發(fā)布時間：2017-07-04 12:11

  本文關(guān)鍵詞：基于車載三維激光掃描數(shù)據(jù)分類的路面提取研究

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【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展與進步,如何實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的快速獲取,已成為地理信息系統(tǒng)研究的焦點。車載激光掃描技術(shù)與傳統(tǒng)的測量手段相比可快速獲取大面積高精度的三維數(shù)據(jù),作為新的數(shù)據(jù)獲取手段,已漸應(yīng)用于地理信息產(chǎn)業(yè)中。激光掃描數(shù)據(jù)的分類與提取是三維建模的前提與關(guān)鍵,分類得到的數(shù)據(jù),可根據(jù)用戶的實際需要進行應(yīng)用。車載激光掃描系統(tǒng)在進行城市數(shù)據(jù)采集時獲取了路面、建筑物、植被、電線桿等不同類型的點云數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的車載分類方法大多研究如何將建筑物、窗戶、電桿等數(shù)據(jù)提取出來,而根據(jù)車載激光掃描系統(tǒng)的工作原理,在數(shù)據(jù)采集的過程中,路面貫穿于整個車載掃描的場景之中且高程較低,若能首先將路面數(shù)據(jù)分類出來,將減少后續(xù)研究的數(shù)據(jù)量,且能提高其他地物分類的精度。針對上述問題,本文介紹了車載系統(tǒng)的構(gòu)造、原理、數(shù)據(jù)采集的方式、外業(yè)采集流程等,總結(jié)了其他學(xué)者基于激光掃描數(shù)據(jù)所采用的分類方法,在前人研究的基礎(chǔ)上,本文采取基于路面特征和漸近格網(wǎng)相結(jié)合的方法,進行路面點的分類與提取。首先根據(jù)路面點的特征,在獲取的點云數(shù)據(jù)中其高程值較小。設(shè)定高程閥值將高.程過高的點云數(shù)據(jù)剔除,這樣將減少后續(xù)分類的數(shù)據(jù)量。然后依據(jù)漸進格網(wǎng)的方法進行路面點的分類與提取,根據(jù)測區(qū)的范圍大小,及采集的數(shù)據(jù)點的坐標(biāo)進行格網(wǎng)的建立；通過設(shè)定閥值與點云數(shù)據(jù)的高程值、格網(wǎng)內(nèi)部的高程差比較,實現(xiàn)路面點的分類與提取。依據(jù)上述方法進行路面的分類與提取時,格網(wǎng)間距的設(shè)定將影響最終的分類效果,若將格網(wǎng)設(shè)置過大,在分類的過程中,可能會出現(xiàn)將地面點誤判為地物點的情況,而將地面點剔除；而格網(wǎng)較小時可能會導(dǎo)致將地物點誤判為地面點。因此,本文采用反復(fù)調(diào)節(jié)格網(wǎng)間距的方法,來改善分類效果,進行路面點的分類與提取。通過對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行實驗,可得出在掃描場景中,由于地形在不斷的變化,格網(wǎng)的大小應(yīng)隨實際情況進行調(diào)整,格網(wǎng)調(diào)整過大或過小,得到的分類效果都不是很理想。在實際情況中,應(yīng)該多次調(diào)節(jié),使格網(wǎng)的大小適中,保證分類的效果。
【關(guān)鍵詞】：車載激光掃描 點云 路面 分類提取 格網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P225.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第二章 激光掃描技術(shù)15-30
• 2.1 激光掃描技術(shù)的原理與分類15-27
• 2.1.1 激光掃描技術(shù)的原理15-18
• 2.1.2 激光掃描技術(shù)的分類18-27
• 2.2 點云數(shù)據(jù)的介紹27-29
• 2.2.1 點云數(shù)據(jù)的特點27-28
• 2.2.2 點云數(shù)據(jù)的處理28-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第三章 激光掃描數(shù)據(jù)的分類方法研究30-43
• 3.1 機載分類濾波算法介紹30-33
• 3.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法30-31
• 3.1.2 移動窗口濾波法31-32
• 3.1.3 迭代線性最小二乘內(nèi)插法32
• 3.1.4 基于坡度變化的濾波算法32-33
• 3.1.5 其他濾波分類方法及綜合評價33
• 3.2 機載與車載分類方法的聯(lián)系33-34
• 3.3 車載分類算法介紹34-37
• 3.3.1 基于投影點密度的距離圖像分類方法35-36
• 3.3.2 基于掃描線上相鄰點之間的斜率進行分類36
• 3.3.3 基于格網(wǎng)化高程差的目標(biāo)特征的分類方法36-37
• 3.4 本文使用的分類方法及原理37-42
• 3.4.1 數(shù)據(jù)的分割37
• 3.4.2 路面點云數(shù)據(jù)的分類提取方法37-41
• 3.4.3 路面分類提取的流程圖41-42
• 3.5 幾種分類方法的比較42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第四章 車載激光掃描系統(tǒng)及路面數(shù)據(jù)的分類實驗43-74
• 4.1 本文使用的車載激光掃描系統(tǒng)介紹43-54
• 4.1.1 車載激光掃描系統(tǒng)的組成及其功能43-46
• 4.1.2 車載激光掃描系統(tǒng)的外業(yè)采集流程46-51
• 4.1.3 車載激光掃描系統(tǒng)的主要性能指標(biāo)51-54
• 4.1.4 原始數(shù)據(jù)處理54
• 4.2 實驗54-73
• 4.2.1 實驗片區(qū)概況55-56
• 4.2.2 實驗平臺和數(shù)據(jù)56-59
• 4.2.3 路面的分類與提取59-71
• 4.2.4 分類效果比較71-73
• 4.3 本章小結(jié)73-74
• 第五章 總結(jié)及展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻77-80
• 附錄A80-81
• 附錄B81-84

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