Aim: To develop and present a methodology for processing mobile laser scanning (MLS) data that allows highly precise and reliable determination of the scope of work for justified and optimized road repair design, in contrast to existing approaches.
Materials and methods: MLS data were obtained in .las format; control points measured with a total station at 50-meter intervals; software: Microstation, Terrascan, Robur, and AutoCAD. The processing methodology included preliminary point cloud cropping and classification, scanner calibration against the asphalt concrete surface, data adjustment using control points with vector coordinate offsets, semi-automated vectorization of road markings based on reflectance intensity, and noise filtering through solid surface extraction.
Results: The method yielded a calibrated and filtered point cloud with a discrepancy in heights at control points of less than 2 cm. Road markings were identified based on reflectance intensity, and 3D polylines of the road edges and centerline were constructed. The solid surface operation eliminated noise, creating a smooth triangulated terrain model. ROBUR calculated rut depths, cross-sections, and a table of values. The final output determined the milling area, asphalt paving volume, and site repair plan.
Conclusion: The developed methodology for processing MLS data ensures vertical accuracy of less than 2 cm and reliable determination of milling and asphalt concrete paving volumes. It allows optimizing financial and labor costs of road repairs, unlike existing approaches. The methodology is recommended for implementation in road surveying for highway repairs.
Цель. Разработать и представить методику обработки данных мобильного лазерного сканирования (МЛС), позволяющую с высокой точностью и достоверностью определять объемы работ для обоснованного и оптимизированного проектирования ремонта автомобильных дорог.
Материалы и методы. Данные МЛС получены в формате *.las; контрольные точки, измеренные тахеометром с шагом 50 м, а также программное обеспечение Microstation, Terrascan, Robur и Autocad. Методика обработки включала предварительную обрезку и классификацию облака точек, калибровку сканеров по асфальтобетонной поверхности, уравнивание данных по контрольным точкам с векторным смещением координат, полуавтоматическую векторизацию дорожной разметки по интенсивности отражения, фильтрацию шумов через выделение твердой поверхности.
Результаты. В результате применения методики получено откалиброванное и отфильтрованное облако точек с расхождением высот по контрольным точкам менее 2 см. Выделена дорожная разметка по интенсивности отражения, построены 3D-полилинии кромок и оси дороги. Операция по выделению рельефа устранила шумы, создав гладкую триангуляционную модель рельефа. В программе ROBUR рассчитаны глубина колейности, поперечные профили и ведомость значений. Итогом определены площадь фрезерования, объем укладки асфальта и план ремонта участка.
Заключение. Разработанная методика обработки данных МЛС обеспечивает точность высот менее 2 см, достоверное определение объемов фрезерования и укладки асфальтобетона. Она позволяет оптимизировать денежные и трудовые затраты на ремонт дорог в отличие от существующих подходов. Методика рекомендуется к внедрению в практику дорожных изысканий по ремонту автомобильных дорог.