摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
1.2.1 LiDAR点云滤波 | 第12-14页 |
1.2.2 LiDAR处理软件 | 第14-17页 |
1.2.3 国内外研究机构 | 第17页 |
1.3 本文的研究内容 | 第17-19页 |
2 机载激光LiDAR系统与点云数据 | 第19-33页 |
2.1 系统组成 | 第19-25页 |
2.1.1 激光测距单元 | 第20-21页 |
2.1.2 光学机械扫描单元 | 第21-23页 |
2.1.3 惯性导航系统INS | 第23-24页 |
2.1.4 动态差分GPS | 第24-25页 |
2.2 定位原理 | 第25-27页 |
2.2.1 机载LiDAR定位原理 | 第25-26页 |
2.2.2 构像方程 | 第26-27页 |
2.3 机载LiDAR点云数据 | 第27-31页 |
2.3.1 机载LiDAR的通用格式LAS文件 | 第28-29页 |
2.3.2 机载LiDAR获得的数据种类 | 第29-31页 |
2.3.3 机载LiDAR的数据特点 | 第31页 |
2.4 机载LiDAR后处理流程 | 第31-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-33页 |
3 滤波算法分析与比较 | 第33-43页 |
3.1 滤波算法精度的评定方法 | 第33-35页 |
3.1.1 目视法 | 第33页 |
3.1.2 随机抽样法 | 第33页 |
3.1.3 交叉表法 | 第33-34页 |
3.1.4 Kappa系数法 | 第34-35页 |
3.2 实验数据及算法 | 第35-37页 |
3.2.1 实验数据 | 第35-36页 |
3.2.2 滤波算法 | 第36-37页 |
3.3 滤波算法比较分析 | 第37-42页 |
3.3.1 总误差、Kappa系数和二类误差相关性判断 | 第37-39页 |
3.3.2 算法比较与分析 | 第39-42页 |
3.3.3 结论分析 | 第42页 |
3.4 本章小结 | 第42-43页 |
4 基于形态学理论与TPS模型的滤波方法 | 第43-61页 |
4.1 数学形态学基本原理 | 第44-48页 |
4.1.1 数学形态学算子 | 第44-46页 |
4.1.2 数学形态学滤波的数据组织 | 第46-48页 |
4.2 二维空间TPS模型的基本原理 | 第48-49页 |
4.3 KD-Tree构建原理 | 第49-51页 |
4.4 基于形态学开运算与TPS模型的滤波算法实现过程 | 第51-54页 |
4.4.1 近似裸露地表的获取 | 第51-53页 |
4.4.2 算法实现过程 | 第53-54页 |
4.5 算法实验及其分析 | 第54-58页 |
4.5.1 定量分析 | 第54-56页 |
4.5.2 定性分析 | 第56-58页 |
4.5.3 结论 | 第58页 |
4.6 本章小结 | 第58-61页 |
5 基于改进的偏度平衡法点云滤波方法的研究 | 第61-71页 |
5.1 偏度平衡法的基本原理 | 第61-62页 |
5.2 算法改进 | 第62-65页 |
5.2.1 改进的原理 | 第62-63页 |
5.2.2 改进算法的处理流程 | 第63-65页 |
5.3 改进算法实验验证 | 第65-68页 |
5.4 实例应用 | 第68-69页 |
5.5 本章小结 | 第69-71页 |
6 总结和展望 | 第71-73页 |
6.1 本文所做的工作 | 第71-72页 |
6.2 存在的不足和展望 | 第72-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-80页 |
攻读学位期间发表的论文和参加的项目 | 第80页 |