| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状及发展动态 | 第12-14页 |
| ·关于 LiDAR 系统测量成果的精度评定 | 第12-13页 |
| ·关于机载 LiDAR 点云与航空影像的自动配准 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 机载 LiDAR 点云与航空影像的分析 | 第16-22页 |
| ·机载 LiDAR 系统 | 第16-18页 |
| ·激光测距仪 | 第16页 |
| ·惯性测量装置（IMU） | 第16页 |
| ·全球定位系统（GPS） | 第16页 |
| ·数码相机 | 第16页 |
| ·机载 LiDAR 系统测量原理 | 第16-18页 |
| ·机载 LiDAR 点云数据特性 | 第18-19页 |
| ·航空摄影测量 | 第19-20页 |
| ·数字航空影像特性 | 第20页 |
| ·二者在生产应用中的关系 | 第20-22页 |
| 第三章 机载 LiDAR 点云与航空影像的配准方法 | 第22-34页 |
| ·基于 POS 数据和 SIFT 算法的连接点自动匹配 | 第23-24页 |
| ·应用 SIFT 算子进行影像特征匹配 | 第23页 |
| ·匹配粗差剔除 | 第23-24页 |
| ·航空影像密集特征点提取与匹配 | 第24-30页 |
| ·提取点特征 | 第24-25页 |
| ·生成影像匹配点云 | 第25-30页 |
| ·使用 ICP 算法配准影像匹配点云和机载 LiDAR 点云 | 第30-34页 |
| ·ICP（迭代最临近点）算法 | 第30-31页 |
| ·配准影像匹配点云与机载 LiDAR 点云 | 第31-32页 |
| ·LiDAR 点云组织与查找 | 第32-34页 |
| 第四章 机载 LiDAR 点云和航空影像的自动配准精度分析 | 第34-48页 |
| ·机载 LiDAR 点云和航空影像的自动配准精度分析总流程 | 第34-35页 |
| ·自动配准精度评定的方法 | 第35-37页 |
| ·检查点的选取 | 第35页 |
| ·检查点的测定 | 第35页 |
| ·精度统计 | 第35页 |
| ·涉及的应用程序 | 第35-37页 |
| ·实验与分析 | 第37-48页 |
| ·实验数据 | 第37-38页 |
| ·预处理 | 第38页 |
| ·空中三角测量与控制片密集匹配 | 第38-40页 |
| ·自动配准空三成果导入 PixelGrid | 第40页 |
| ·自动配准结果分析 | 第40-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·研究内容总结 | 第48页 |
| ·工作展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53页 |
