• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 變量注釋表16-17
• 1 緒論17-26
• 1.1 研究的背景與選題依據(jù)17-18
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展18-23
• 1.3 研究目標(biāo)23
• 1.4 研究內(nèi)容與章節(jié)安排23-26
• 2 機(jī)載LiDAR技術(shù)原理及數(shù)據(jù)特點(diǎn)26-37
• 2.1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)組成、原理及特點(diǎn)26-31
• 2.2 機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)31-36
• 2.3 本章小結(jié)36-37
• 3 融合區(qū)域增長的不規(guī)則三角網(wǎng)LiDAR點(diǎn)云濾波算法37-52
• 3.1 機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)濾波原理37-39
• 3.2 經(jīng)典的LiDAR數(shù)據(jù)濾波方法39-41
• 3.3 融合區(qū)域增長的不規(guī)則三角網(wǎng)濾波算法41-45
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析45-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 4 基于兩次回波高程差或強(qiáng)度差提取植被52-63
• 4.1 改進(jìn)的基于兩次回波高程差植被提取算法52-56
• 4.2 基于兩次回波強(qiáng)度差植被提取算法56-57
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析57-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 5 基于面向?qū)ο蟮臋C(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取63-83
• 5.1 面向?qū)ο蟮姆椒ㄏ嚓P(guān)理論63-68
• 5.2 建筑物提取策略68-69
• 5.3 nDSM與邊緣信息的獲取69-71
• 5.4 本文多尺度分割策略71-76
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析76-81
• 5.6 本章小結(jié)81-83
• 6 結(jié)論與展望83-86
• 6.1 結(jié)論83
• 6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)83-84
• 6.3 展望84-86
• 參考文獻(xiàn)86-94
• 作者簡歷94-96
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集96

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5 李曉捷;基于深度相機(jī)的三維人體重建及在服裝展示方面的技術(shù)研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

6 張坤;基于三維激光掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)逆向重建算法研究[D];燕山大學(xué);2016年

7 張學(xué)昌;基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的復(fù)雜型面數(shù)字化檢測關(guān)鍵技術(shù)研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D];上海交通大學(xué);2006年

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9 喻W毶

本文編號：469307