| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 图目录 | 第14-19页 |
| 表目录 | 第19-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-29页 |
| 1.2.1 基于高分辨率影像的建筑物提取方法 | 第23-26页 |
| 1.2.2 基于激光雷达的建筑物提取方法 | 第26-27页 |
| 1.2.3 高分影像与激光雷达结合的建筑物提取 | 第27-29页 |
| 1.3 研究思路与技术路线 | 第29-32页 |
| 1.3.1 研究思路与研究内容 | 第29-31页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第31-32页 |
| 第二章 研究区介绍与数据准备 | 第32-41页 |
| 2.1 研究区现状 | 第32页 |
| 2.1.1 工业园区经济状况和社会环境现状 | 第32页 |
| 2.1.2 工业园区建筑物空间分布形态与格局现状 | 第32页 |
| 2.2 数据介绍 | 第32-37页 |
| 2.2.1 高分辨率影像 | 第32页 |
| 2.2.2 LiDAR点云数据 | 第32-36页 |
| 2.2.3 验证数据 | 第36-37页 |
| 2.3 数据预处理 | 第37-41页 |
| 2.3.1 高分影像几何校正 | 第38页 |
| 2.3.2 雷达点云去噪与滤波 | 第38-39页 |
| 2.3.3 DSM/DTM的生成和影像配准 | 第39-41页 |
| 第三章 LiDAR与RGB影像特征提取 | 第41-54页 |
| 研究思路和技术路线 | 第41页 |
| 3.1 点云的索引方式 | 第41-42页 |
| 3.2 点云空间、强度和回波信息挖掘 | 第42-48页 |
| 3.2.1 点云空间特征挖掘 | 第43-45页 |
| 3.2.2 点云强度和回波特征挖掘 | 第45-48页 |
| 3.3 基于DSM的lacunarity纹理提取 | 第48-50页 |
| 3.3.1 二值化空隙度算法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 灰度级空隙度算法 | 第49-50页 |
| 3.4 点云空间自相关特征提取 | 第50-51页 |
| 3.5 RGB影像纹理特征提取 | 第51-53页 |
| 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于LiDAR数据的建筑密度信息提取 | 第54-81页 |
| 研究思路和技术路线 | 第54-55页 |
| 4.1 样本分析与特征选择 | 第55-63页 |
| 4.1.1 基于LiDAR点云的样本特征空间分析 | 第55-61页 |
| 4.1.2 基于格网数据的样本特征空间分析 | 第61-63页 |
| 4.2 面向对象分割分类与后处理 | 第63-71页 |
| 4.2.1 区域合并分割算法 | 第64-66页 |
| 4.2.2 支持向量机分类算法 | 第66-70页 |
| 4.2.3 分类后处理 | 第70-71页 |
| 4.3 精度评价与分类结果分析 | 第71-75页 |
| 4.4 建筑密度提取与精度评价 | 第75-80页 |
| 4.4.1 建筑覆盖率精度评价 | 第76-78页 |
| 4.4.2 建筑容积率精度评价 | 第78-80页 |
| 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 LiDAR与RGB影像结合的建筑密度信息提取 | 第81-105页 |
| 研究思路和技术路线 | 第81-82页 |
| 5.1 植被掩膜层与建筑物的提取 | 第82-89页 |
| 5.1.1 植被掩膜层的提取 | 第86-89页 |
| 5.1.2 建筑物的提取与二值化 | 第89页 |
| 5.2 建筑物的类型区分 | 第89-96页 |
| 5.2.1 建筑物图斑的空隙度特征分析 | 第90-92页 |
| 5.2.2 建筑物图斑的分类与精度评价 | 第92-96页 |
| 5.3 建筑密度信息提取与精度评价 | 第96-104页 |
| 5.3.1 建筑覆盖率精度评价 | 第97-101页 |
| 5.3.2 建筑容积率精度评价 | 第101-104页 |
| 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 结论、创新点和展望 | 第105-108页 |
| 6.1 结论 | 第105-106页 |
| 6.2 创新点 | 第106-107页 |
| 6.3 展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 攻读博士期间完成的论文 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |