用于公路勘察设计的机载LiDAR点云抽稀研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 抽稀算法的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 非选择性抽稀算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 选择性抽稀算法 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 海量点云数据的空间索引 | 第13-26页 |
| 2.1 k近邻 | 第13-14页 |
| 2.2 空间索引 | 第14-23页 |
| 2.2.1 基于规则格网的空间索引 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于八叉树的空间索引 | 第16-19页 |
| 2.2.3 基于KD树空间索引 | 第19-23页 |
| 2.3 不同索引方法评价 | 第23-26页 |
| 第三章 机载LiDAR点云的粗差剔除 | 第26-34页 |
| 3.1 机载LiDAR的工作原理 | 第26-27页 |
| 3.2 机载LiDAR数据的粗差来源 | 第27-28页 |
| 3.3 基于假设检验的粗差剔除原理 | 第28-29页 |
| 3.4 粗差剔除步骤 | 第29-30页 |
| 3.5 粗差剔除实验 | 第30-34页 |
| 第四章 机载LiDAR点云抽稀算法 | 第34-42页 |
| 4.1 基于均匀格网的抽稀算法 | 第34页 |
| 4.2 基于坡度的抽稀算法 | 第34-36页 |
| 4.3 基于曲率的抽稀算法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 曲率的概念 | 第36-38页 |
| 4.3.2 离散点云平均曲率的估算方法 | 第38-40页 |
| 4.3.3 算法步骤 | 第40-41页 |
| 4.4 三种抽稀算法的理论分析 | 第41-42页 |
| 第五章 公路勘察设计中点云抽稀实验与分析 | 第42-55页 |
| 5.1 公路机载LiDAR点云抽稀的必要性 | 第42页 |
| 5.2 实验数据介绍 | 第42-43页 |
| 5.3 实验平台介绍 | 第43-44页 |
| 5.3.1 硬件平台 | 第43-44页 |
| 5.3.2 软件平台 | 第44页 |
| 5.4 三种抽稀算法精度与抽稀率的关系实验 | 第44-52页 |
| 5.4.1 实验方法 | 第44页 |
| 5.4.2 算法精度的评价方法 | 第44-45页 |
| 5.4.3 抽稀软件介绍 | 第45-46页 |
| 5.4.4 实验数据准备 | 第46-47页 |
| 5.4.5 基于均匀格网的抽稀算法实验与分析 | 第47-48页 |
| 5.4.6 基于坡度的抽稀算法实验与分析 | 第48-50页 |
| 5.4.7 基于曲率的抽稀算法实验与分析 | 第50-52页 |
| 5.5 三种抽稀算法的实验结果对比分析 | 第52-55页 |
| 5.5.1 算法处理速度分析 | 第52页 |
| 5.5.2 精度比较分析 | 第52-53页 |
| 5.5.3 点位分布分析 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 发表的学术论文 | 第60页 |
| 参加的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
