一种基于高程跳变的机载LiDAR数据多层次滤波方法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目标与内容 | 第13-14页 |
| 1.3 拟解决的关键问题和技术路线 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 国内外研究发展现状 | 第16-34页 |
| 2.1 机载LiDAR技术设备发展历程 | 第16-17页 |
| 2.2 机载LiDAR点云数据特点及组织方法 | 第17-29页 |
| 2.2.1 机载LiDAR数据的组成 | 第17-19页 |
| 2.2.2 机载LiDAR点云的数据格式 | 第19-21页 |
| 2.2.3 机载LiDAR点云数据的特点 | 第21-24页 |
| 2.2.4 机载LiDAR点云数据的组织方法 | 第24-29页 |
| 2.3 国内外滤波算法综述 | 第29-33页 |
| 2.3.1 基于聚类分割思想的滤波算法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于形态学的滤波算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于坡度的滤波算法 | 第31页 |
| 2.3.4 基于TIN的滤波算法 | 第31-32页 |
| 2.3.5 基于内插的滤波算法 | 第32页 |
| 2.3.6 其他滤波方法 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 改进的基于高程跳变的TIN的滤波算法 | 第34-47页 |
| 3.1 机载LiDAR点云数据滤波原理 | 第34-36页 |
| 3.1.1 点云数据及点云滤波定义 | 第34-35页 |
| 3.1.2 点云数据滤波原理 | 第35-36页 |
| 3.2 滤波的难点 | 第36-37页 |
| 3.3 点云数据预处理 | 第37-38页 |
| 3.4 改进的基于高程跳变的TIN的滤波算法 | 第38-46页 |
| 3.4.1 Mean Shift算法 | 第38-42页 |
| 3.4.2 基于高程跳变的TIN的滤波算法原理 | 第42-43页 |
| 3.4.3 改进的基于高程跳变的TIN的滤波算法 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于分层自适应的移动曲面拟合滤波方法 | 第47-55页 |
| 4.1 多层次滤波算法的简述 | 第47-48页 |
| 4.2 均值限差法改进 | 第48-50页 |
| 4.2.1 均值限差法 | 第48页 |
| 4.2.2 均值限差法改进 | 第48-50页 |
| 4.3 分层自适应移动曲面拟合法滤波 | 第50-54页 |
| 4.3.1 移动曲面拟合滤波算法原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 移动曲面拟合法滤波的优缺点 | 第51-52页 |
| 4.3.3 分层自适应移动曲面拟合法滤波 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第55-67页 |
| 5.1 实验环境 | 第55页 |
| 5.2 实验数据 | 第55-56页 |
| 5.3 滤波算法评价 | 第56-57页 |
| 5.4 实验分析 | 第57-66页 |
| 5.4.1 城市区域实验 | 第58-60页 |
| 5.4.2 特殊地形区域的实验 | 第60-63页 |
| 5.4.3 山区实验 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
