图有助于救援人员更好的开展救援行动，为了从 LiDAR 数据中快速提取建筑物震害数据，判定建筑物的震害等级，有必要了解 LiDAR 数据特征和分类器的有效性。Jiao 等49和 Jiang 等50提出了基于地面 LiDAR 数据的建筑物形状分析模型，有效解决了建筑物等高多边形序列提取、形状离散参数提取、不规则建筑物区块分割与震害分析等问题。在震后建筑物墙体裂缝提取方面，Jiang 等50采用平面三角剖分建模方法构建三角形不规则网络数据集，基于裂缝宽度的反距离加权点云光栅化
22、方法生成栅格曲面，根据裂缝的形状特征提取相关信息。崔驿宁等51通过 3D 点云深度学习的方法建立单体建筑物震害分类识别和震后点云场景分割模型，进行建筑物震害信息提取。Zhang 等52提出了基于扩张卷积的全卷积网络用于混凝土裂缝检测。Liao 等53基于地面激光雷达扫描数据结合有限元模型分析预测建筑物的抗震性能。Vasilakos 等6将地面摄影测量数据与激光扫描仪的点云数据进行对比分析，验证了地面摄影测量在震后快速损失评估中的可行性。Turkan 等54提出了一种基于自适应小波神经网络的方法将 TLS 数据压缩成低分辨率和高分辨率的组合，实现自动检测混凝土裂缝和其他形式的损坏。Rastive
23、is 等55提出一种基于对象的方法，利用 LiDAR 数据绘制地震后的破坏性建筑。Puente等56提出了一种基于拟合平面与点云距离的方法，用于监测建筑物 LiDAR 数据的渐进式破坏。Yang 等8利用地面 LiDAR 数据的高精度特点，结合 Alphasha-pes 算法创建了三角网矢量模型（TIN-shapemodle），解决了震后建筑物破坏特征提取偏差较小、肉眼无法识别的问题。Janalipour 和 Mohammadzadeh57研究了基于 LiDAR 数据的 3 种纹理提取方法和 3 种模糊系统用于建立建筑物破坏图。为解决震后机载LiDAR 数据对建筑物结构破坏的判定，He 等58
24、提出单个屋顶的三维形状描述法，通过识别完整屋顶的紧凑和规则的轮廓以及受损屋顶的锯齿状和不规则的轮廓的空间模式来检测有表面损伤的屋顶和表现出结构损伤的屋顶。Pellegrinelli 等59利用 TLS 和水准仪两种方法对意大利震后历史建筑斜塔进行监测对比，证明了两种方法在建筑物变形中应用的可行性。2对未来研究的建议地面三维激光扫描仪在城镇建筑物震害损失评估应用方面，通过持续采集震前震后建筑物数据进行三维建模对比分析，实现建筑物震害信息的快速提取和震害等级判定，但是在数据采集方面存在一定的局限性。基于地面 LiDAR 数据高精度特点，对建筑物震害信息的提取与分析，解决了倾斜、鼓包、外闪等特征在震
25、害等级轻微破坏和中等破坏判定模糊的问题。在中国农村，居民自建房屋结构类型、几何形状、建筑材料的随机性和自定义性较强，震后损坏建筑物震害信息提取变得更加复杂，这是影响建筑物震害等级定量分析方法在地震应急中实用化推广的最根本原因。探讨不同结构类型建筑物不同承重构件的震害特征和信息检测提取方法，将是未来地震现场工作建（构）筑物震害等级划分和安全鉴定的一个研究内容。低成本地面 LiDAR 数据采集设备的面世投产为后期推广应用奠定了基础，但其采集数据精度是否满足建筑物震害信息定量分析要求，有待进一步验证。目前数据采集设备多样化，红外设备也具有建筑物数据采集的功能，该设备采集的建筑物震害信息数据与地面 L
26、iDAR 点云数据之间存在怎样的对应关系，是否满足建筑物震害信息定量分析的要求，有待进一步研究。3结论本文回顾了地面三维激光扫描仪在建筑物变形监测、震害信息提取等方面的研究，从广泛认可的期刊收集整理了相关研究论文，并对论文的研究内容进行了分类和总结，包括 LiDAR 数据提取方法、分析方法、模型构建等。为研究基于地面三维激光扫描仪在建筑物震害信息提取分析的相关人员提供了重要参考。292地震科学进展2023年本研究总结了 TLS 在建（构）筑物变形监测、数据分析方法、震害信息提取等方面的先进算法和技术，但仍然存在局限性。在研究文献收集整理过程中未对建筑物结构类型进行细化分类。需要在后期研究中对不
27、同结构类型建筑物的安全鉴定进行有针对性研究。参考文献窦爱霞.基于机载 LiDAR 数据的建筑物震害识别特征参数研究 D.北京：中国地震局地质研究所，2018Dou A X.Study on earthquake damage identification feature parameters of building based on airborne LiDAR dataD.Beijing：InstituteofGeology，ChinaEarthquakeAdministration，20181MakuchM，GawronekP.3Dpointcloudanalysisfordamagede
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