本文關(guān)鍵詞：基于地形復(fù)雜度的LiDAR點(diǎn)云簡化方法研究

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【摘要】：LiDAR(Light Detection and Ranging)是一種利用全球定位系統(tǒng)、慣性測量裝置、激光掃描測距系統(tǒng)和成像裝置,對被測物體表面信息進(jìn)行測量的技術(shù)。作為一種新興技術(shù),LIDAR技術(shù)具有自動化程度高、數(shù)據(jù)生產(chǎn)周期短、受外界環(huán)境影響小、精度較高等優(yōu)點(diǎn)。但是LiDAR技術(shù)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大,在構(gòu)建不同尺度的DEM時,大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)對于提高DEM精度沒有明顯的作用,反而會導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理速度急速下降。因此對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行抽稀簡化很有必要。在LiDAR點(diǎn)云簡化過程中,點(diǎn)的取舍準(zhǔn)則直接決定保留點(diǎn)的分布和質(zhì)量狀況。一般情況下,點(diǎn)的取舍準(zhǔn)則是基于地形特征設(shè)定的。目前大多數(shù)的LiDAR點(diǎn)云簡化算法都是基于單一地形特征因子實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云簡化,但是單一地形特征因子無法全面綜合地描述地形特征,故提出一個可以綜合評判地形特征的地形復(fù)雜度指標(biāo)是至關(guān)重要的。本文選取坡度S、地形起伏度Cur、地形粗糙度Rel和全曲率Rou四個單一地形因子指標(biāo),采用主成分分析方法,提出地形復(fù)雜度指標(biāo)模型,構(gòu)建了一個地形復(fù)雜度指標(biāo)C,并得到C與S、Cur、Rel口Rou之間的經(jīng)驗(yàn)公式。選取具有典型地形特征的實(shí)驗(yàn)區(qū)域,計(jì)算C,得到C與地形特征的對應(yīng)關(guān)系。最后選取實(shí)驗(yàn)區(qū)域?qū)Φ匦螐?fù)雜度指標(biāo)與地形特征之間的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,構(gòu)建的地形復(fù)雜度指標(biāo)能夠有效地描述地形特征,且與地形特征之間的對應(yīng)關(guān)系是合理的。基于構(gòu)建的地形復(fù)雜度指標(biāo)C,本文提出了一種新的LiDAR點(diǎn)云簡化方法TCthin。TCthin方法根據(jù)設(shè)計(jì)的點(diǎn)云采樣準(zhǔn)則,基于包圍盒算法原理實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云簡化。實(shí)現(xiàn)思路是首先基于低分辨率DEM計(jì)算C值；然后根據(jù)目標(biāo)簡化尺度對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分簡化格網(wǎng),并與C值相關(guān)聯(lián)；最后根據(jù)C值決定點(diǎn)云的取舍,當(dāng)0=C0.5時,每個簡化格網(wǎng)上保留高程Z均值點(diǎn),當(dāng)0.5=C
【關(guān)鍵詞】：LiDAR 點(diǎn)云簡化 地形復(fù)雜度 主成分分析 DEM
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237;P208
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-21
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 點(diǎn)云簡化方法研究進(jìn)展13-16
• 1.2.2 地形復(fù)雜度研究進(jìn)展16-17
• 1.3 研究目標(biāo)、研究內(nèi)容及技術(shù)路線17-19
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第2章 地形復(fù)雜度模型21-27
• 2.1 地形復(fù)雜度模型構(gòu)建方法21-23
• 2.2 地形復(fù)雜度模型中單一地形因子選取23-26
• 2.2.1 單一地形因子選取準(zhǔn)則23
• 2.2.2 單一地形因子選取23-26
• 2.3 地形復(fù)雜度數(shù)學(xué)模型26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 地形復(fù)雜度模型解算及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證27-32
• 3.1 地形復(fù)雜度模型解算步驟27
• 3.2 地形復(fù)雜度模型解算實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果27-30
• 3.3 地形復(fù)雜度指標(biāo)與地形的關(guān)系30
• 3.4 地形復(fù)雜度指標(biāo)適用性驗(yàn)證30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于地形復(fù)雜度的LiDAR點(diǎn)云簡化方法32-40
• 4.1 LiDAR點(diǎn)云簡化準(zhǔn)則與方法32-34
• 4.1.1 點(diǎn)云簡化準(zhǔn)則32
• 4.1.2 常用點(diǎn)云簡化方法32-33
• 4.1.3 點(diǎn)云簡化效果評價方法33-34
• 4.2 TCthin點(diǎn)云簡化方法34-38
• 4.2.1 TCthin點(diǎn)云采樣規(guī)則設(shè)計(jì)34-36
• 4.2.2 TCthin點(diǎn)云簡化基本思路36
• 4.2.3 TCthin點(diǎn)云簡化流程36-37
• 4.2.4 TCthin點(diǎn)云簡化效果評價方法37-38
• 4.3 編程實(shí)現(xiàn)TCthin點(diǎn)云簡化方法38-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 第5章 TCthin方法點(diǎn)云簡化實(shí)驗(yàn)與效果分析40-51
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)40-41
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理41-46
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域概述41-43
• 5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理43-45
• 5.2.3 三種簡化方法參數(shù)設(shè)置45-46
• 5.3 點(diǎn)云簡化程度分析46-47
• 5.4 點(diǎn)云簡化質(zhì)量評價47-50
• 5.5 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論與展望51-53
• 研究結(jié)論51-52
• 研究展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果58

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