本文選題：LiDAR點(diǎn)云 + 高分辨率遙感��； 參考：《東北大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),隨著科技的發(fā)展,“數(shù)字地球”、“數(shù)字城市”概念的提出,快速而準(zhǔn)確的獲取地區(qū)地形數(shù)據(jù)和建筑物三維空間信息顯得日趨重要。LiDAR技術(shù)是近幾十年來(lái)快速發(fā)展起來(lái)的一種新型測(cè)量技術(shù),為地區(qū)測(cè)量提供了新方法。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類(lèi)主要應(yīng)用于城市規(guī)劃、城市三維模型的構(gòu)建等,按照分類(lèi)的特征,提取地表重要信息。機(jī)載LiDAR系統(tǒng)可以直接獲取地面三維坐標(biāo)數(shù)據(jù),而遙感影像上有著豐富的光譜信息、紋理信息等屬性,將兩種數(shù)據(jù)結(jié)合,可以彌補(bǔ)基于單源的遙感影像或LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的不足。本文以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)和長(zhǎng)波紅外遙感影像為數(shù)據(jù)源,將典型地物分為地面點(diǎn)、道路、建筑物、植被以及其它共五類(lèi)地物。首先,基于正交多項(xiàng)式濾波算法對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行濾波運(yùn)算,分離地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)；然后基于面向?qū)ο蟮倪b感影像分割算法,提取道路網(wǎng)、樹(shù)木輪廓及建筑物特征；再結(jié)合LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),將點(diǎn)云數(shù)據(jù)柵格化,柵格化的分辨率要與遙感影像的分辨率保持一致,使兩種數(shù)據(jù)疊加在一起,基于裁剪原理,裁剪出地物特征影像；最后,從二維影像提取三維點(diǎn)云,從LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中首先分類(lèi)出道路點(diǎn),通過(guò)區(qū)域增長(zhǎng)算法生成路面三維模型,再依次提取樹(shù)木輪廓特征、建筑物特征及其它。本文以海地震后獲取的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)與長(zhǎng)波紅外遙感影像和吉林省長(zhǎng)春市機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用三維圖像庫(kù)OpenGL與Matlab進(jìn)行了程序的開(kāi)發(fā),編寫(xiě)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波處理與影像裁剪程序,驗(yàn)證了本文算法的可行性,取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
[Abstract]:In recent years, with the development of science and technology, the concepts of "digital earth" and "digital city" have been put forward. Rapid and accurate acquisition of regional terrain data and three-dimensional spatial information of buildings is becoming increasingly important. LiDAR technology is a new type of measurement technology developed rapidly in recent decades, which provides a new method for regional survey. The classification of point cloud data is mainly used in urban planning and the construction of urban three-dimensional model. According to the classification features, the important information of the surface is extracted. The airborne LiDAR system can directly obtain 3D coordinate data on the ground, while remote sensing images have rich spectral information, texture information and other attributes, which combine the two kinds of data. It can make up for the lack of classification based on single source remote sensing image or LiDAR point cloud data. Based on airborne LiDAR point cloud data and long-wave infrared remote sensing images, the typical features are divided into five types: ground points, roads, buildings, vegetation and other features. Firstly, the airborne LiDAR point cloud is filtered based on orthogonal polynomial filtering algorithm to separate ground points from non-ground points, and then the road network, tree contour and building features are extracted based on object-oriented remote sensing image segmentation algorithm. Combined with LiDAR point cloud data, the rasterization of point cloud data and the resolution of rasterization should be consistent with the resolution of remote sensing images, so that the two kinds of data are superimposed together, and based on the principle of clipping, the feature images of ground objects are cut out. The 3D point cloud is extracted from the two-dimensional image and the road points are classified from the LiDAR point cloud data. The road surface 3D model is generated by the region growth algorithm, and then the tree contour feature, the building feature and others are extracted in turn. In this paper, the airborne LiDAR point cloud data and long-wave infrared remote sensing image obtained after the sea earthquake and the airborne LiDAR data of Changchun City of Jilin Province are used as experimental data. The program is developed with OpenGL and Matlab. The program of filtering and image clipping for point cloud data is written, which verifies the feasibility of this algorithm and achieves good experimental results.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2050791