| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 LiDAR数据去噪的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机载LiDAR建筑物提取的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 机载LiDAR建筑物轮廓线提取的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 机载LiDAR建筑物轮廓线规则化的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容、技术路线及论文结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 机载LiDAR系统及数据 | 第17-26页 |
| 2.1 机载LiDAR系统 | 第17-21页 |
| 2.1.1 机载LiDAR产品简述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 机载LiDAR系统组成 | 第18-19页 |
| 2.1.3 机载LiDAR系统工作原理 | 第19-20页 |
| 2.1.4 机载LiDAR系统特性 | 第20-21页 |
| 2.2 LiDAR点云数据 | 第21-26页 |
| 2.2.1 LiDAR数据组成 | 第21-22页 |
| 2.2.2 LiDAR数据特点 | 第22-23页 |
| 2.2.3 LiDAR数据结构 | 第23-26页 |
| 第3章 研究区与实验数据 | 第26-28页 |
| 3.1 研究区概况 | 第26-27页 |
| 3.2 机载LiDAR数据 | 第27-28页 |
| 第4章 LIDAR数据预处理 | 第28-32页 |
| 4.1 噪声来源及分类 | 第28页 |
| 4.2 基于三维格网的机载LiDAR数据去噪算法 | 第28-31页 |
| 4.2.1 点云三维格网化 | 第28-29页 |
| 4.2.2 离散噪声点的判别 | 第29-30页 |
| 4.2.3 成簇噪声点的判别 | 第30-31页 |
| 4.3 实验与分析 | 第31-32页 |
| 第5章 建筑物点云提取 | 第32-44页 |
| 5.1 典型地物的点云分布特征 | 第32-33页 |
| 5.2 常见的滤波算法原理 | 第33-36页 |
| 5.2.1 基于地形坡度的滤波 | 第33-34页 |
| 5.2.2 数学形态学滤波 | 第34-35页 |
| 5.2.3 移动曲面拟合滤波 | 第35-36页 |
| 5.3 基于TIN三角网的高差偏度平衡滤波 | 第36-38页 |
| 5.3.1 计算高差 | 第36-37页 |
| 5.3.2 高差偏度平衡滤波 | 第37-38页 |
| 5.4 基于联通域检测的平面拟合阈值算法 | 第38-39页 |
| 5.5 实验与分析 | 第39-44页 |
| 5.5.1 实验数据及结果 | 第39-41页 |
| 5.5.2 精度分析 | 第41-44页 |
| 第6章 建筑物点云轮廓线提取及规则化 | 第44-51页 |
| 6.1 建筑物点云轮廓线提取 | 第44-46页 |
| 6.1.1 改进的Alpha-Shape算法 | 第44-46页 |
| 6.2 建筑物轮廓线规则化 | 第46-47页 |
| 6.2.1 建筑物轮廓线关键点检测 | 第46-47页 |
| 6.2.2 轮廓线规则化 | 第47页 |
| 6.3 实验与分析 | 第47-51页 |
| 6.3.1 实验数据及结果 | 第47-49页 |
| 6.3.2 精度分析 | 第49-51页 |
| 第7章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 结论 | 第51-52页 |
| 7.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 导师、作者简介及攻读学位期间发表文章 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |