發(fā)布時(shí)間：2017-07-08 07:10

  本文關(guān)鍵詞：標(biāo)記點(diǎn)過程在LIDAR點(diǎn)云樹冠目標(biāo)提取中的應(yīng)用

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【摘要】：機(jī)載LIDAR(Light Detection and Ranging,簡稱LIDAR)是一種新型的快速測量系統(tǒng),綜合應(yīng)用了激光測距儀、IMU、GPS等多項(xiàng)測繪技術(shù)。機(jī)載LIDAR技術(shù)具有數(shù)據(jù)采集速度快、數(shù)據(jù)處理周期短、高精度、高密度等優(yōu)點(diǎn),它的出現(xiàn)為直接、快速采集三維空間數(shù)據(jù)提供了一種全新的技術(shù)手段,被廣泛的應(yīng)用在數(shù)字城市建設(shè)、地形測繪、植被檢測以及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域。在數(shù)字化城市的建設(shè)中,城市表面的信息提取尤為重要。機(jī)載LIDAR系統(tǒng)可以獲取城市的表面信息,只有從這些已經(jīng)獲取的表面信息中,準(zhǔn)確的將建筑物、樹木、道路等不同的目標(biāo)提取出來,才能準(zhǔn)確的進(jìn)行3D城市的建立。近年來,國內(nèi)外對基于機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)中的樹木提取進(jìn)行了廣泛的研究,但大部分是針對森林區(qū)域,對城市區(qū)域提取樹木的研究比較少。在城市建模中,樹木是不可或缺的一部分,因此,研究城區(qū)LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的樹木提取很有意義。本文采用的是標(biāo)記點(diǎn)過程的方法,直接從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取樹冠目標(biāo),該方法是一種基于目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。本文的主要研究內(nèi)容如下:1、介紹了本文的研究背景和意義,針對LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中樹木的提取,回顧了相關(guān)的研究現(xiàn)狀。2、對機(jī)載LIDAR技術(shù)中所涉及到的理論知識,作了詳細(xì)的論述,包括其系統(tǒng)的組成、主要的應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)的對比等。3、簡要敘述了點(diǎn)過程和標(biāo)記點(diǎn)過程的相關(guān)理論,根據(jù)樹冠在LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征,建立了與其相對應(yīng)的Gibbs能量模型,將目標(biāo)與能量模型函數(shù)對應(yīng),使得能夠準(zhǔn)確的提取出目標(biāo)。4、針對Gibbs能量模型,采用可逆跳轉(zhuǎn)馬爾科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模擬退火算法相結(jié)合的方法,構(gòu)建出適合以橢圓作為幾何標(biāo)記模型的Green比計(jì)算公式,以求得全局最優(yōu)解。5、介紹了本文中所采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云特征圖像,最后根據(jù)本文提出的算法提取出樹冠目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載LIDAR 提取樹冠目標(biāo) 標(biāo)記點(diǎn)過程 Gibbs能量
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S718.4;P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文研究內(nèi)容12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)14-23
• 2.1 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)組成14-15
• 2.2 激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)15-16
• 2.3 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理流程16-18
• 2.4 機(jī)載激光掃描系統(tǒng)的應(yīng)用18-19
• 2.5 機(jī)載激光掃描技術(shù)與同類技術(shù)的比較19-23
• 2.5.1 機(jī)載激光掃描技術(shù)與航空攝影測量技術(shù)的比較19-21
• 2.5.2 機(jī)載激光掃描技術(shù)與INSAR技術(shù)的比較21-23
• 第三章 標(biāo)記點(diǎn)過程的基本理論23-31
• 3.1 點(diǎn)過程理論23-24
• 3.2 泊松點(diǎn)過程24
• 3.3 標(biāo)記點(diǎn)過程24-27
• 3.4 Gibbs能量模型27-31
• 3.4.1 數(shù)據(jù)一致性因子27-29
• 3.4.2 先驗(yàn)約束因子29-31
• 第四章 標(biāo)記點(diǎn)過程模擬方法31-42
• 4.1 蒙特卡洛算法（MC）31-32
• 4.2 馬爾科夫蒙特卡洛算法（MCMC）32-33
• 4.3 可逆跳轉(zhuǎn)馬爾科夫蒙特卡洛算法（RJMCMC）33-40
• 4.3.1 均勻生滅轉(zhuǎn)移核34-35
• 4.3.2 非跳躍變換轉(zhuǎn)移核35-38
• 4.3.3 分裂合并轉(zhuǎn)移核38-40
• 4.4 模擬退火算法40-42
• 第五章 樹冠目標(biāo)提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-51
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)42-44
• 5.2 點(diǎn)云特征圖像的生成44-48
• 5.2.1 確定權(quán)值45-46
• 5.2.2 計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)特征值46
• 5.2.3 算法的參數(shù)設(shè)置46-47
• 5.2.4 點(diǎn)云特征圖像的生成結(jié)果47-48
• 5.3 樹冠目標(biāo)提取結(jié)果48-51
• 5.3.1 目標(biāo)提取流程48
• 5.3.2 目標(biāo)提取算法具體描述48-49
• 5.3.3 目標(biāo)提取結(jié)果49-51
• 結(jié)論與展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 致謝55

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