基于体元的3D道路提取及其在道路网构建中的应用
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 道路提取研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 道路网构建研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 机载LiDAR系统 | 第16-30页 |
| 2.1 系统组成 | 第16-19页 |
| 2.2 对地定位原理 | 第19-20页 |
| 2.3 机载LiDAR点云数据 | 第20-30页 |
| 2.3.1 数据组成 | 第21-23页 |
| 2.3.2 数据特点 | 第23-25页 |
| 2.3.3 数据组织形式 | 第25-30页 |
| 3 灰度体元数据结构模型构建 | 第30-37页 |
| 3.1 异常数据辨识及剔除 | 第30-33页 |
| 3.2 去除异常数据集的包围盒 | 第33页 |
| 3.3 体元分辨率的确定 | 第33-34页 |
| 3.4 包围盒划分为3D体元格网 | 第34页 |
| 3.5 体元赋值 | 第34-35页 |
| 3.6 灰度体元数据结构模型 | 第35-37页 |
| 4 3D道路体提取及道路网构建 | 第37-47页 |
| 4.1 3D道路体提取 | 第38-41页 |
| 4.1.1 选取道路种子体元 | 第38页 |
| 4.1.2 标记种子体元的3D连通集合 | 第38-39页 |
| 4.1.3 道路体元优化 | 第39-41页 |
| 4.2 道路网构建 | 第41-47页 |
| 4.2.1 道路空洞辨识及填补 | 第41-43页 |
| 4.2.2 提取道路骨架线 | 第43-45页 |
| 4.2.3 道路骨架线去噪 | 第45-47页 |
| 5 实验与分析 | 第47-57页 |
| 5.1 实验数据 | 第47-50页 |
| 5.1.1 实验数据一 | 第47-48页 |
| 5.1.2 实验数据二 | 第48-50页 |
| 5.2 邻域尺度、强度阈值参数的分析 | 第50-51页 |
| 5.3 3D道路体提取及道路网构建结果 | 第51-55页 |
| 5.4 定量精度评价 | 第55-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
