How to Efficiently Determine the Range Precision of 3D Terrestrial Laser Scanners
Notice bibliographique
Résumé
As laser scanning technology has improved a lot in recent years, terrestrial laser scanners (TLS) have become popular devices for surveying tasks with high accuracy demands, such as deformation analyses. For this reason, finding a stochastic model for TLS measurements is very important in order to get statistically reliable results. The measurement accuracy of laser scanners-especially of their rangefinders-is strongly dependent on the scanning conditions, such as the scan configuration, the object surface geometry and the object reflectivity. This study demonstrates a way to determine the intensity-dependent range precision of 3D points for terrestrial laser scanners that measure in 3D mode by using range residuals in laser beam direction of a best plane fit. This method does not require special targets or surfaces aligned perpendicular to the scanner, which allows a much quicker and easier determination of the stochastic properties of the rangefinder. Furthermore, the different intensity types-raw and scaled-intensities are investigated since some manufacturers only provide scaled intensities. It is demonstrated that the intensity function can be derived from raw intensity values as written in literature, and likewise-in a restricted measurement volume-from scaled intensity values if the raw intensities are not available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».