| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·机载LiDAR 技术研究现状 | 第9-14页 |
| ·机载LiDAR 硬件系统 | 第9-12页 |
| ·机载LiDAR 数据处理技术 | 第12-14页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 机载LiDAR 点云数据滤波分类的理论与方法 | 第16-27页 |
| ·机载LiDAR 点云数据的构成、数据格式与数据组织 | 第16-21页 |
| ·点云数据的构成 | 第16-19页 |
| ·LiDAR 数据的格式 | 第19-20页 |
| ·点云数据的组织 | 第20-21页 |
| ·典型目标的点云特征 | 第21-22页 |
| ·常见的滤波分类算法 | 第22-25页 |
| ·一级分类（即滤波）算法 | 第22-24页 |
| ·二级分类算法 | 第24-25页 |
| ·本文分类总体流程 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于多尺度虚拟格网与坡度阈值的滤波方法 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·算法描述 | 第28-33页 |
| ·多尺度虚拟格网的构建 | 第28-29页 |
| ·噪声去除 | 第29-30页 |
| ·逐级平滑得到最终地面种子点 | 第30-31页 |
| ·对整个数据集进行滤波 | 第31-33页 |
| ·实验与分析 | 第33-41页 |
| ·实验数据 | 第33-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 融合航空影像的非地面点云分类 | 第42-55页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·分类策略 | 第42-45页 |
| ·分类流程 | 第45-50页 |
| ·融合光谱信息提取一部分植被点 | 第46-48页 |
| ·根据高程纹理提取建筑物点 | 第48-50页 |
| ·基于回波次数信息再次提取植被点 | 第50页 |
| ·实验与分析 | 第50-54页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·误差分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于强度信息聚类的地面点云分类 | 第55-62页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·聚类的理论和方法 | 第55-57页 |
| ·K 均值聚类 | 第56页 |
| ·模糊C 均值聚类 | 第56-57页 |
| ·实验与分析 | 第57-60页 |
| ·强度信息预处理 | 第58-59页 |
| ·K 均值聚类结果 | 第59页 |
| ·模糊C 均值聚类结果 | 第59-60页 |
| ·总体分类结果 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况 | 第68-69页 |
| 一、 作者简历 | 第68页 |
| 二、 公开发表的学术论文 | 第68页 |
| 三、 参与的主要科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |