基于激光雷达点云形态特征的落叶松立木与倒木分割
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 ALS 单木分割 | 第17-19页 |
| 1.2.2 TLS 倒木分割 | 第19-21页 |
| 1.3 项目经费来源 | 第21页 |
| 1.4 研究目的和内容 | 第21-22页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第21页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 小结 | 第22-24页 |
| 第二章 研究区概况与数据 | 第24-33页 |
| 2.1 ALS点云数据 | 第24-30页 |
| 2.1.1 ALS研究区 | 第24-25页 |
| 2.1.2 ALS 数据 | 第25页 |
| 2.1.3 机载激光雷达数据预处理 | 第25-28页 |
| 2.1.4 单木验证数据 | 第28-30页 |
| 2.2 TLS数据 | 第30-32页 |
| 2.2.1 TLS数据研究区 | 第30-31页 |
| 2.2.2 TLS和倒木验证数据 | 第31-32页 |
| 2.3 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于树冠形态单木分割算法研究 | 第33-56页 |
| 3.1 单木分割算法 | 第33-47页 |
| 3.1.1 阈值估计 | 第34页 |
| 3.1.2 区域增长法分割 | 第34-39页 |
| 3.1.3 基于树冠形态二次分割 | 第39-40页 |
| 3.1.4 最优切面选择 | 第40-42页 |
| 3.1.5 切面投影点云的高斯拟合 | 第42-45页 |
| 3.1.6 K-means聚类 | 第45-47页 |
| 3.2 结果与分析 | 第47-52页 |
| 3.2.1 单木数量验证 | 第47-49页 |
| 3.2.2 单木树高验证 | 第49-52页 |
| 3.3 算法分析与讨论 | 第52-55页 |
| 3.4 小结 | 第55-56页 |
| 第四章 TLS近地面点云精细分类与倒木分割 | 第56-79页 |
| 4.1 实验方法 | 第56-63页 |
| 4.1.1 自适应邻域k值 | 第57-60页 |
| 4.1.2 特征提取 | 第60-62页 |
| 4.1.3 分类与精度验证 | 第62页 |
| 4.1.4 RANSAC圆柱拟合 | 第62-63页 |
| 4.2 结果与分析 | 第63-74页 |
| 4.2.1 变量筛选 | 第64-65页 |
| 4.2.2 分类结果与精度 | 第65-68页 |
| 4.2.3 变量推广精度验证 | 第68-69页 |
| 4.2.4 RANSAC圆柱拟合与合并 | 第69-74页 |
| 4.3 讨论 | 第74-77页 |
| 4.3.1 分类不确定性因素分析 | 第74-76页 |
| 4.3.2 与传统kNN点云搜索的比较 | 第76-77页 |
| 4.3.3 与其他倒木提取算法的比较 | 第77页 |
| 4.4 小结 | 第77-79页 |
| 第五章 结论与展望 | 第79-82页 |
| 5.1 结论 | 第79-80页 |
| 5.1.1 ALS单木分割 | 第79-80页 |
| 5.1.2 TLS分类与倒木分割 | 第80页 |
| 5.2 创新点 | 第80-81页 |
| 5.3 存在的问题与展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 在读期间的学术研究 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
