本文關鍵詞：海量機載LiDAR點云數據管理及可視化應用初探，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機載激光雷達(Light Detection and Ranging, LiDAR)是一種快速獲取高精度地面和地物三維信息的新技術,該系統(tǒng)獲取的數據是一系列空間分布不規(guī)則的離散的三維點云。如何管理海量點云數據,對其進行動態(tài)調度顯示并從中提取出有用的地形信息和地物信息,并研究點云數據在地形測繪、城市建設及林業(yè)規(guī)劃等領域的應用,是當前急需解決的問題。基于此,本文重點研究了如何對海量激光點云數據管理與動態(tài)調度顯示,并研究了如何在動態(tài)調度顯示下對興趣目標區(qū)域的地面點提取以及對興趣建筑物點云提取。本文主要做了以下研究工作： 一、本文提出了基于虛擬格網的多層次細節(jié)方法來實現(xiàn)對海量機載激光點云數據的管理與動態(tài)調度顯示。本文首先采用虛擬格網的方式對測區(qū)內的數據進行分塊處理,這樣既可以保留原始數據也不會對數據精度造成影響,然后為了方便后續(xù)的動態(tài)調度,本文在數據分塊處理的基礎上對每塊數據按照多層次細節(jié)的方法進行分層處理,并把分層后的數據寫入文件,同時記錄該塊數據的每一層數據在文件中的開始位置形成索引文件,最后本文在索引文件以及數據文件的基礎上完成動態(tài)調度并且采用OpenGL技術進行顯示。 二、在動態(tài)調度顯示的基礎上用戶通過對興趣目標區(qū)塊的地形觀察,從而能夠設置更合適的地面點提取參數,增強了其適應性并且在執(zhí)行地面點提取時動態(tài)構建目標區(qū)塊的K-D樹,加快了地面點提取時點的領域查詢的速度。 三、交互式建筑物點云提�。罕疚闹饕芯吭趧討B(tài)調度顯示的基礎上提取建筑物點云,因此需要操作人員在顯示的基礎上選取目標建筑物的一個種子點,然后依據一定的規(guī)則自動提取出該建筑的點云數據,從而完成建筑物的輪廓提取以及后續(xù)的三維建筑物建模等。
【關鍵詞】：海量點云 動態(tài)調度顯示 動態(tài)K-D樹 交互式
【學位授予單位】：中國測繪科學研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文研究內容以及組織安排12-15
• 第二章 海量機載激光點云數據管理與動態(tài)調度顯示15-31
• 2.1 引言15
• 2.2 海量機載激光點云數據管理15-23
• 2.2.1 點云數據組織分析15-17
• 2.2.2 基于虛擬格網的多層次細節(jié)方式的點云數據管理17-23
• 2.3 動態(tài)調度顯示23-25
• 2.3.1 動態(tài)調度23-25
• 2.3.2 可視化顯示25
• 2.4 實驗與分析25-30
• 2.4.1 海量機載激光點云數據管理實驗與分析26-27
• 2.4.2 動態(tài)調度顯示實驗與分析27-30
• 2.5 本章小結30-31
• 第三章 基于動態(tài)K-D樹的地面點提取31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 常見的濾波算法分析31-33
• 3.3 基于動態(tài)K-D樹的地面點提取算法33-40
• 3.3.1 選取初始地面種子點33-34
• 3.3.2 初始地面種子點去噪34-36
• 3.3.3 初始地面種子點平滑36-37
• 3.3.4 興趣目標區(qū)塊地面點提取37-40
• 3.4 實驗與分析40-46
• 3.4.1 實驗數據40-42
• 3.4.2 實驗結果與分析42-46
• 3.5 本章小結46-47
• 第四章 交互式建筑物點云提取47-61
• 4.1 引言47-48
• 4.2 交互式建筑物屋頂點云提取48-50
• 4.2.1 提取建筑物屋頂點云48-49
• 4.2.2 實驗分析49-50
• 4.3 建筑物輪廓提取50-59
• 4.3.1 建筑物初始輪廓獲取及優(yōu)化50-58
• 4.3.2 實驗分析58-59
• 4.4 本章小結59-61
• 第五章 總結與展望61-63
• 5.1 總結61-62
• 5.2 展望62-63
• 參考文獻63-67
• 發(fā)表論文及參與項目情況67-69
• 致謝69

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本文編號：267290