| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 研究背景及目的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 LiDAR技术发展历程 | 第10-11页 |
| 1.3.2 LiDAR数据滤波方法发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3.3 基于LiDAR技术的建筑物提取发展现状 | 第14-17页 |
| 1.4 论文内容与结构体系 | 第17-18页 |
| 第2章 机载激光雷达成像原理与预处理 | 第18-34页 |
| 2.1 LiDAR系统组成与基本工作原理 | 第18-24页 |
| 2.1.1 机载LiDAR系统组成 | 第18-21页 |
| 2.1.2 定位工作原理 | 第21-24页 |
| 2.2 LiDAR点云数据 | 第24-26页 |
| 2.3 LiDAR点云数据预处理 | 第26-32页 |
| 2.3.1 LiDAR点云粗差来源与分类 | 第26页 |
| 2.3.2 现有粗差剔除方法简述 | 第26-28页 |
| 2.3.3 基于PCA的三维形状分析粗差剔除方法 | 第28-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 机载激光雷达点云数据滤波 | 第34-48页 |
| 3.1 现有滤波方法简述 | 第34-40页 |
| 3.1.1 渐进形态学滤波 | 第34-35页 |
| 3.1.2 基于多尺度Hermite变换的滤波 | 第35-37页 |
| 3.1.3 基于多尺度曲率分类的滤波 | 第37-38页 |
| 3.1.4 多方向地面滤波 | 第38-40页 |
| 3.2 渐进加密三角网滤波算法 | 第40-42页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于支持向量机的激光雷达建筑物提取 | 第48-62页 |
| 4.1 Gabor小波理论与高程纹理提取 | 第48-52页 |
| 4.1.1 Gabor小波理论 | 第48-49页 |
| 4.1.2 反距离权插值 | 第49-51页 |
| 4.1.3 高程纹理提取 | 第51-52页 |
| 4.2 支持向量机基本理论 | 第52-54页 |
| 4.3 基于分类的建筑物提取 | 第54-57页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第54-56页 |
| 4.3.2 分类策略 | 第56-57页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |