本文關(guān)鍵詞：利用DSM點(diǎn)云提取DEM的關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著攝影測量技術(shù)的飛速發(fā)展,激光機(jī)載LiDAR和影像匹配技術(shù)在地理國情檢測、數(shù)字三維建模等方面應(yīng)用廣泛。本文分別從點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波和點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀兩個(gè)方面進(jìn)行探討研究。由于原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布規(guī)律雜亂,且存在噪聲點(diǎn)等低異常點(diǎn),數(shù)據(jù)預(yù)處理顯得尤為重要。本文通過格網(wǎng)劃分原始點(diǎn)云數(shù)據(jù),并對(duì)格網(wǎng)進(jìn)行編號(hào),便于數(shù)據(jù)管理,在格網(wǎng)劃分基礎(chǔ)上使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開、閉運(yùn)算相結(jié)合的方式剔除低異常點(diǎn)。本文提出了一種基于多分辨率的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法:點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波的實(shí)質(zhì)是分類地面點(diǎn)與地物點(diǎn),在一定區(qū)域內(nèi),格網(wǎng)最低點(diǎn)為地面點(diǎn),選取并標(biāo)記為初始地面控制點(diǎn);使用TPS對(duì)下一層所選控制點(diǎn)進(jìn)行插值運(yùn)算,利用標(biāo)準(zhǔn)差濾除閾值高于TPS插值面的控制點(diǎn),并迭代運(yùn)算到最終分辨率;最終基于區(qū)域生長和三角網(wǎng)濾除地物點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明,基于多分辨率的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法能夠有效地濾除地物點(diǎn),并達(dá)到精度要求,對(duì)于復(fù)雜度較高的地形區(qū)域,算法有一定的缺陷。海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)有助于高精度的地形表達(dá),與之帶來的是更多的冗余數(shù)據(jù),如何剔除這些冗余數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有著重要的作用。文本提出了一種顧及地形特征的點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法:首先標(biāo)記邊界特征點(diǎn),其次提取格網(wǎng)中局部極值點(diǎn),和邊界點(diǎn)作為種子點(diǎn)構(gòu)建TIN;然后利用一定原則逐漸選取非種子點(diǎn)中的地形特征點(diǎn)加密TIN;為進(jìn)一步減少經(jīng)過以上處理后殘留的冗余點(diǎn),采用一種臨近三角面的平面測試策略剔除三角網(wǎng)中可能存在的冗余點(diǎn),得到最終結(jié)果。通過模擬數(shù)據(jù)和不同地形的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行測試,結(jié)果表明算法在保證地形精度的前提下,能夠有效地減少冗余點(diǎn)數(shù)量,使得抽稀后的點(diǎn)云數(shù)量可以保持在原始數(shù)據(jù)的35%以下。同時(shí),為了提高算法的實(shí)用性,通過大量試驗(yàn)得出了算法中所需參數(shù)的最優(yōu)配置。提出并設(shè)計(jì)基于Socket的分布式處理系統(tǒng),建立局域網(wǎng),管理網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算機(jī),通過調(diào)配計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理,減少人工參與,提高運(yùn)算性能。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載LiDAR點(diǎn)云 濾波 抽稀 薄板樣條插值 不規(guī)則三角網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究意義9-11
• 1.3 論文研究內(nèi)容11-12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波13-25
• 2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波現(xiàn)狀13-19
• 2.1.1 基于坡度的濾波方法14-15
• 2.1.2 基于移動(dòng)窗口的濾波方法15
• 2.1.3 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波方法15-18
• 2.1.4 基于漸進(jìn)三角網(wǎng)的濾波方法18
• 2.1.5 其他濾波方法18-19
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)噪聲點(diǎn)剔除19-20
• 2.2.1 噪聲來源及其影響19
• 2.2.2 現(xiàn)有剔噪方法19-20
• 2.2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)剔噪20
• 2.3 基于多分辨率的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波算法20-24
• 2.3.1 算法思想及流程20-21
• 2.3.2 算法關(guān)鍵技術(shù)21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀25-31
• 3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀現(xiàn)狀25-26
• 3.1.1 非選擇性抽稀算法25
• 3.1.2 選擇性抽稀算法25-26
• 3.2 顧及地形特征的點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法26-30
• 3.2.1 算法思想及流程26-27
• 3.2.2 算法關(guān)鍵技術(shù)27-29
• 3.2.3 精度評(píng)估29-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 4 分布式處理31-33
• 4.1 Socket簡介31
• 4.2 基于Socket的分布式處理設(shè)計(jì)31-32
• 4.3 本章小結(jié)32-33
• 5 實(shí)驗(yàn)與分析33-52
• 5.1 測試環(huán)境33
• 5.1.1 硬件環(huán)境33
• 5.1.2 軟件環(huán)境33
• 5.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波實(shí)驗(yàn)33-42
• 5.2.1 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)33-40
• 5.2.2 影像匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)40-42
• 5.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀實(shí)驗(yàn)42-47
• 5.3.1 模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)42-43
• 5.3.2 算法分步實(shí)驗(yàn)43
• 5.3.3 算法參數(shù)影響43-45
• 5.3.4 算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)45-47
• 5.4 分布式處理實(shí)驗(yàn)47-50
• 5.4.1 系統(tǒng)效率分析47-48
• 5.4.2 點(diǎn)云處理實(shí)驗(yàn)48-50
• 5.5 本章小結(jié)50-52
• 6 結(jié)論與展望52-54
• 6.1 研究總結(jié)及創(chuàng)新點(diǎn)52-53
• 6.2 進(jìn)一步研究與改進(jìn)53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果58

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：利用DSM點(diǎn)云提取DEM的關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：315561