机载LiDAR点云数据滤波算法研究

论文摘要

机载LiDAR点云数据的分类滤波是其数据后处理的重要组成部分,也是后续数字产品生产的基础,因此滤波算法的实践和深入研究具有一定的价值和意义。本文深入分析了机载LiDAR技术的现状和滤波算法的国内外现状、机载LiDAR系统原理、点云数据特点和评判滤波后的误差指标等,以国际摄影测量与遥感协会提供的标准样本点云数据为基础进行滤波算法的研究与分析,并定性和定量分析了滤波算法的效果。本文的研究工作体现在如下：1、系统阐述了机载LiDAR技术的背景和应用意义、国内外LiDAR点云数据滤波算法的研究现状、机载LiDAR系统原理和组成,总结了LiDAR数据后处理常用软件,论述了机载LiDAR点云数据的特点和处理流程,为试验和后续数据处理提供了理论依据。2、针对机载LiDAR点云数据的复杂性和离散性等特点,本文研究了数学形态学原理应用于机载LiDAR点云数据的处理,通过算法测试了国际摄影测量与遥感协会提供的标准样本点云数据,研究了数学形态学滤波算法的流程。针对数学形态学中的窗口、格网间距和高差阈值的不同进行了大量的实验。3、在对机载LiDAR点云数据预处理的基础上,本文探索并实验了顾及因果关系的二维自回归模型算法应用于机载LiDAR点云数据的后处理。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究的背景和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 机载LiDAR点云数据滤波
• 1.3.2 LiDAR点云数据处理常用软件
• 1.3.3 典型的常用机载LiDAR系统
• 1.4 本文的研究内容
• 第二章 机载LiDAR系统原理及应用
• 2.1 机载LiDAR系统组成
• 2.1.1 激光扫描仪
• 2.1.2 惯性测量单元
• 2.1.3 差分全球定位系统
• 2.2 地面目标定位原理
• 2.3 机载LiDAR技术与传统的摄影测量、InSAR技术的对比
• 2.3.1 机载LiDAR和摄影测量之间的技术对比
• 2.3.2 机载LiDAR与机载InSAR的区别
• 2.4 机载LiDAR的主要应用
• 2.5 本章小结
• 第三章 机载LiDAR点云数据分析
• 3.1 机载LiDAR点云数据特点
• 3.2 机载LiDAR点云数据表达
• 3.3 影响LiDAR点云数据精度的主要因素以及精度评定
• 3.4 评判滤波后误差的指标
• 3.5 机载LiDAR点云数据处理流程
• 3.6 本章小结
• 第四章 数学形态学算法用于机载LiDAR点云数据滤波
• 4.1 数学形态学滤波原理
• 4.2 不同参数条件下数学形态学滤波
• 4.3 算法流程
• 4.4 实验与分析
• 4.4.1 实验窗口参数的测试滤波效果并定量分析
• 4.4.2 实验格网间距参数的定量分析
• 4.4.3 实验高程差阈值参数的定量分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 Car.模型应用于机载LiDAR点云数据后处理
• 5.1 顾忌因果关系的二维自回归模型
• 5.2 算法流程
• 5.3 实验与分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢