利用DSM点云提取DEM的关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 点云数据滤波 | 第13-25页 |
| 2.1 点云数据滤波现状 | 第13-19页 |
| 2.1.1 基于坡度的滤波方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于移动窗口的滤波方法 | 第15页 |
| 2.1.3 基于数学形态学的滤波方法 | 第15-18页 |
| 2.1.4 基于渐进三角网的滤波方法 | 第18页 |
| 2.1.5 其他滤波方法 | 第18-19页 |
| 2.2 点云数据噪声点剔除 | 第19-20页 |
| 2.2.1 噪声来源及其影响 | 第19页 |
| 2.2.2 现有剔噪方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数学形态学剔噪 | 第20页 |
| 2.3 基于多分辨率的点云数据滤波算法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 算法思想及流程 | 第20-21页 |
| 2.3.2 算法关键技术 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 点云数据抽稀 | 第25-31页 |
| 3.1 点云数据抽稀现状 | 第25-26页 |
| 3.1.1 非选择性抽稀算法 | 第25页 |
| 3.1.2 选择性抽稀算法 | 第25-26页 |
| 3.2 顾及地形特征的点云数据抽稀算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 算法思想及流程 | 第26-27页 |
| 3.2.2 算法关键技术 | 第27-29页 |
| 3.2.3 精度评估 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 分布式处理 | 第31-33页 |
| 4.1 Socket简介 | 第31页 |
| 4.2 基于Socket的分布式处理设计 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 5 实验与分析 | 第33-52页 |
| 5.1 测试环境 | 第33页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第33页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第33页 |
| 5.2 点云数据滤波实验 | 第33-42页 |
| 5.2.1 LiDAR点云数据实验 | 第33-40页 |
| 5.2.2 影像匹配点云数据实验 | 第40-42页 |
| 5.3 点云数据抽稀实验 | 第42-47页 |
| 5.3.1 模拟数据实验 | 第42-43页 |
| 5.3.2 算法分步实验 | 第43页 |
| 5.3.3 算法参数影响 | 第43-45页 |
| 5.3.4 算法对比实验 | 第45-47页 |
| 5.4 分布式处理实验 | 第47-50页 |
| 5.4.1 系统效率分析 | 第47-48页 |
| 5.4.2 点云处理实验 | 第48-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 6 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 研究总结及创新点 | 第52-53页 |
| 6.2 进一步研究与改进 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第58页 |
