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基于多种遥感数据的电力线走廊特征物提取方法研究

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

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