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基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的DEM提取研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-30 12:14

  本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的DEM提取研究


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【摘要】:地形測量是一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作,在工程建設(shè)中具有很重要的意義。近些年來,傳統(tǒng)的測量手段已經(jīng)無法滿足某些行業(yè)高效率、高安全性的要求。激光掃描技術(shù)是測繪高新技術(shù)的代表之一,具有掃描范圍廣、適用性強(qiáng)等優(yōu)勢。將機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)應(yīng)用在地形測量,可以比較好的解決上述問題,更好的發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢。本文主要通過對(duì)機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和數(shù)據(jù)內(nèi)插處理,濾除地物點(diǎn)和噪點(diǎn),提取出地面點(diǎn)構(gòu)建DEM。在分析現(xiàn)有濾波算法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了張小紅的移動(dòng)曲面擬合法濾波,指出了其不足,在其基礎(chǔ)上提出了改進(jìn):首先采用兩級(jí)虛擬格網(wǎng)的數(shù)據(jù)組織方式,一級(jí)格網(wǎng)作為數(shù)據(jù)處理的基本單位,二級(jí)格網(wǎng)作為選取地面種子點(diǎn)的基本單位;選取種子點(diǎn)時(shí)加入判斷機(jī)制,提高種子點(diǎn)的可靠性;采用二次曲面擬合局部地表,以擬合高程差和點(diǎn)到曲面距離為約束條件進(jìn)行兩次迭代篩選地面點(diǎn);最后閾值設(shè)定為種子點(diǎn)高程均值的倍數(shù),一定程度上提高了自適應(yīng)性。最后基于格網(wǎng)采用反距離加權(quán)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插。本文采用三組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行濾波實(shí)驗(yàn),對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行定性和定量分析,表明了本文濾波算法在平坦區(qū)域、地形變化較大的區(qū)域和建筑物區(qū)域均具有比較好的效果,算法對(duì)于地形的適應(yīng)性優(yōu)于移動(dòng)曲面擬合法;然后通過劃分格網(wǎng)對(duì)濾波后的結(jié)果進(jìn)行了數(shù)據(jù)內(nèi)插,填補(bǔ)了數(shù)據(jù)的空洞;最后提取出了三組數(shù)據(jù)的DEM。
【關(guān)鍵詞】:LiDAR 濾波 曲面擬合 最小二乘法
【學(xué)位授予單位】:遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:P217;P237
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 1 緒論9-16
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 研究目的及意義9-10
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
  • 1.3.1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀10-13
  • 1.3.2 濾波技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.3.3 數(shù)據(jù)內(nèi)插技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
  • 1.4 論文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-16
  • 2 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)16-29
  • 2.1 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)組成16-19
  • 2.2 機(jī)載激光雷達(dá)對(duì)地定位原理19-20
  • 2.3 機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)與傳統(tǒng)攝影測量和INSAR的比較20-21
  • 2.4 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)21-29
  • 2.4.1 數(shù)據(jù)格式21-23
  • 2.4.2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)23-25
  • 2.4.3 數(shù)據(jù)組織方式25-29
  • 3 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云濾波算法及改進(jìn)29-41
  • 3.1 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云濾波算法29-32
  • 3.2 基于移動(dòng)曲面擬合算法的改進(jìn)32-41
  • 3.2.1 算法綜述32-35
  • 3.2.2 劃分多級(jí)虛擬網(wǎng)格35
  • 3.2.3 獲取種子點(diǎn)35-36
  • 3.2.4 曲面擬合36-38
  • 3.2.5 曲面約束篩選地面點(diǎn)38-40
  • 3.2.6 設(shè)定閾值40-41
  • 4 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插41-44
  • 4.1 現(xiàn)有點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插算法41-42
  • 4.2 基于虛擬格網(wǎng)的反距離加權(quán)插值42-44
  • 5 實(shí)驗(yàn)與分析44-58
  • 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)44-46
  • 5.2 濾波算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-53
  • 5.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-47
  • 5.2.2 定性分析47-51
  • 5.2.3 定量分析51-53
  • 5.3 內(nèi)插實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析53-56
  • 5.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-54
  • 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析54-56
  • 5.4 生成DEM56-58
  • 6 結(jié)論與展望58-60
  • 6.1 結(jié)論58-59
  • 6.2 展望59-60
  • 參考文獻(xiàn)60-63
  • 作者簡歷63-65
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集65

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 嚴(yán)劍鋒;鄧喀中;邢正全;;基于最小二乘擬合的三維激光掃描點(diǎn)云濾波[J];測繪通報(bào);2013年05期

2 李鵬程;王慧;劉志青;閘旋;;一種從機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取DEM的方法[J];測繪通報(bào);2012年05期

3 潘中華;陳性義;門林杰;李夕明;;基于兩級(jí)格網(wǎng)的LiDAR數(shù)據(jù)組織與改進(jìn)坡度濾波[J];測繪工程;2011年06期

4 官云蘭;劉紹堂;周世健;張立亭;魯鐵定;;基于整體最小二乘的穩(wěn)健點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面擬合[J];大地測量與地球動(dòng)力學(xué);2011年05期

5 王勇;張建軍;王海棟;;基于抗差趨勢面的激光掃描地形數(shù)據(jù)處理[J];測繪通報(bào);2011年07期

6 隋立春;張熠斌;柳艷;曲佳;李偉;王蒙;李智臨;;基于改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波[J];測繪學(xué)報(bào);2010年04期

7 羅伊萍;姜挺;龔志輝;江剛武;陳文鋒;;基于自適應(yīng)和多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法[J];測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào);2009年06期

8 劉春;姚銀銀;吳杭彬;;機(jī)載激光掃描(LIDAR)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式(LAS)的分析與數(shù)據(jù)提取[J];遙感信息;2009年04期

9 張皓;賈新梅;張永生;董廣軍;;基于虛擬網(wǎng)格與改進(jìn)坡度濾波算法的機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)濾波[J];測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào);2009年03期

10 楊洋;張永生;鄒曉亮;張皓;;一種改進(jìn)的基于坡度變化的機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波方法[J];測繪科學(xué);2008年S1期

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本文編號(hào):594174

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