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基于机载LiDAR点云的建筑屋顶三维重建

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
1 前言第14-31页
    1.1 研究背景第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-28页
        1.2.1 建筑物区域提取第16-18页
        1.2.2 基于机载LiDAR数据的建筑物三维重建第18-24页
        1.2.3 大范围海量机载LiDAR点云三维重建第24-25页
        1.2.4 机载LiDAR点云的重建流程第25-27页
        1.2.5 三维模型的可视化表达第27-28页
    1.3 本文主要研究内容第28-30页
    1.4 论文组织第30-31页
2 基于空间数据库的建筑屋顶重建第31-44页
    2.1 数据预处理第31-38页
        2.1.1 数据概况第31-35页
        2.1.2 建筑区域自动提取第35-36页
        2.1.3 测区数据人工处理第36-37页
        2.1.4 测试数据建库第37-38页
    2.2 基于空间数据库的重建框架第38-39页
    2.3 模型数据结构第39-43页
        2.3.1 数据结构设计第39-42页
        2.3.2 物理结构第42-43页
    2.4 本文研究使用的测试环境第43页
    2.5 小结第43-44页
3 单体建筑分离第44-74页
    3.1 引言第44-46页
    3.2 聚类分析第46-50页
    3.3 密度聚类分离单体建筑第50-55页
        3.3.1 密度聚类第50-51页
        3.3.2 密度聚类分离单体建筑第51-54页
        3.3.3 算法分析第54-55页
    3.4 分离过程的并行化第55-58页
    3.5 算法参数选择第58-63页
        3.5.1 初始聚类点第58-60页
        3.5.2 算法参数选择第60-63页
    3.6 实验分析第63-72页
        3.6.1 单体建筑分离测试(串行)第63-65页
        3.6.2 单体建筑分离测试(并行)第65-72页
        3.6.3 基于密度聚类的外点检测第72页
    3.7 小结第72-74页
4 屋顶平面片提取第74-100页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 建筑边界跟踪第75-79页
        4.2.1 建筑物边界跟踪方法概述第75-76页
        4.2.2 矩形邻域与k-邻域结合的边界跟踪第76-79页
        4.2.3 方法参数设置第79页
    4.3 平面估计第79-83页
        4.3.1 平面估计模型第79-81页
        4.3.2 平面方程第81-83页
    4.4 平面片提取第83-89页
        4.4.1 聚类属性选择第83-84页
        4.4.2 种子点选择第84-86页
        4.4.3 空间域平面片分割第86-88页
        4.4.4 平面方程计算第88-89页
    4.5 实验及分析第89-98页
        4.5.1 实验分析第89-95页
        4.5.2 性能测试第95-97页
        4.5.3 讨论分析第97-98页
    4.6 小结第98-100页
5 建筑屋顶三维模型重建第100-139页
    5.1 引言第100-101页
    5.2 边界简化第101-106页
        5.2.1 折线简化方法第101-103页
        5.2.2 边界外点检测第103-104页
        5.2.3 边界简化第104-106页
        5.2.4 线段拟合结果评价第106页
    5.3 主体结构重建第106-112页
        5.3.1 平面的交线与交点第106-108页
        5.3.2 平面片交线第108-109页
        5.3.3 主体结构重建第109页
        5.3.4 边界规则化第109-112页
    5.4 屋顶细节重建第112-118页
        5.4.1 陡边重建第112-114页
        5.4.2 细节特征重建第114-118页
        5.4.3 屋顶三维模型导出第118页
    5.5 并行化第118页
    5.6 实验分析第118-136页
        5.6.1 重建屋顶三维模型第118-132页
        5.6.2 标准测区重建结果第132-136页
        5.6.3 重建过程并行化第136页
    5.7 海量数据并行重建第136-139页
6 总结与展望第139-141页
参考文献第141-155页
攻读博士期间发表的论文和科研情况第155-156页
致谢第156页

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