| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 LIDAR技术的发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 点云数据建筑物提取研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 LIDAR技术工作原理与优势分析 | 第17-26页 |
| 2.1 LIDAR系统 | 第17-19页 |
| 2.1.1 LIDAR系统分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 LIDAR系统特点 | 第18-19页 |
| 2.2 LIDAR技术测量原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 测距原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 扫描原理 | 第20-21页 |
| 2.2.3 定向原理 | 第21页 |
| 2.3 点云数据的特点 | 第21-22页 |
| 2.4 点云数据的预处理 | 第22-23页 |
| 2.4.1 误差校正 | 第22页 |
| 2.4.2 数据去噪 | 第22-23页 |
| 2.4.3 数据拼接 | 第23页 |
| 2.5 LIDAR技术的与其他测量技术的比较 | 第23-24页 |
| 2.5.1 LIDAR技术与单点采集数据的仪器相比 | 第24页 |
| 2.5.2 LIDAR技术与航空摄影测量比较 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 点云数据获取与预处理 | 第26-32页 |
| 3.1 RIEGL VZ-1000 及其测量原理 | 第26-27页 |
| 3.2 测区概况 | 第27页 |
| 3.3 前期准备 | 第27-29页 |
| 3.3.1 仪器设备准备 | 第27-28页 |
| 3.3.2 站点及路线准备 | 第28-29页 |
| 3.4 点云数据获取 | 第29页 |
| 3.5 点云数据预处理 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 点云数据的建筑物自动提取算法 | 第32-43页 |
| 4.1 典型算法与评价 | 第32-34页 |
| 4.1.1 基于离散点的建筑物提取 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于规则格网的建筑物提取 | 第33-34页 |
| 4.1.3 基于不规则三角网的建筑物提取 | 第34页 |
| 4.2 基于TIN模型的原始点云建筑物自动提取算法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 区域增长的基本思想 | 第35页 |
| 4.2.2 点云数据不规则三角网构建 | 第35-36页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第36-38页 |
| 4.3 算法实验与分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 地形起伏较大区域建筑物提取 | 第38-39页 |
| 4.3.2 多层结构建筑物提取 | 第39-41页 |
| 4.3.3 结构复杂建筑物提取 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 建筑物顶面轮廓矢量化 | 第43-53页 |
| 5.1 建筑物顶面轮廓矢量化算法概述 | 第43-44页 |
| 5.2 Alpha-Shapes算法 | 第44-46页 |
| 5.2.1 算法检验与分析 | 第45-46页 |
| 5.3 建筑物轮廓规范化 | 第46-49页 |
| 5.3.1 基于线性模型的规范化方法 | 第47-49页 |
| 5.4 算法检验与分析 | 第49-50页 |
| 5.5 精度检验 | 第50-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 硕士期间参与项目及发表论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |