| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·国内外现状及发展 | 第9-13页 |
| ·三维激光扫描技术在国外的发展 | 第9-10页 |
| ·三维激光扫描技术在国内的发展 | 第10-11页 |
| ·数据处理技术的发展 | 第11-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·选题的背景 | 第13-14页 |
| ·选题的意义 | 第14页 |
| ·地面三维激光扫描技术的优势及与传统测量技术的比较 | 第14-16页 |
| ·三维激光扫描技术的优势 | 第14-15页 |
| ·激光扫描技术与传统的测量技术的区别 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 多视点云的拼接及误差分析 | 第18-36页 |
| ·点云数据的组织形式及特点 | 第18-22页 |
| ·点云数据的组织形式 | 第18-19页 |
| ·点云数据特点 | 第19-22页 |
| ·多视点云的拼接 | 第22-29页 |
| ·标靶介绍 | 第22-23页 |
| ·基于Leica ScanStation2的几种常用的多视点云拼接方法 | 第23-29页 |
| ·地面三维激光扫描系统误差及精度影响分析 | 第29-36页 |
| ·地面三维激光扫描系统误差概述 | 第29-30页 |
| ·误差对精度影响分析 | 第30-36页 |
| 第三章 三维激光扫描数据滤波处理 | 第36-56页 |
| ·常用的点云滤波算法概述 | 第36-42页 |
| ·基于坡度理论的点云滤波方法 | 第37-39页 |
| ·基于最小区域理论的点云滤波方法 | 第39页 |
| ·基于聚类/分割理论的点云滤波算法 | 第39-40页 |
| ·基于面理论的点云滤波方法 | 第40-42页 |
| ·移动窗口的最小二乘曲面拟合法 | 第42-45页 |
| ·算法原理 | 第42-43页 |
| ·算法实现 | 第43页 |
| ·实验分析 | 第43-45页 |
| ·基于TERRASCAN的点云数据分类滤波 | 第45-53页 |
| ·Terrasolid系列产品介绍 | 第45-46页 |
| ·TerraScan的分类原理 | 第46-47页 |
| ·TerraScan的分类过程 | 第47-53页 |
| ·点云滤波的质量评价 | 第53-56页 |
| ·定性评价 | 第53-54页 |
| ·定量评价 | 第54-56页 |
| 第四章 数据处理及数字高程模型的建立 | 第56-71页 |
| ·地面三维激光扫描数据的获取 | 第56-57页 |
| ·地面三维激光扫描数据处理 | 第57-61页 |
| ·数字高程模型的建立 | 第61-71页 |
| ·DEM主要模型表示 | 第61-64页 |
| ·DEM的特点 | 第64-65页 |
| ·DEM的建立 | 第65-71页 |
| 总结与展望 | 第71-74页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |