【摘要】：地理空間數(shù)據(jù)信息的現(xiàn)勢性是GIS的靈魂,實(shí)時(shí)地進(jìn)行變化檢測是經(jīng)濟(jì)建設(shè)和國防建設(shè)中一個(gè)十分緊迫的問題。隨著科技的進(jìn)步,社會(huì)的發(fā)展,人們對(duì)變化檢測的要求也在不斷提高。利用不同時(shí)相獲取的衛(wèi)星(航空)遙感數(shù)據(jù)以及其輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行的變化檢測,已廣泛應(yīng)用在土地調(diào)查、災(zāi)害評(píng)估、環(huán)境檢測、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫更新等應(yīng)用領(lǐng)域。然而,基于遙感影像的變化檢測中仍然面臨很多問題：如地物內(nèi)部的異質(zhì)性、豐富的紋理、陰影與投影差,混合像元問題等。更重要的是,地理數(shù)據(jù)的變化經(jīng)常表現(xiàn)為三維空間的變化,因此難以通過不同時(shí)相的二維遙感影像檢測。機(jī)載激光雷達(dá)(Light detection and ranging,簡稱LiDAR)系統(tǒng)作為一種新型的傳感器,具有全天候觀測的優(yōu)勢,能在較短時(shí)間內(nèi)獲取海量、高精度三維點(diǎn)云,為變化檢測提供了新的研究思路。激光束所具備的穿透能力可以在一定程度上克服由植被形成的遮檔,減少局部區(qū)域的數(shù)據(jù)缺失,從而大大提高了地物提取的質(zhì)量。與基于影像手段的變化檢測方法相比,LiDAR數(shù)據(jù)在地物的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、拓?fù)潢P(guān)系的三維表征上具有無可比擬的優(yōu)勢。另一方面,LiDAR點(diǎn)云和影像相比缺乏相應(yīng)的語義信息和光譜信息,點(diǎn)云密度高,數(shù)據(jù)量大且具有半隨機(jī)離散分布的特點(diǎn)。因此,基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)高效率、高魯棒性、高精度的三維變化檢測,尚存一些待解決的難點(diǎn)問題。 本文針對(duì)LiDAR點(diǎn)云在的優(yōu)勢和潛在問題,開展基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維變化檢測的關(guān)鍵技術(shù)研究,主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面： 研究面向變化檢測的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)�；跈C(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維變化檢測不是一個(gè)獨(dú)立的處理技術(shù),需要一系列的預(yù)處理工作。本文對(duì)這些預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行歸納和總結(jié),重點(diǎn)研究了面向復(fù)雜環(huán)境的改進(jìn)迭代三角網(wǎng)加密的LiDAR點(diǎn)云濾波算法和基于點(diǎn)、線相似不變性的LiDAR點(diǎn)云與遙感影像自動(dòng)配準(zhǔn)算法。通過對(duì)預(yù)處理技術(shù)的系統(tǒng)研究,為三維變化檢測提供數(shù)據(jù)支撐。 研究基于多層局部ICP匹配的地形三維變化檢測。地形變化檢測是三維變化檢測中的重要內(nèi)容,而實(shí)現(xiàn)地形三維變化檢測的關(guān)鍵在于通過不同時(shí)相LiDAR點(diǎn)云的精確配準(zhǔn),兩者密不可分。針對(duì)不同時(shí)相點(diǎn)云變化信息豐富,傳統(tǒng)的基于最小二乘理論的全局匹配算法剔除噪聲能力不足的問題。研究基于多層局部ICP匹配的地形三維變化檢測算法,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)窗口,通過誤差分析確定最優(yōu)窗口參數(shù),通過差異信息熵判斷窗口是否包含變化信息,選取不變的窗口進(jìn)行匹配,獲取最優(yōu)模型轉(zhuǎn)換參數(shù),并以此計(jì)算地表的三維位移。 研究基于多時(shí)相LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建筑物三維變化檢測技術(shù)。建筑物是城市規(guī)劃和建設(shè)的關(guān)鍵要素,也是城市中變化最為劇烈的單元,實(shí)現(xiàn)建筑物的變化檢測非常重要。本文充分發(fā)揮LiDAR數(shù)據(jù)在建筑物復(fù)雜結(jié)構(gòu)、拓?fù)潢P(guān)系的三維表征上的優(yōu)勢。首先,通過分析不同時(shí)相點(diǎn)云的空間差異,快速圈定候選變化區(qū)域；然后以候選變化區(qū)域?yàn)榧s束,引入SVM算法實(shí)現(xiàn)多時(shí)相點(diǎn)云的自動(dòng)分類；針對(duì)傳統(tǒng)LiDAR點(diǎn)云分類算法中“特征少,精度低”的缺陷,加強(qiáng)點(diǎn)云特征優(yōu)化提取策略研究,通過提取LiDAR點(diǎn)云高程紋理特征和局部幾何特征以提高分類精度和普適性。最后,聯(lián)合分類結(jié)果和空間分析結(jié)果進(jìn)行建筑物三維空間變化屬性分析,利用LiDAR高精度的空間特性實(shí)現(xiàn)建筑物微結(jié)構(gòu)的變化檢測。 研究基于dSVF地形渲染算法輔助的人機(jī)交互三維變化檢測。由于各個(gè)方面的技術(shù)限制,目前乃至不久的將來,實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)變化檢測的難度很大。特別是涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、民生等重大領(lǐng)域的任務(wù),依然需要在自動(dòng)檢測的基礎(chǔ)上,通過人工判讀的方式對(duì)變化區(qū)域和變化類型進(jìn)行精確判定。機(jī)載LiDAR獲取的是高精度的三維地形數(shù)據(jù),因此需要作業(yè)員分析地表的空間特征來判斷發(fā)生變化的區(qū)域和變化屬性。目前使用的地形渲染算法,面向低分辨率的DTM開發(fā),針對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)生產(chǎn)的高分辨率地形數(shù)據(jù),存在如地形細(xì)節(jié)缺失,立體效果紊亂等缺點(diǎn),嚴(yán)重影響了生產(chǎn)效率。為此,針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)需求,面向人機(jī)交互機(jī)制的三維變化檢測,設(shè)計(jì)一種合適的地形渲染算法,具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。本文借鑒能量吸收和輻射原理,研究不受光源位置和地形起伏影響的dSVF渲染算法,同時(shí)研究dSVF特征和多源特征的融合策略,使得以dSVF算子為基準(zhǔn)的地形渲染圖攜帶更豐富的地形信息。最后,就利用基于dSVF渲染結(jié)果輔助人工目視判別以及基于dSVF算子的三維變化檢測結(jié)果可視化進(jìn)行探討。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P225.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉經(jīng)南,姚宜斌,施闖;基于等價(jià)方差-協(xié)方差陣的穩(wěn)健最小二乘估計(jì)理論研究[J];測繪科學(xué);2000年03期

2 廖克;成夕芳;吳健生;陳文惠;;高分辨率衛(wèi)星遙感影像在土地利用變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用[J];測繪科學(xué);2006年06期

3 陶本藻;穩(wěn)健估計(jì)的應(yīng)用問題[J];地礦測繪;2000年01期

4 馬洪超;;激光雷達(dá)測量技術(shù)在地學(xué)中的若干應(yīng)用[J];地球科學(xué)(中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào));2011年02期

5 謝仁偉;牛錚;孫睿;湯泉;;基于多波段統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的土地利用變化檢測[J];國土資源遙感;2009年02期

6 王琰;舒寧;龔煈;;高分辨率遙感影像土地利用變化檢測方法研究[J];國土資源遙感;2012年01期

7 張良;馬洪超;高廣;陳卓;;點(diǎn)、線相似不變性的城區(qū)航空影像與機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)[J];測繪學(xué)報(bào);2014年04期

8 黃華文,常本義;利用遙感數(shù)據(jù)更新GIS的研究[J];解放軍測繪學(xué)院學(xué)報(bào);1997年03期

9 艾賽江;王翔;;基于交比不變性的廣角成像系統(tǒng)幾何失真校正[J];中國激光;2012年01期

10 鄒北驥;陳姝;彭小寧;史操;;適用于單目視頻的無標(biāo)記三維人體運(yùn)動(dòng)跟蹤[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2008年08期

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2 魏立飛;基于隨機(jī)場模型的遙感影像變化檢測方法研究[D];武漢大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：2452366