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车载LiDAR点云中路灯与行道树信息提取研究

致谢第4-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第13-23页
    1.1 选题背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 车载LiDAR技术硬件系统发展第14-16页
        1.2.2 车载LiDAR点云场景中路灯点云及信息提取研究第16-17页
        1.2.3 车载LiDAR点云场景中行道树点云及信息提取研究第17页
        1.2.4 当前研究中的不足第17-19页
    1.3 研究内容及技术路线第19-20页
        1.3.1 研究内容第19-20页
        1.3.2 技术路线第20页
    1.4 论文的组织结构第20-22页
    1.5 本章小结第22-23页
2 车载LIDAR系统及数据准备第23-37页
    2.1 车载LiDAR系统简介第23-27页
        2.1.1 系统组成第23-24页
        2.1.2 系统特点第24-25页
        2.1.3 数据特点第25-27页
    2.2 数据预处理第27-31页
        2.2.1 噪声处理第27页
        2.2.2 数据裁减第27-30页
        2.2.3 数据分块第30-31页
    2.3 DEM构建第31-36页
        2.3.1 改进数学形态学地面点提取第31-35页
        2.3.2 规则DEM构建第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
3 路灯信息提取第37-51页
    3.1 路灯模型第38-40页
        3.1.1 路灯模型思想第38-40页
        3.1.2 路灯样本思想第40页
    3.2 样本信息提取第40-44页
        3.2.1 路灯骨架提取第40-42页
        3.2.2 缓冲区参数确定第42-43页
        3.2.3 路灯结构参数提取第43-44页
    3.3 样本法路灯点云提取第44-50页
        3.3.1 路灯点云粗提取第44-46页
        3.3.2 样本与点云粗匹配第46-48页
        3.3.3 缓冲区法匹配判断第48-50页
    3.4 路灯参数信息提取第50页
    3.5 本章小结第50-51页
4 行道树信息提取第51-65页
    4.1 聚类法行道树点云提取第51-54页
        4.1.1 低矮地物滤除第51-52页
        4.1.2 地物聚类第52-53页
        4.1.3 行道树判断与提取第53-54页
    4.2 基于生长模型的行道树分割第54-59页
        4.2.1 树冠点云粗分割第55-56页
        4.2.2 分割权值计算第56-57页
        4.2.3 树冠点云分割第57-59页
    4.3 行道树参数信息提取第59-63页
        4.3.1 树干树冠分割第59-60页
        4.3.2 树干信息提取第60-61页
        4.3.3 树冠信息提取第61-63页
    4.4 本章小结第63-65页
5 试验分析与应用探索第65-85页
    5.1 试验平台及数据准备第65-70页
        5.1.1 试验平台第65-66页
        5.1.2 数据概况第66-67页
        5.1.3 数据预处理第67-68页
        5.1.4 地面处理及结果分析第68-70页
    5.2 路灯信息提取结果分析第70-75页
        5.2.1 路灯样本建立过程第70-71页
        5.2.2 路灯提取过程和结果第71-73页
        5.2.3 提取结果分析第73-75页
    5.3 行道树信息提取结果分析第75-81页
        5.3.1 行道树提取第75-77页
        5.3.2 行道树分割第77-79页
        5.3.3 行道树信息提取第79-81页
    5.4 应用探索第81-84页
        5.4.1 路灯与行道树遮挡分析第81-82页
        5.4.2 地物变化分析第82-84页
    5.5 本章小结第84-85页
6 总结与展望第85-87页
    6.1 总结第85-86页
    6.2 展望第86-87页
参考文献第87-91页
作者简历第91-93页
学位论文数据集第93页

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