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LiDAR同机影像辅助点云分类相关技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第12-25页
    1.1 研究目的与意义第12-14页
    1.2 机载LiDAR技术的发展现状第14-18页
    1.3 国内外的研究现状及趋势第18-22页
        1.3.1 机载LiDAR点云数据与遥感影像配准处理的研究现状第18-20页
        1.3.2 机载LiDAR点云数据结合遥感影像分类现状第20-21页
        1.3.3 机载LiDAR数据并行处理现状第21-22页
    1.4 本文的研究内容及技术方案第22-25页
        1.4.1 主要研究内容第22-23页
        1.4.2 技术方案第23-25页
第二章 LiDAR点云数据的组织与滤波第25-55页
    2.1 机载LiDAR点云数据的组织第25-29页
        2.1.1 二维分块索引第25-27页
        2.1.2 KD树索引第27-28页
        2.1.3 四叉树索引第28-29页
    2.2 改进的四叉树索引第29-34页
    2.3 LiDAR点云数据滤波算法分析第34-41页
        2.3.1 影响LiDAR点云数据滤波的主要因素第34-37页
        2.3.2 现有滤波算法第37-41页
    2.4 切面多特征山地滤波算法第41-48页
        2.4.1 LiDAR点云数据的切面分析第42-43页
        2.4.2 LiDAR点云的特性分析第43-46页
        2.4.3 切面多特征山地滤波算法流程第46-48页
    2.5 实验结果与分析第48-54页
        2.5.1 改进四叉树效率分析实验第48-50页
        2.5.2 切面多特征山地滤波实验第50-54页
    2.6 本章小结第54-55页
第三章 机载LiDAR与航空影像配准第55-85页
    3.1 概述第55-57页
    3.2 机载LIDAR系统航空影像外方位元素的获取第57-62页
        3.2.1 POS系统原理第57-61页
        3.2.2 航空影像外方位元素误差分析与处理第61-62页
    3.3 基于安置角检校的航空影像和LiDAR点云的配准第62-72页
        3.3.1 安置角对于航空影像外方位元素精度的影响第62-64页
        3.3.2 基于LiDAR数据约束的多基线前方交会第64-66页
        3.3.3 基于安置角配准算法推导第66-72页
    3.4 实验与分析第72-84页
    3.5 本章小结第84-85页
第四章 机载LiDAR点云与航空影像的融合分类第85-115页
    4.1 概述第85-87页
    4.2 遥感影像分类理论与技术第87-91页
    4.3 基于半监督多层次多特征的影像与LiDAR数据融合分类第91-107页
        4.3.1 机载LiDAR点云数据处理第91-95页
        4.3.2 高分辨率遥感影像处理第95-103页
        4.3.3 基于半监督多层次多特征融合分类第103-107页
    4.4 实验与分析第107-114页
    4.5 本章小结第114-115页
第五章 机载LiDAR数据的并行处理第115-131页
    5.1 概述第115-116页
    5.2 遥感数据并行处理现状第116-118页
    5.3 集群系统第118-119页
    5.4 基于异构集群的LiDAR数据处理方法第119-126页
        5.4.1 LiDAR数据并行处理平台第119-120页
        5.4.2 LiDAR数据并行处理系统设计第120-122页
        5.4.3 LiDAR数据处理中间件详细设计第122-124页
        5.4.4 任务分配与负载均衡第124-126页
    5.5 实验结果与分析第126-130页
    5.6 本章小结第130-131页
第六章 总结与展望第131-135页
    6.1 本文主要创新与贡献第131-133页
    6.2 研究展望第133-135页
参考文献第135-142页
攻读博士学位期间科研情况和发表论文第142-145页
    1、攻读博士期间参与的主要科研项目第142页
    2、攻读博士期间发表的论文第142-144页
    3、攻读博士学位期间获奖情况第144-145页
致谢第145-146页

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