| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| Acknowledgements | 第9-12页 |
| Chapter 1 Introduction | 第12-22页 |
| 1.1 Motivation | 第12-13页 |
| 1.2 Literature review | 第13-21页 |
| 1.2.1 Point cloud feature extraction | 第13-18页 |
| 1.2.2 Point cloud classification | 第18-21页 |
| 1.3 Problem description | 第21页 |
| 1.4 Contributions and Structures | 第21-22页 |
| Chapter 2 Methodology | 第22-46页 |
| 2.1 Workflow of building extraction from point clouds of suburban scenes | 第22-24页 |
| 2.2 Point cloud downsampling and outlier removal | 第24-25页 |
| 2.2.1 Point cloud downsampling using approximate voxel grid filter | 第24页 |
| 2.2.2 Ground point removal using Digital Terrain Model (DTM) filter | 第24页 |
| 2.2.3 Outlier removal using statistical outlier filter | 第24-25页 |
| 2.3 Local feature extraction based on geometry | 第25-36页 |
| 2.3.1 Local 3D shape features descriptor | 第25-26页 |
| 2.3.2 Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptor | 第26-31页 |
| 2.3.3 Signature of Histograms of Orientations (SHOT) descriptor | 第31-36页 |
| 2.4 Supervised classification based on extracted features | 第36-43页 |
| 2.4.1 K-nearest neighbor (k-NN) classifier | 第36-39页 |
| 2.4.2 Discriminant Analysis (DA) classifier | 第39-41页 |
| 2.4.3 Random forest(RF)classifier | 第41-43页 |
| 2.5 Evaluation of predicted label | 第43-46页 |
| 2.5.1 Frequently used evaluation criterion | 第43-45页 |
| 2.5.2 Cross validation | 第45-46页 |
| 2.5.3 Out of bag error | 第46页 |
| Chapter 3 Experiments and results | 第46-107页 |
| 3.1 Experiment data | 第46-56页 |
| 3.1.1 Terrestrial laser scanning (TLS) point clouds | 第46-48页 |
| 3.1.2 Arial photogrammetric point clouds | 第48-49页 |
| 3.1.3 Ground truth labelling | 第49-56页 |
| 3.2 Results of point cloud outlier removal and downsampling | 第56-63页 |
| 3.2.1 Results of point cloud downsampling | 第56-59页 |
| 3.2.2 Results of ground point removal | 第59-61页 |
| 3.2.3 Results of outlier removal | 第61-63页 |
| 3.3 Results of local feature extraction | 第63-76页 |
| 3.3.1 Results of local 3D shape features descriptor | 第63-66页 |
| 3.3.2 Results of norm estimation | 第66-70页 |
| 3.3.3 Results of Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptor | 第70-73页 |
| 3.3.4 Results of Signature of Histograms of Orientations (SHOT) descriptor | 第73-76页 |
| 3.4 Results of Classification | 第76-107页 |
| 3.4.1 Influence of classifier parameter selection | 第76-84页 |
| 3.4.2 Influence of size of normal estimation neighborhood | 第84-88页 |
| 3.4.3 Influence of size of feature extraction search area | 第88-94页 |
| 3.4.4 Influence of extracting different features | 第94-96页 |
| 3.4.5 Influence of classifier selection | 第96-97页 |
| 3.4.6 Influence of combining with RGB value | 第97-98页 |
| 3.4.7 Best results of classification | 第98-107页 |
| Chapter 4 Conclusion, Discussion and outlook | 第107-109页 |
| 4.1 Conclusion and discussion | 第107-108页 |
| 4.2 Outlook | 第108-109页 |
| List of Figures | 第109-113页 |
| List of Tables | 第113-114页 |
| Bibliography | 第114-116页 |
