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基于LiDAR的建筑物震害分析

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-24页
    1.1 本文的选题背景第10-11页
    1.2 研究现状分析第11-20页
        1.2.1 Li DAR技术发展现状第12-13页
        1.2.2 Li DAR技术地震领域应用现状第13-16页
        1.2.3 地面Li DAR数据处理研究现状第16-18页
        1.2.4 遥感震害信息提取研究现状第18-20页
        1.2.5 亟需解决的问题第20页
    1.3 主要研究内容和章节安排第20-24页
第二章 地面Li DAR震害数据采集及处理第24-58页
    2.1 地面Li DAR技术第24-30页
        2.1.1 地面Li DAR系统构成第24-26页
        2.1.2 地面Li DAR系统工作原理第26-27页
        2.1.3 地面Li DAR数据第27-30页
    2.2 地面Li DAR数据采集第30-36页
        2.2.1 研究区概况第30-31页
        2.2.2 地面Li DAR数据采集第31-36页
    2.3 地面Li DAR数据预处理第36-37页
        2.3.1 基于邻域统计分析的点云噪声滤波第36页
        2.3.2 基于ICP算法的地面Li DAR数据配准第36-37页
    2.4 地面Li DAR数据后处理第37-39页
        2.4.1 基于RANSAC的点云分割第37-38页
        2.4.2 基于Poisson点云三维重建第38-39页
    2.5 点云数据处理第39-57页
        2.5.1 点云噪声剔除第39-40页
        2.5.2 点云数据配准第40-43页
        2.5.3 点云分割第43-46页
        2.5.4 点云三维重建第46-48页
        2.5.5 结果与分析第48-57页
    2.6 本章小结第57-58页
第三章 基于形状的不规则建筑物点云震害特征分析第58-82页
    3.1 基于地面三维扫描的不规则建筑物形状分析第58-64页
        3.1.1 形状分析第58-60页
        3.1.2 建筑物立体形状“降维”表达第60-61页
        3.1.3 形态特征参数选取第61页
        3.1.4 不规则建筑物形状分析第61-63页
        3.1.5 建筑物震害分级标准第63-64页
    3.2 TLS-BSAM模型及其实现第64-70页
        3.2.1 技术流程第64-65页
        3.2.2 建筑等高多边形序列提取第65-67页
        3.2.3 等高多边形形状特征提取第67页
        3.2.4 不规则建筑物分割第67-69页
        3.2.5 震害分析第69-70页
    3.3 应用实验第70-81页
        3.3.1 实验过程第70-73页
        3.3.2 结果与分析第73-81页
    3.4 本章小结第81-82页
第四章 基于面向对象方法的Li DAR点云建筑物信息提取与分析第82-106页
    4.1 面向对象分类方法第82-92页
        4.1.1 对象分割第83-87页
        4.1.2 三维点云对象特征分析第87-91页
        4.1.3 面向对象分类第91-92页
    4.2 机载Li DAR点云建筑物提取第92-98页
        4.2.1 点云数据插值第92-94页
        4.2.2 点云数据分割第94-95页
        4.2.3 建筑物屋顶提取第95-98页
    4.3 地面Li DAR点云震害建筑物信息提取第98-103页
    4.4 本章小结第103-106页
第五章 震害建筑物Li DAR三维点云与SAR图像模拟与联合分析第106-146页
    5.1 SAR图像特征第106-108页
    5.2 高分辨率SAR图像建筑物震害特征第108-114页
        5.2.1 建筑物SAR成像特征第108-110页
        5.2.2 建筑物震害SAR图像特征分析第110-114页
    5.3 震害建筑物SAR图像模拟第114-121页
        5.3.1 SAR图像模拟方法第114-117页
        5.3.2 结果分析第117-121页
    5.4 Li DAR点云数据与SAR图像联合分析第121-144页
    5.5 本章小结第144-146页
第六章 结论与展望第146-150页
    6.1 主要研究成果和结论第146-147页
    6.2 未来工作展望第147-150页
参考文献第150-158页
致谢第158-160页
作者简介第160-162页
攻读博士期间发表的文章第162-164页
攻读博士期间参与的科研项目第164页

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