三维激光扫描技术在林业调查中的应用
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 三维激光扫描技术 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于三维激光扫描技术的树木建模 | 第16-17页 |
| 1.2.3 树冠体积计算的研究 | 第17页 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-27页 |
| 2.1 三维激光扫描基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 三维激光扫描技术的特点 | 第21-22页 |
| 2.3 测量仪器 | 第22-24页 |
| 2.4 数据采集及处理 | 第24-27页 |
| 2.4.1 数据采集 | 第24-25页 |
| 2.4.2 数据处理 | 第25-27页 |
| 第三章 SfM-MVS与三维激光扫描的比较 | 第27-33页 |
| 3.1 SfM-MVS技术 | 第27-29页 |
| 3.1.1 数据获取 | 第27-28页 |
| 3.1.2 数据处理 | 第28-29页 |
| 3.2 数据分析比较 | 第29-30页 |
| 3.3 SfM-MVS和三维激光的分析比较 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 树木可视化和基本因子提取 | 第33-46页 |
| 4.1 树木可视化 | 第33-34页 |
| 4.1.1 点云阶段 | 第33页 |
| 4.1.2 多边形阶段 | 第33-34页 |
| 4.2 树木胸径获取 | 第34-41页 |
| 4.2.1 软件提取树木胸径 | 第34-36页 |
| 4.2.2 最小二乘法拟合圆 | 第36-39页 |
| 4.2.3 结果与分析 | 第39-41页 |
| 4.3 其他基本因子提取 | 第41-45页 |
| 4.3.1 提取方法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第42页 |
| 4.3.3 结果与分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 树冠体积的计算 | 第46-57页 |
| 5.1 树冠体积计算方法分析 | 第46-49页 |
| 5.1.1 传统树冠计算方法 | 第46-47页 |
| 5.1.2 体元模拟法 | 第47-48页 |
| 5.1.3 三角网构网算法 | 第48-49页 |
| 5.2 等距分层投影计算 | 第49-55页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第50-51页 |
| 5.2.3 树冠体积计算方法 | 第51-55页 |
| 5.3 实例计算与分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第57页 |
| 6.2 不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第63-64页 |
