| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 点云提取建筑物震害研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 点云滤波研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.3 建筑物点云提取现状 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第22-23页 |
| 1.4 全文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 机载激光雷达技术 | 第25-33页 |
| 2.1 机载LiDAR系统组成 | 第25-29页 |
| 2.1.1 激光测距仪 | 第26-28页 |
| 2.1.2 机械扫描方式 | 第28-29页 |
| 2.2 机载LiDAR系统技术原理 | 第29-30页 |
| 2.3 机载LiDAR数据 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 机载LiDAR点云数据处理 | 第33-47页 |
| 3.1 实验区域概况与数据 | 第33-36页 |
| 3.2 点云数据预处理 | 第36-37页 |
| 3.3 点云滤波 | 第37-45页 |
| 3.3.1 滤波原理 | 第37页 |
| 3.3.2 常用滤波方法 | 第37-40页 |
| 3.3.3 滤波精度评价 | 第40-41页 |
| 3.3.4 滤波算法比较与分析 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于DBSCAN算法的LiDAR建筑物点云提取 | 第47-63页 |
| 4.1 阈值分割 | 第47-50页 |
| 4.1.1 特征选择 | 第48-49页 |
| 4.1.2 分割阈值确定 | 第49-50页 |
| 4.2 DBSCAN聚类算法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 相关概念 | 第50-52页 |
| 4.2.2 DBSCAN算法描述 | 第52页 |
| 4.2.3 算法关键参数 | 第52-53页 |
| 4.3 实验与分析 | 第53-61页 |
| 4.3.1 分割特征参数分析 | 第53-57页 |
| 4.3.2 点云空间聚类 | 第57-59页 |
| 4.3.3 结果精度评价 | 第59-60页 |
| 4.3.4 方法验证 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于面向对象方法的LiDAR建筑物点云提取 | 第63-75页 |
| 5.1 影像分割 | 第64-66页 |
| 5.1.1 基本概念 | 第64页 |
| 5.1.2 影像多尺度分割 | 第64-65页 |
| 5.1.3 最佳分割尺度选择 | 第65-66页 |
| 5.2 影像分类 | 第66-68页 |
| 5.2.1 对象特征 | 第66-67页 |
| 5.2.2 分类方法 | 第67-68页 |
| 5.3 实验与分析 | 第68-74页 |
| 5.3.1 分割尺度与特征选择 | 第68-69页 |
| 5.3.2 对象分类方法比较 | 第69-71页 |
| 5.3.3 精度评价 | 第71-72页 |
| 5.3.4 方法验证 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 研究成果与认识 | 第75-76页 |
| 6.2 存在不足与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |