[0028] 优选的是，对单体点云数据块进行去噪稀化时，保留的数据量不小于单体点云数据的60％。
[0029] 本发明的有益效果：三维激光扫描技术属于非
接触式的测量手段，具有速度快、
精度高等特点，不会对文物本体造成任何损伤，使针对砂岩质文物本体的风化速度测量成为可能，解决了传统测量方式难以对文物本体进行有效测量的技术难题，对砂岩质文物的保护研究具有重大的促进作用和现实意义。另外，此种方法可以准确地测定所测文物的体积变化及单点变化量，同时风化时间也可准确计算，保证了最终测定的风化速度的精确性，改变了以往测定方法所得结果的不确定性，使准确研究风化速度成为可能。
附图说明
[0030] 图1为本发明的控制点和临时转点的位置示意图；
[0031] 图2为本发明的方法的实施流程示意图；
[0032] 图3为本发明的后方交会法的原理示意图；
[0033] 图4为本发明的构建三角网模型的原理示意图；
[0034] 图5为本发明的风化面的风化部分示意图。
具体实施方式
[0035] 砂岩质文物的风化情况，可通过风化速度(表面形变速度)、风化广度(风化的范围)、风化深度、以及风化程度等来表征，本发明主要针对表面风化速度展开讨论。首先，将原有砂岩质文物的风化速度给予新的定义和内涵，即将砂岩质文物在测定时间内的表面体积变化量或单点形变量定义为风化速度，从新的视角解决传统定义中风化深度难于测定的问题。其次，将多次基于三维激光扫描技术测定体积变化或单点变化的间隔时间定义为为风化时间，可根据两次检测的时间间隔准确地确定风化时间，抛弃传统意义上通过文献资料等推断风化时间的方法。这种方法确定的是在测定时间内的风化速度，对于研究现阶段及以后的砂岩质文物风化问题具有可操作的现实意义。
[0036] 本发明以云冈石窟第9、10窟外立面砂岩体风化速度的测定过程为例，对具体实施方式进行详细说明。本技术以三维激光扫描技术为依托，对石窟外立面(立柱)进行高精度定点测绘，实现风化速度监测。通过对2至3年时间内的数据进行对比，定量测定以云冈石窟为代表的砂岩质文物表面风化速度。
[0037] 首先对石窟文物的外立面进行控制网布设以及测量。经过详细的调查及综合分析，将控制网布设在第9、10窟的南侧，控制点由5个点组成，形成一个扇形的网络，如图1所示。
[0038] 具体实施内容过程如图2所示，包括：
[0039] (1)控制点设置5个，用长度大于10‐20cm、直径为1‐2cm的
钢钉设置，顶部有标示，以便易于区分辨认；
[0040] (2)测定控制点的边长、角度和高程；控制网内的各控制点之间所有角度测2‐3测回，边长对向观测，全站仪的仪器高测量三个方向并取均值，高程采用
电子水准仪测两次；
[0041] (3)采用自由设站后方交互的方法测量临时转点P，其中，至少观测4‐5个控制点的方向，精确测量临时转点P的坐标；
[0042] (4)通过三维激光扫描仪对待测文物进行扫描。扫描场景中设置若干个标靶，通过临时转点P直接测定各标靶的三维坐标。在扫描时，由于一个控制点不能完整地将表面所有的点全部扫到(由于文物表面是立体的)，因此需要多个扫描仪需要在多个控制点上对文物进行扫描。通过标靶和控制点配合，即可将不同时间测定的文物表面的三维点云数据统一到相同的坐标控制网中，从而达到可比对的目的。工作流程如图2所示。
[0043] 其中如图1所示的控制网图，如何精准的建立控制网以及精确获取标靶的三维数据是本技术的前提和关键，本发明采用了控制测量中最先进的后方交会的方法进行控制测量及标靶联测，有效的避免了设站误差，保证了测量精度，后方交会法的原理如下：
[0044] 后方交会(边角联测)，又称自由设站
[0045] 在周围有控制点的条件下，可自由地选择便于设站的位置安置仪器，用全站仪通过对二个或二个以上控制点的测角、测边可方便地确定设
站点的平面坐标，这个过程可在测站上快速完成。确定了测站点坐标后即可测设其他点的坐标了。目前，所有的全站仪均有这样的功能。
[0046] 其基本原理如图3所示，xoy为坐标系，I为控制点，P为自由设站时的临时转点。
[0047] x’Py’是以P为原点、以仪器度盘零方向为x轴的局部坐标系，α0为x与x方向的夹角。当在P点上观测了到I点的距离和水平方向之后，即可得出其在xPy坐标系中的局部坐标：
[0048]
[0049] 式中，Si为PI的水平距离，αi为水平方向读数。利用坐标转换原理得：
[0050]
[0051] 式中，k为边长比例系数，令c＝k cosα0，d＝k sinα0，并代入上式，得[0052]
[0053] 式中，xi、yi、x′i、y′i均为已知，而xp、yp、c、d均为未知数。为了求出上述四个未知数，必须有四个上述方程式，即必须观测该点到两个控制点的距离和方向。当观测了两个以上的控制点时，便存在多余观测，这时，可按间接观测平差原理，在VTPV＝min的条件下，解出xp、yp、c、d。即
[0054]
[0055] 利用该法测定临时转点P的坐标时，为提高测站点的精度，由上述原理看出：必须观测两个或两个以上的控制点。在操作中全站仪是通过交互式提示输入控制点的坐标并进行观测的。利用自由设站
定位法进行放样时，确定测站点的坐标仅仅是测设的第一步，为测设其余点位，通常将设计坐标输入到全站仪中，再用坐标法测定。
[0056] 为评定P点精度，自由设站法可求出控制点原始坐标与坐标变换后的坐标之间的差值，并根据它们来评定测站P点的点位精度，即
[0057]
[0058] 式中：xTi，yTi为坐标变换后的坐标；
[0059] xi，yi为原始坐标；
[0060] n为控制点数。
[0061] 临时转点P的精度保证了标靶的精度。如此采用后方交会的方法，使得各次改化在统一坐标系之下的扫描数据的精度更高。
[0062] 三维激光扫描仪扫描待测面3次以上，这样能准确地扫描到立体面的各个点。因为要扫描多次，因此需要对每个测站扫描的点云数据进行配准拼接，以便形成完整的立体面的点云数据点云数据。配准的基本几何约束条件主要包含如下三类：
[0063] a.点约束：圆球，或者通过一些手段直接得到的标靶点。
[0064] b.线约束：圆柱、圆台等一类的约束，它们主要约束为其轴心线方向及中心。
[0065] c.面约束：平面约束或其它类似的局部面的约束，和线约束类似，也是通过面的法向和
重心来约束的。
[0066] 其它的特征约束都可以分解归类到这三种约束中，本发明主要使用的是第一类，即点约束配准。
[0067] 点约束配准是基于特征点的空间坐标转换，在地面上三维激光扫描仪的距离影像范围较小，在配准中无须考虑球面校正，采用传统的七参数变换法就可以满足需要。
[0068] 基于点进行距离影像配准，就是利用两个模型中的同名点(可以是标靶点或其他固定物，如位置固定的
栏杆)的坐标，实现由其中一个距离影像的坐标系统向基站坐标系统转换。如果已经知道3对同名点，那么就可以直接求解出空间变换参数，实现两个距离影像之间的转换。一般地，为了精确求解7个参数，通常选择多于3对同名点，然后利用平差方法实现参数求解。
[0069] 设X＝(x,y,z)T，X'＝(x',y',z')T，S＝(ΔX,ΔY,ΔZ)T
[0070] 点变换的公式表达如下：
[0071] X＝λRX'+S (2-1)
[0072] 其中，X为基站坐标系统，X’为距离影像坐标系统，S为距离差值，R为旋转矩阵，λ为比例系数。
[0073] 通过上述误差方程可以求解得到对应的空间参数，最终实现距离影像的空间转换。
[0074] 点约束的空间变换要注意至少需要3对同名点才可以实现空间变换，而且选择的三个点不能在同一条直线上，否则会变换出错或者配准的精度很差。
[0075] 点约束一般通过拟合球体的中心或是从已知的标靶点获取。根据全站仪采集标靶点作为特征点与点云的拼接也是上述方法。除了扫描仪每站之间的拼接之外，要把这些扫描仪扫的点云数据归化到控制网坐标系之下，就需要对点云数据和全站仪采集的标靶点数据进行拼接。
[0076] 通过扫描获取了海量的点云数据，为了更好的处理和管理这些数据，我们需要对原始数据进行预处理。预处理的过程主要包括数据的去噪、重采样、分割等。在进行预处理时，具体地考虑到
硬件处理能
力和内业作业分工的需要将整体点云数据分割成块进行处理。对于每一块单体点云数据，首先需要进行去噪处理。去噪处理分为手动和程序两种，手动处理可以将建筑周边的多余干扰数据人工分辨并剔除，程序可以利用各种去噪
算法进行自动提取离散点并将其删除。通过去噪，从而保留有用的数据，删除大量的噪音点和多余信息。
[0077] 当去噪完成后，单体点云数据仍过大不利于处理时，需要对点云数据进行重采样或再次分割处理。重采样是利用
软件对曲率进行提取，进而稀化点云数据。其中，曲率法精简点云数据的原则是：保留小曲率区域20％‐40％的点，保留大曲率区域80％以上的点，从而大曲率区域保留了足够多的点，以精确完整地表示曲面特征。实际中常采用以下两种方法判断点云曲率的特征：
[0078] 1.角度偏差法，其原理是：在截面上的连续点，每相邻两点构成一个有向矢量，相邻矢量间的角度偏差反映了截面上点的曲率变化，从而可以根据该角度的偏差来精简点云。
[0079] 2.最小距离法，其原理是：设定一个最小距离dmin，然后沿扫描线方向顺序比较相邻两点间的距离d；若d
[0080] 为保证点云的数据的有效性，点云数据的保留量不小于单体点云数据的60％。
[0081] 如图4所示，本发明通过三角网模型构建文物表面的模型。三角网的构建也称为不规则三角网的构建，就是由点云数据的离散数据点构建三角网。如图，即确定哪三个数据点构成一个三角形，也称为自动联接三角网。对于平面上n个离散点，其平面坐标为(xi，yi)，i＝1，2，…，n，将其中相近的三点构成最佳三角形，使每个离散点都成为三角形的顶点。
[0082] 三角网模型是精确表达空间不规则体的最佳模型，是一种精确的表面模型，通过成型的三角网可以方便地构建曲面模型，进行数据编辑，物体表面对比分析和相关的空间量测等。
[0083] 三角网构建需要注意几点：
[0084] 1)去除不相干的表面数据，如边缘的杂物。
[0085] 2)构网步长以重采样点间距为准，边界区域根据构网跨度定位极限边长。
[0086] 经过数据的预处理过程，我们已经把所获取的数据建成了可以进行监测分析比对的模型，并且在同一坐标系之下；将模型导入到逆向分析软件中(如Geomagic、Polyworks)即可进行比对，然而由于对象不是孤立的单体，而是绵延的砂岩山体，如何确定每次监测的数据为统一范围或者简单的说如何保证每次监测的目标都是同一物体，也是本例内业
数据处理中的一处关键。
[0087] 因为有了研究对象A的概念，本例中，我们把初始值数据(第一次监测的数据)导入到图形工作站中，在N(北坐标)正视的角度下，我们截取了较为完整的一块数据，经过软件计算，该数据在N(北坐标)方向的水平投影面积为78.5151m2，我们将这一块数据视为标准比对模型，即为研究对象A，同时我们将这一模型在N(北坐标)方向上的投影坐标取下并记录，在以后的比对中，把每次监测获取的数据模型导入软件后，输入这四个投影坐标，以这四个点坐标为
包围盒，去掉包围盒以外的数据，剩下的模型即为研究对象A，这样就保证了每次比对的模型为同一数据范围的模型，然后在软件中我们计算出模型的空间体积，根据每次不同的体积数据进行比对。注意：为保证数据的准确性，每次的比对分析均在同一工作站中处理。
[0088] 根据实际情况，我们进行了四次监测，时间分别为2012年5月、2012年12月、2013年8月和2014年2月，我们将2012年5月首次监测的数据作为初始模型，其他三次为测试模型。
[0089] 研究对象A如图5所示，通过首次和末次的数据比对可以得出发生体积变化的区域面积为78.499m2，占99.98％。也就是说在2012年5月至2014年2月的时间里，发生风化的的面积占到总面积的99.98％。
[0090] 本发明提供了一种基于体积变化量测定年平均风化速度的方法，并给出了计算公式：年平均风化速度＝体积变化量/投影面积/监测时间(年数)，单位如cm3/m2·a，mm3/m2·a等，我们通过软件算法分别将三个比较模型与初始模型进行比较分析，可得出图4的体积形变量数据，可知2012年5月至2014年2月，研究对象A的风化量为0.001616m3，即1616cm3。
[0091] 表1
[0092]
[0093] 如表1所示，由于现场原因，无法严格按照水文年的要求监测，故我们把2012年5月至2014年2月定义为1.75年。那么研究对象A的年平均风化速度为：
[0094] 1616cm3÷78.5151m2÷1.75a＝11.7612cm3/m2·a。
[0095] 本发明提供了一种基于单点形变量测定年平均风化速度的方法，通过对比分析，我们可以找到风化最强点的位置和形变量，并给出了计算公式：单点风化位置年平均风化速度＝单点形变量/监测时间(年数)，单位如mm/a等。
[0096] 研究对象A风化最大值为0.015m，即15mm。故而研究对象A的最快风化位置年平均风化速度为：
[0097] 15mm÷1.75a＝8.5714mm/a。
[0098] 以上所述具体实施方式是对第9、10窟外立柱进行全面的
变形监测，以此获得外立面表面风化速度的定量表述。进一步的，我们还可以从中获取相应的形变结果及外立面的变化趋势，建立外立面石柱的安全及
健康档案，从而对风化速度进行进一步的研究。
