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机载LiDAR点云的滤波分类研究

摘要第1页
Abstract第6-7页
详细摘要第7-10页
Detailed Abstract第10-18页
1 绪论第18-34页
   ·选题的背景第18-20页
   ·选题的目的及意义第20-21页
   ·机载 LiDAR 的国内外研究现状第21-29页
     ·机载 LiDAR 的发展历史第21页
     ·机载 LiDAR 噪声点滤波的研究进展第21-22页
     ·机载 LiDAR 地面点云分类的研究进展第22-26页
     ·机载 LiDAR 建筑物点云分类的研究进展第26-28页
     ·机载 LiDAR 道路点云分类及路网提取的研究进展第28-29页
   ·研究的内容第29-30页
   ·研究方法及其技术路线第30-32页
   ·论文结构安排第32-34页
2 机载 LiDAR 系统的原理第34-54页
   ·激光测距仪第35-42页
     ·激光器的测距原理第35-38页
     ·地物反射率与激光安全第38-41页
     ·激光光斑与扫描方式第41-42页
   ·POS 系统第42-45页
   ·LiDAR 点云第45-51页
     ·LiDAR 点云的生成过程第45-47页
     ·LiDAR 点云的特点第47-51页
   ·小结第51-54页
3 机载 LiDAR 点云滤波与地面点云分类第54-86页
   ·测试数据介绍第54-55页
   ·LiDAR 噪声点云的滤波第55-62页
     ·低位与高位噪声的滤波第55-59页
     ·异常噪声的探测第59-60页
     ·噪声点云的滤波结果与分析第60-62页
   ·地面点云分类的改进参数形态学算法第62-70页
     ·经典渐进式形态学分类算法第62-64页
     ·改进参数的形态学法第64-67页
     ·分类结果与精度分析第67-70页
   ·地面点云分类的二元二次趋势面结合形态学算法第70-76页
     ·二元二次趋势面联合形态学的方法第70-75页
     ·分类结果与精度分析第75-76页
   ·地面点云分类的窗口迭代克里金算法第76-83页
     ·克里金插值模型第76-79页
     ·窗口迭代的克里金法第79-80页
     ·分类结果与精度分析第80-83页
   ·本文三种分类算法的对比分析第83-85页
   ·小结第85-86页
4 机载 LiDAR 建筑物点云的分类第86-114页
   ·测试数据介绍第86-87页
   ·建筑物点云分类的 CUMT_PC 法第87-102页
     ·地面点云分类的自适应 TIN 加密法第87-89页
     ·建筑物点云粗分类的主成分分析法第89-92页
     ·屋顶面域的提取及其精度分析第92-95页
     ·建筑物点云细分类及其精度评价第95-102页
   ·建筑物点云分类的 CUMT_AT 法第102-111页
     ·从高点云中分类建筑物点云第102-105页
     ·从低点云中分类建筑物点云第105-106页
     ·屋顶面域提取精度分析第106-109页
     ·建筑物点云分类精度评价第109-111页
   ·小结第111-114页
5 机载 LiDAR 道路点云分类及主干路网的提取第114-126页
   ·城市道路点云的分类第115-118页
     ·LiDAR 点云的格网化第115-116页
     ·道路点云分类的区域增长法第116-118页
   ·城市主干路网的提取第118-121页
     ·道路中线提取的并行细化算法第118-119页
     ·道路中线的噪声移除第119-121页
   ·城市主干路网的矢量化第121-122页
   ·城市主干路网提取精度分析第122-125页
   ·小结第125-126页
6 结论与展望第126-130页
   ·研究成果第126-127页
   ·创新点第127页
   ·研究展望第127-130页
参考文献第130-138页
致谢第138-140页
作者简介第140页
在学期间发表的学术论文及参加的科研项目第140-141页

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