| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 结构安排 | 第12-13页 |
| 2 机载激光雷达技术 | 第13-21页 |
| 2.1 激光雷达发展简史 | 第13-14页 |
| 2.2 机载LiDAR系统组成和原理 | 第14-16页 |
| 2.2.1 机载LiDAR系统组成 | 第14-15页 |
| 2.2.2 机载LiDAR测量原理 | 第15-16页 |
| 2.3 机载LiDAR技术的特点 | 第16-18页 |
| 2.4 机载LiDAR应用 | 第18-21页 |
| 3 海量点云数据抽稀方法 | 第21-32页 |
| 3.1 LiDAR数据特点 | 第21-22页 |
| 3.2 海量点云数据组织 | 第22-28页 |
| 3.2.1 二维格网索引 | 第22-23页 |
| 3.2.2 不规则三角网(TIN) | 第23-24页 |
| 3.2.3 k-d树 | 第24-27页 |
| 3.2.4 三种索引方法比较 | 第27-28页 |
| 3.3 基于曲面变化量的抽稀方法设计 | 第28-32页 |
| 3.3.1 点云数据抽稀算法的设计原则 | 第29-30页 |
| 3.3.2 曲面变化量 | 第30页 |
| 3.3.3 基于曲面变化量的抽稀算法设计 | 第30-32页 |
| 4 实验与分析 | 第32-46页 |
| 4.1 实验平台 | 第32页 |
| 4.2 实验数据和环境 | 第32-33页 |
| 4.3 k-d树效率分析 | 第33-34页 |
| 4.4 抽稀结果质量评价方法探讨 | 第34-36页 |
| 4.5 算法对比与分析 | 第36-46页 |
| 4.5.1 系统性抽稀 | 第36-37页 |
| 4.5.2 格网抽稀 | 第37-38页 |
| 4.5.3 基于DDR(Data Density Reduction)算法的抽稀 | 第38-40页 |
| 4.5.4 基于TIN的抽稀 | 第40-41页 |
| 4.5.5 基于曲面变化量的抽稀 | 第41-44页 |
| 4.5.6 各算法对比分析 | 第44-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-47页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 作者简历 | 第50-52页 |
| 学位论文数据集 | 第52页 |