基于MicroStation的机载激光雷达数据处理应用研究

论文摘要

作为一个新的研究领域，机载激光雷达（Airborne Light Detection and Ranging，Airborne LiDAR）系统随着三维技术的发展应用前景越来越广阔，如测绘、城市建模等。近几年，随着机载激光雷达硬件系统的快速发展，其产生的点云数据也变得更加精确，也更加海量。在整个激光雷达的数据处理过程中，占60%80%的点云数据分类工作已经成为制约LiDAR进一步应用发展的瓶颈问题，因此，如何高效、高精度的处理海量激光雷达点云数据在现阶段具有非常重要的研究意义和实用价值。本文的研究工作正是围绕这一目标展开。本文基于TerraSolid软件，构建了完整的用于机载激光雷达点云数据处理的详细技术流程，通过优化处理流程以提高其数据处理的效率和精度。同时本文主要以数据处理过程中的手动分类处理作为研究核心，基于MicroStation软件，利用VBA语言设计了Ly-Tools工具控件（包括9个工具栏），从手动分类的实践操作上提高机载激光雷达点云数据处理的效率。最后，通过四组实验数据的手动数据处理，验证自主设计的Ly-Tools工具控件具有良好的高效性和可行性，并结合实验数据总结了一些手动分类技巧。经实践实验，Ly-Tools工具控件用于机载激光雷达点云数据处理取得了较为理想的结果。本文的设计开发为进一步优化及改进手动分类处理打下了良好的基础，预期将有广泛的应用前景和实际意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的研究内容和组织结构
• 1.3.1 本文的研究内容
• 1.3.2 本文的组织结构
• 第二章 机载激光雷达系统
• 2.1 LiDAR 系统的分类和组成
• 2.1.1 LiDAR 系统分类
• 2.1.2 机载激光雷达系统组成
• 2.2 机载激光雷达系统发展
• 2.3 机载激光雷达系统的基本原理
• 2.3.1 基本工作原理
• 2.3.2 LiDAR 技术与传统测量技术、InSAR 技术对比
• 2.4 机载激光雷达系统工作流程
• 2.5 机载激光雷达系统的应用
• 2.6 机载激光雷达的技术特点
• 2.7 本章小结
• 第三章 机载激光雷达数据处理
• 3.1 机载激光雷达的点云数据
• 3.1.1 机载 LiDAR 的数据特点
• 3.1.2 机载 LiDAR 的数据组织
• 3.2 机载激光雷达数据处理一般流程
• 3.3 几个与数据处理相关专业术语的比较
• 3.4 基于数学形态学的点云数据滤波分类
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于 MicroStation 的 Ly-Tools 控件的设计
• 4.1 MicroStation 概况
• 4.2 TerraSolid 系列软件简介
• 4.3 基于 TerraSolid 的点云数据处理流程
• 4.3.1 导入原始数据并建立项目流程
• 4.3.2 数据校正流程
• 4.3.3 机载 LiDAR 点云数据的自动分类流程
• 4.3.4 机载 LiDAR 点云数据手动分类与编辑流程
• 4.3.5 最终成果制作流程
• 4.4 Ly-Tools 控件的优化设计
• 4.4.1 设计基础
• 4.4.2 Ly-Tools 控件界面组成及功能
• 4.5 本章小结
• 第五章 实验数据分类技巧及成果
• 5.1 实验数据
• 5.2 手动分类技巧
• 5.3 实验数据的成果
• 5.4 本章小结
• 结论
• 6.1 研究工作总结
• 6.2 本文不足及展望
• 6.2.1 本文不足
• 6.2.2 展望
• 参考文献
• 附录 主要程序
• 攻读学位期间发表的论文和参加的项目
• 致谢