基于机载LiDAR与长波红外影像的典型地物分类算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 机载LiDAR点云滤波算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于遥感数据道路提取算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于遥感数据建筑物提取算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 基于遥感数据植被提取算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 遥感影像分割算法 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 面向对象的遥感影像分割算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 光谱特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第20-21页 |
| 2.2.3 几何特征 | 第21-22页 |
| 2.3 遥感影像分类 | 第22-26页 |
| 2.3.1 监督分类 | 第22-24页 |
| 2.3.2 非监督分类 | 第24-26页 |
| 2.4 图像形态学运算 | 第26-27页 |
| 2.4.1 膨胀运算 | 第26-27页 |
| 2.4.2 腐蚀运算 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 机载LiDAR技术 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 机载LiDAR系统工作原理 | 第29-32页 |
| 3.3 机载LiDAR点云数据特点 | 第32-35页 |
| 3.3.1 离散的三维点云 | 第32-33页 |
| 3.3.2 激光强度信息 | 第33-34页 |
| 3.3.3 激光回波信息 | 第34页 |
| 3.3.4 优势 | 第34-35页 |
| 3.4 机载LiDAR数据组织形式 | 第35-37页 |
| 3.4.1 点云数据的常用格式 | 第35-36页 |
| 3.4.2 点云数据的组织形式 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 LiDAR点云结合长波红外影像分类算法 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 常见的点云滤波算法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 数学形态学滤波算法 | 第40页 |
| 4.2.2 最小二乘法滤波算法 | 第40-42页 |
| 4.2.3 基于TIN模型的滤波算法 | 第42页 |
| 4.2.4 正交多项式滤波算法 | 第42-46页 |
| 4.3 点云栅格化 | 第46-48页 |
| 4.3.1 移动曲面拟合法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 Kriging插值 | 第47-48页 |
| 4.3.3 距离加权反比插值 | 第48页 |
| 4.4 图像裁剪 | 第48-49页 |
| 4.5 区域增长算法 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-53页 |
| 第5章 实验结果 | 第53-69页 |
| 5.1 实验总体设计 | 第53-54页 |
| 5.1.1 开发环境介绍 | 第53页 |
| 5.1.2 实验总体设计 | 第53-54页 |
| 5.2 实验数据概况 | 第54-56页 |
| 5.3 典型地物分类 | 第56-68页 |
| 5.3.1 提取地面点结果 | 第56-57页 |
| 5.3.2 提取道路结果 | 第57-65页 |
| 5.3.3 提取植被结果 | 第65-66页 |
| 5.3.4 提取建筑物结果 | 第66-67页 |
| 5.3.5 其它地物提取结果 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科学研究经历 | 第77页 |
