| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 机载LiDAR系统的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.2 机载LiDAR系统的研究进展 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文研究方法及技术路线 | 第18-19页 |
| 第二章 面向智能感知与变化检测的机载LiDAR数据预处理 | 第19-42页 |
| 2.1 机载LiDAR系统简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 机载LiDAR系统组成 | 第19-20页 |
| 2.1.2 机载LiDAR系统定位方程 | 第20-21页 |
| 2.2 基于自动连接线的点云航带平差研究 | 第21-32页 |
| 2.2.1 机载LiDAR系统误差源分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 点云航带平差模型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于自动连接线的点云模块化航带平差算法 | 第24-28页 |
| 2.2.4 实验验证与结果分析 | 第28-32页 |
| 2.3 复杂环境下基于特征属性的多层次点云滤波分类 | 第32-40页 |
| 2.3.1 基于条带数据点云滤波 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于多次回波的点云滤波分类 | 第33-36页 |
| 2.3.3 复杂环境下基于特征属性的多层次滤波分类 | 第36-37页 |
| 2.3.4 实验验证与结果分析 | 第37-40页 |
| 2.4 小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于空间属性和语义特征和点云智能表达 | 第42-75页 |
| 3.1 点云数据的组织方式 | 第42-46页 |
| 3.1.1 离散点云的数学表达 | 第42-43页 |
| 3.1.2 LAS文件结构解析 | 第43-45页 |
| 3.1.3 点云的组织结构 | 第45-46页 |
| 3.2 TIN数据组织与构网 | 第46-51页 |
| 3.2.1 经典TIN构建算法分析 | 第46-48页 |
| 3.2.2 简化Delaunay的快速三角网构建方法 | 第48-49页 |
| 3.2.3 特征线约束条件下的三角网构建方法 | 第49-51页 |
| 3.3 基于空间属性和语义特征的TIN数据结构设计 | 第51-70页 |
| 3.3.1 基于空间属性的TIN索引建立 | 第51-53页 |
| 3.3.2 数据结构设计 | 第53-55页 |
| 3.3.3 TIN简化计算 | 第55-63页 |
| 3.3.4 语义特征分析 | 第63-66页 |
| 3.3.5 实验验证及结果分析 | 第66-70页 |
| 3.4 大规模点云数据调度 | 第70-74页 |
| 3.4.1 基于网格计算的点云分块 | 第70-71页 |
| 3.4.2 基于内存映射方式读取三角网文件 | 第71-72页 |
| 3.4.3 实验验证与结果分析 | 第72-74页 |
| 3.5 小结 | 第74-75页 |
| 第四章 基于多时相LiDAR点云的城市变化检测 | 第75-97页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 地表形变变化检测分析 | 第75-86页 |
| 4.2.1 基于改进型ICP算法的点集匹配 | 第75-77页 |
| 4.2.2 基于坡度熵的地表抽稀计算 | 第77-80页 |
| 4.2.3 三维地表变化检测 | 第80-81页 |
| 4.2.4 实验验证与结果分析 | 第81-86页 |
| 4.3 城市结构体变化检测分析 | 第86-96页 |
| 4.3.1 LiDAR点云局部曲面特征提取 | 第86-88页 |
| 4.3.2 基于形态学算子的点云噪声处理 | 第88-90页 |
| 4.3.3 基于差异性分析的结构体变化检测 | 第90-92页 |
| 4.3.4 实验验证与结果分析 | 第92-96页 |
| 4.4 小结 | 第96-97页 |
| 第五章 结论与展望 | 第97-99页 |
| 5.1 结论 | 第97-98页 |
| 5.2 创新点 | 第98页 |
| 5.3 展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 攻读博士学位期间发表的文章 | 第108-109页 |
