【摘要】：在公路建設(shè)領(lǐng)域,從公路初建的地形測繪到公路改擴建,機載LiDAR技術(shù)都能提供高精度的地形數(shù)據(jù),然而,由于公路測區(qū)狹長、LiDAR點云密度高等因素,使得機載LiDAR獲取的數(shù)據(jù)量非常龐大,龐大的數(shù)據(jù)量會影響公路勘察設(shè)計中DEM的構(gòu)建速度、數(shù)據(jù)交互的難易程度和數(shù)據(jù)的存儲速度,所以對用于公路勘察設(shè)計的機載LiDAR點云進(jìn)行抽稀精簡有利于實際工程應(yīng)用。關(guān)于LiDAR點云的抽稀方法,如何在保留地形特征點的同時,保證點位分布的合理性,避免出現(xiàn)大面積的點云空洞,以及提高算法的處理速度,仍然是當(dāng)下研究的重點與難點。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)總結(jié)、分析了規(guī)則格網(wǎng)、八叉樹和KD樹三種海量點云數(shù)據(jù)空間索引方法的優(yōu)缺點。結(jié)合機載LiDAR點云數(shù)據(jù)的特點,采用KD樹作為本文實驗數(shù)據(jù)的空間索引結(jié)構(gòu),提高算法處理速度。(2)根據(jù)機載LiDAR的工作原理,分析總結(jié)其主要的粗差來源,研究采用基于假設(shè)檢驗的方法剔除粗差。(3)提出了基于平均曲率的點云抽稀算法,并利用標(biāo)記法來解決點云空洞的問題,提高點位分布的合理性,盡可能的保證抽稀后的點云精度。(4)設(shè)計開發(fā)了點云顯示、點云粗差剔除、點云抽稀等功能的軟件,并基于實際數(shù)據(jù)進(jìn)行點云粗差剔除和抽稀實驗,對實驗結(jié)果進(jìn)行對比分析。
【圖文】：

與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組法大不相同，規(guī)則格網(wǎng)的空間索引方式在數(shù)據(jù)更八叉樹的空間索引屬于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組法[20]。使用八叉樹的結(jié)構(gòu)來組織海量空間數(shù)據(jù)間目標(biāo)的空間范圍，然后設(shè)置一個合適大小的外接立方體將整個邏輯上講這個外接立方體就是八叉樹的根結(jié)點。然后對外接立方體 三個方向上進(jìn)行均勻劃分，于是該外接立方體就被劃分成 8 個小立方體為該根結(jié)點 8 個子結(jié)點。對于這 8 個小的立方體，每一個點一樣，繼續(xù)在三個坐標(biāo)方向上進(jìn)行均勻劃分，直到滿足設(shè)定的分。停止劃分的小立方體稱為八叉樹的葉結(jié)點，中間被劃分的立以八叉樹由中間結(jié)點（根結(jié)點也屬于中間結(jié)點）和葉結(jié)點組成。八叉樹的劃分過程。

圖 2-6 三維 KD 樹分割 樹的搜索查找查找從根結(jié)點開始，根據(jù)結(jié)點的 split 域最終落入到葉結(jié)點錄查找所經(jīng)過的結(jié)點（搜索路徑），設(shè)落入的葉結(jié)點為當(dāng)前最 中保存的結(jié)點，如果有結(jié)點與查找點的距離比當(dāng)前最近鄰距然后以當(dāng)前最近鄰距離為半徑畫圓，如果圓與父結(jié)點的分割點的另一孩子結(jié)點，如果不相交，則還需要繼續(xù)向上回溯，，直搜索完成。圖 2-7 顯示了一顆二維的 KD 樹。
【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】：2018
【分類號】：U412;P237

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本文編號：2675822