摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
目录 | 第9-11页 |
1. 绪论 | 第11-20页 |
·引言 | 第11-12页 |
·背景 | 第12-16页 |
·电力系统中电力线巡检的现状与发展 | 第12-14页 |
·澳大利亚输电线路巡检的现状 | 第12页 |
·人工参与的直升机电力巡线的现状 | 第12-13页 |
·基于遥感技术的电力巡线的现状与发展 | 第13-14页 |
·本文研究工作来源 | 第14-16页 |
·研究内容及实验数据 | 第16-18页 |
·主要研究内容 | 第16页 |
·实验数据 | 第16-18页 |
·组织结构 | 第18-20页 |
2. 高分辨率无人机遥感影像中电力线的提取研究 | 第20-43页 |
·引言 | 第20-21页 |
·基于无人机的电力巡线影像特征 | 第21-23页 |
·无人机电力巡线简介 | 第21-22页 |
·无人机航拍影像中电力线的特征 | 第22-23页 |
·无人机光学影像中电力线自动提取算法流程 | 第23-24页 |
·电力线像素的滤波与检测方法 | 第24-37页 |
·常用光学图像中线性特征边缘检测算子比较 | 第24-30页 |
·二维Gabor滤波器简介 | 第30-33页 |
·针对无人机电力线影像的二维Gabor滤波器的设计 | 第33-37页 |
·基于改进的Hough变换方法的电力线段提取 | 第37-40页 |
·试验结果与分析 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
3. 高分辨率多光谱影像树冠提取与树高的估算研究 | 第43-64页 |
·引言 | 第43-44页 |
·相关理论知识 | 第44-48页 |
·GPS/POS辅助全自动空中三角测量 | 第44-45页 |
·植被遥感 | 第45-48页 |
·基于高分辨多光谱影像的树冠高程估算流程 | 第48-49页 |
·电力线走廊树冠尺度DSM的自动生成 | 第49-55页 |
·DSM生成的流程 | 第49-50页 |
·基于特征点的影像匹配的策略 | 第50-55页 |
·建立金字塔分层影像 | 第51-52页 |
·特征提取 | 第52-53页 |
·特征点的匹配 | 第53-55页 |
·粗差的剔除 | 第55页 |
·基于NDVI植被指数的树冠区域的提取 | 第55-57页 |
·基于树冠尺度的DSM树高估算 | 第57-58页 |
·试验结果与分析 | 第58-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
4. 机载激光雷达点云数据的电力线提取方法研究 | 第64-85页 |
·引言 | 第64-65页 |
·激光雷达标准数据格式介绍及滤波方法评价 | 第65-69页 |
·LIDAR 1.0格式介绍 | 第66-67页 |
·LIDAR数据滤波方法综合评价 | 第67-69页 |
·基于LIDAR数据的电力线自动提取方法 | 第69-75页 |
·电力线在LIDAR点云数据中的特征 | 第69页 |
·LIDAR点云数据电力线自动提取流程 | 第69-70页 |
·LIDAR数据中电力线点提取 | 第70-72页 |
·电力线点的分离与归类 | 第72-73页 |
·电力线曲线拟合与三维重建 | 第73-75页 |
·试验结果与分析 | 第75-83页 |
·本章小结 | 第83-85页 |
5 总结与展望 | 第85-90页 |
·研究工作总结 | 第85-86页 |
·基于遥感技术电力巡线解决方案探讨 | 第86-88页 |
·后续应开展的工作 | 第88-90页 |
参考文献 | 第90-97页 |
附录A 论文涉及的电力名词 | 第97-99页 |
附录B 部分实验原图及结果图 | 第99-101页 |
攻读博士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第101-102页 |
致谢 | 第102-103页 |