基于并行计算的LIDAR数据滤波方法研究

论文摘要

机载激光雷达（LiDAR）技术已逐渐发展成为获取高时效性和高分辨率空间数据的一种重要手段,并被广泛应用于测绘、资源调查和环境保护等领域。相比于传统的测量方式,激光雷达系统获取的数据具有更精确的高程分辨率,更短的成图周期以及更高的自动化程度。激光雷达数据最直接的利用是通过点云数据生成数字高程模型,而数据滤波正是其中的一个重要环节。点云数据庞大的数据量给滤波计算增加了困难,很多有着良好理论基础的滤波算法在处理大范围激光雷达数据时,都存面临运行时间过长的问题。并行计算正好为数据密集型任务提供了一个高效平台。本文主要研究数据滤波算法在基于消息传递接口并行计算平台的程序设计。论文主要内容包括：1.以机载激光雷达数据为基础,讨论了机载激光雷达系统的工作原理和技术特点,研究了激光雷达数据结构,比较了激光雷达、航空摄影测量以及合成孔径雷达数据的异同；2.研究了激光雷达数据滤波的原理,并选取几种目前常见的点云数据滤波算法进行论述和分析,重点对移动面滤波算法进行研究并提出改进方案,即在确定初始拟合面之前剔除数据中的粗差低点；3.分析了并行计算平台的控制结构和通信模型,对并行计算算法设计的一般流程做了详细研究,重点研究了消息传递模型及消息传递接口的编程原则和方法；4.利用消息传递接口MPI,以激光雷达数据滤波的移动面拟合算法为例对其进行了并行编程,将激光雷达数据进行块状划分,用主-从模式的思想设计了双进程和四进程的并行程序,并分别与该算法的串行程序进行比较分析。通过论文的研究和实践,证明了用并行计算平台对机载激光雷达数据处理算法进行编程时可行的,并且对于海量数据的处理,并行计算更能发挥其优势,改进后的移动平面滤波算法对误差影响并不明显,滤波程序的效率得到大幅提高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外发展与研究现状
• 1.2.1 LiDAR技术的发展历程
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.2.3 国内研究现状
• 1.3 本文研究内容和组织结构
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 论文组织结构
• 第2章 机载激光雷达测量系统
• 2.1 机载激光雷达系统组成
• 2.1.1 DGPS和IMU
• 2.1.2 激光测距系统
• 2.1.3 成像装置
• 2.2 机载激光雷达技术特点
• 2.2.1 机载激光雷系统原理
• 2.2.2 机载激光雷达项目流程
• 2.2.3 机载激光雷达与航空摄影测量
• 2.2.4 机载激光雷达与合成孔径雷达
• 2.3 机载激光雷达数据
• 2.3.1 机载激光雷达数据格式
• 2.3.2 机载激光雷达数据特点
• 2.3.3 机载激光雷达数据组织
• 2.4 本章小结
• 第3章 机载激光雷达数据滤波处理
• 3.1 激光雷达数据滤波概念
• 3.2 激光雷达数据滤波原理
• 3.2.1 基于回波次数的数据滤波
• 3.2.2 基于回波强度的数据滤波
• 3.2.3 基于高程信息的数据滤波
• 3.3 激光雷达数据滤波方法
• 3.3.1 渐进加密三角网滤波方法
• 3.3.2 基于坡度的滤波方法
• 3.3.3 边界聚类滤波方法
• 3.3.4 稳健的插值滤波方法
• 3.3.5 数学形态学滤波方法
• 3.3.6 移动面拟合滤波算法
• 3.4 滤波算法评价
• 3.5 移动面拟合滤波算法改进设计
• 3.5.1 改进的程序流程
• 3.5.2 剔除粗差低点
• 3.5.3 确定初始平面
• 3.6 本章小结
• 第4章 并行计算平台与程序设计
• 4.1 并行计算的意义
• 4.2 并行计算平台
• 4.2.1 控制结构
• 4.2.2 通信模型
• 4.3 消息传递模型
• 4.3.1 消息传递程序设计原则
• 4.3.2 消息传递并行程序结构
• 4.3.3 消息传递接口
• 4.4 共享存储模型
• 4.4.1 线程
• 4.4.2 OpenMP
• 4.4.3 CUDA
• 4.5 并行算法设计
• 4.5.1 PCAM设计方法
• 4.5.2 划分
• 4.5.3 通信
• 4.5.4 组合
• 4.5.5 映射
• 4.6 滤波程序并行设计
• 4.6.1 数据划分
• 4.6.2 点对点通信
• 4.6.3 移动面拟合滤波并行程序流程
• 4.7 本章小结
• 第5章 并行程序滤波实验及结果分析
• 5.1 系统环境
• 5.2 并行程序开发平台搭建
• 5.2.1 MPICH2相关配置
• 5.2.2 软件应用
• 5.3 滤波实验与结果分析
• 5.3.1 实验数据
• 5.3.2 滤波实验
• 5.3.3 滤波误差分析
• 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