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机载LiDAR点云滤波及分类算法研究

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导师姓名
余代俊  曾涛  饶兴贵
学科专业
测绘工程
文献出处
成都理工大学   2014年
关键词
机载激光雷达论文  点云数据论文  去噪论文  滤波论文  分类论文
论文摘要

伴随空间信息技术的快速发展,对地理空间数据获取能力的要求不断提高,传统的空间信息获取技术已经无法满足实际需求,多平台、多传感器的空间信息获取方式越来越受到人们的关注,以星载、机载为平台的高新技术成为数据获取的重要手段。机载激光雷达系统作为主动式的对地观测系统,集成全球导航卫星系统、惯性导航系统、激光测距系统以及成像装置,因其精度高、速度快、具备一定穿透力,且直接获取地球表面的三维坐标,广泛用于获取大面积数字地面/高程模型。虽然机载激光雷达系统硬件在不断完善,系统集成的诸多问题得到较好解决,但是数据处理相对滞后。国内外学者经大量研究,提出了许多点云数据滤波及分类的算法,但是这些算法的自动化程度不高,涉及参数多,流程复杂。为了克服以上缺点,论文在计算点云密度的基础上,研究了点云的去噪、滤波及分类算法。论文的主要研究内容概括如下:(1)介绍了点云密度的计算方法,通过建立点云的凸包,利用矢量三角形面积计算凸包面积,求得的点云数量与凸包面积之比即为点云密度。利用点云密度即可获知点间距。(2)研究了点云数据的去噪方法:高程均值离差法和自适应移动盒子算法。高程均值离差方法是计算区域高程的均值,计算每一点到高程均值的距离,按距离从小到大的排序,若有噪点,则产生负或正的距离较大,剔除两端较大距离的点,实现点云去噪;自适应移动盒子算法基于空间目标的相关性,在已知点云密度的基础上,计算出大小自适应的盒子来实现点云去噪。实验表明,该算法有较好的去噪效果和较强的适用性。(3)在去噪基础上,设计了基于地形相关系数的点云滤波算法。为了增加离散点云的相关性,更好的剔除建筑物,算法将离散点云按高程排序后内插构TIN来逼近地形。在构TIN的过程中通过计算待定点内插后生成的新三角形与拓扑邻接三角形之间的地形相关系数、待定点到内插三角形的距离以及最大地形坡度参数,来判断待定点是否为地面点。通过相关实验及分析证明,该滤波算法有较好的滤波效果和较强的自适应性。(4)在滤波基础上,设计了基于表面粗糙度的点云数据分类算法。算法首先对滤波后的非地面点按距离聚类,聚类后的每一类点代表某一特定地物,通过计算每一类对象的最小面积、高程变幅以及表面粗糙度,判断该类对象的类别,最终实现点云的分类。通过相关实现证明,该分类算法有较准确的分类效果。

论文目录
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摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 选题的目的和意义

1.3 LiDAR 技术研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 本文的研究内容和组织结构

1.4.1 研究内容

1.4.2 论文组织

第2章 机载 LiDAR 系统简述

2.1 系统组成及工作原理

2.1.1 动态 GNSS 定位

2.1.2 姿态测量装置

2.1.3 激光雷达测距系统

2.1.4 成像装置

2.1.5 LiDAR 工作原理

2.2 LiDAR 数据分析

2.2.1 LAS 格式标准

2.2.2 数据特点

2.3 典型地物的点云特征

2.4 本章小结

第3章 几种典型滤波及分类算法分析

3.1 滤波及分类概念

3.2 滤波算法分析

3.2.1 数学形态学方法

3.2.2 迭代线性最小二乘内插法

3.2.3 迭代三角网加密算法

3.2.4 移动曲面拟合算法

3.3 分类算法分析

3.3.1 基于高程纹理的分类方法

3.3.2 结合区域回波比率和高程文理的分类方法

3.3.3 融合其他影像数据的分类方法

3.4 本章小结

第4章 基于地形相关系数的滤波算法

4.1 点云密度计算

4.2 点云去噪

4.2.1 基于高程均值离差的去噪方法

4.2.2 自适应移动盒子去噪算法

4.3 滤波算法原理与流程

4.3.1 算法原理

4.3.2 算法流程

4.4 滤波参数设计

4.4.1 地形相关系数

4.4.2 最大距离

4.4.3 最大坡度

4.5 滤波实验分析

4.5.1 滤波实验

4.5.2 滤波算法评价

4.6 本章小结

第5章 基于表面粗糙度的分类算法

5.1 算法原理与流程

5.1.1 算法原理

5.1.2 算法流程

5.2 参数设计

5.2.1 最小面积

5.2.2 高程变幅

5.2.3 表面粗糙度

5.3 实验分析

5.3.1 分类实验

5.3.2 分类算法评价

5.4 本章小结

结论与展望

论文总结

研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间取得学术成果

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