發(fā)布時(shí)間：2017-08-16 09:20

  本文關(guān)鍵詞：機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波算法研究

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【摘要】：近年來隨著機(jī)載激光LiDAR數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的不斷成熟,在測(cè)繪、電力、交通、林業(yè)等行業(yè)上得到了廣泛應(yīng)用,社會(huì)需求也日益增強(qiáng)。機(jī)載激光LiDAR的數(shù)據(jù)處理是該系統(tǒng)的重要組成部分,約占整個(gè)LiDAR工作項(xiàng)目時(shí)間的80%,其中點(diǎn)云濾波獲取DEM是最基本的數(shù)據(jù)處理工作,對(duì)后續(xù)數(shù)字3D產(chǎn)品的生產(chǎn)和應(yīng)用起到關(guān)鍵的作用,因此點(diǎn)云濾波成為了LiDAR系統(tǒng)研究的一個(gè)重要的課題方向。目前LiDAR濾波研究重點(diǎn)在于如何通過計(jì)算機(jī)較少的人工干預(yù)提高濾波精度和較好的保留關(guān)鍵的地形特征,以及如何實(shí)現(xiàn)沒有或較少的參數(shù)輸入實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化濾波。針對(duì)這種情況,本文主要的工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.點(diǎn)云濾波算法實(shí)現(xiàn)機(jī)理的研究在以往的相關(guān)文章中很少介紹實(shí)現(xiàn)濾波算法的前題條件,在本文的研究現(xiàn)狀中,詳細(xì)的分析和介紹了當(dāng)前濾波算法的實(shí)現(xiàn)機(jī)理和前提假設(shè)條件,同時(shí)也總結(jié)了當(dāng)前濾波算法主要的數(shù)據(jù)處理軟件和研究機(jī)構(gòu),這為以后濾波算法的研究提供了更多的理論基礎(chǔ)和資源。2.現(xiàn)有點(diǎn)云濾波算法比較的研究研究濾波算法就要先研究現(xiàn)有濾波算法的特點(diǎn),這有利于改進(jìn)和創(chuàng)新算法。在本文首先對(duì)濾波算法的濾波精度評(píng)定方法做了歸納和總結(jié),在此基礎(chǔ)上選取了12種當(dāng)前主流的濾波算法進(jìn)行了比較和分析。針對(duì)當(dāng)前算法大多不具有普適性的特點(diǎn),這里創(chuàng)新的將15組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分成了三組:粗糙的斜坡和密集植被區(qū)域;相對(duì)平坦的城區(qū)區(qū)域;不連續(xù)的地表和粗糙地形區(qū)域。通過分組實(shí)驗(yàn)可以直觀的反映當(dāng)前濾波算法的特點(diǎn)以及所存在的不足。3.一種改善的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)點(diǎn)云濾波算法的研究數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論成熟,效率高,在機(jī)載LiDAR濾波算法中占據(jù)了重要的地位。在本文中在分析了現(xiàn)有數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法所存在的不足基礎(chǔ)上,提出了基于形態(tài)學(xué)理論和TPS模型的點(diǎn)云濾波。該方法的特點(diǎn)在于不是直接用形態(tài)學(xué)直接得到最終的DEM成果,而是首先通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)得到近似的DEM,在得到近似DEM過程中引入了對(duì)河水或湖泊造成點(diǎn)云大面積空洞的修復(fù)技術(shù),這種修復(fù)技術(shù)可以明顯的減少對(duì)最終點(diǎn)云分類的影響。在對(duì)最終原始點(diǎn)云分類的過程中,引入了TPS變形模型,TPS相對(duì)于其它的插值方法具有反映高程異常變化的物理特性,具有光滑、連續(xù)、彈性好的特點(diǎn),而且該方法不需要測(cè)量點(diǎn)呈規(guī)則分布,因此較適合離散點(diǎn)云的插值,它能插值出光滑的表面,有利于提高插值精度。在分類過程中對(duì)于每個(gè)離散點(diǎn)都會(huì)根據(jù)近似DEM,利用TPS模型插值出該點(diǎn)的所在地形的坡度以及高程值,從而最終根據(jù)這些綜合因素分類原始點(diǎn)云為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn),通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法不僅有較高的濾波精度和較好的保留地形特征,而且也能輔助人工濾波提高濾波精度。4.非監(jiān)督分類的偏度平衡法濾波方法的研究基于高程的偏度平衡法是典型的非監(jiān)督分類方法,該方法無需參數(shù)輸入,自動(dòng)完成濾波,它的假設(shè)前提就是地面點(diǎn)服從正態(tài)分布而非地面點(diǎn)會(huì)對(duì)這種分布進(jìn)行干擾,但基于這種偏度系數(shù)參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法有一定的局限性,僅適用于較為平坦的區(qū)域,且假設(shè)建筑物等非地面點(diǎn)均高于地面點(diǎn),因此對(duì)有起伏的城區(qū),濾波會(huì)出現(xiàn)失敗的情況。針對(duì)這種情況本文提出了一種改進(jìn)的方法,基于高差的偏度平衡法,首先通過二次曲面近似的擬合地形,然后求得每個(gè)點(diǎn)到近似地形的高差,然后偏度平衡法針對(duì)高差完成濾波,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載激光LiDAR濾波 算法的比較和分析 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 空洞修復(fù) TPS模型 偏度平衡法
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN958.98;TN713
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 LiDAR點(diǎn)云濾波12-14
• 1.2.2 LiDAR處理軟件14-17
• 1.2.3 國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)17
• 1.3 本文的研究內(nèi)容17-19
• 2 機(jī)載激光LiDAR系統(tǒng)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)19-33
• 2.1 系統(tǒng)組成19-25
• 2.1.1 激光測(cè)距單元20-21
• 2.1.2 光學(xué)機(jī)械掃描單元21-23
• 2.1.3 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)INS23-24
• 2.1.4 動(dòng)態(tài)差分GPS24-25
• 2.2 定位原理25-27
• 2.2.1 機(jī)載LiDAR定位原理25-26
• 2.2.2 構(gòu)像方程26-27
• 2.3 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)27-31
• 2.3.1 機(jī)載LiDAR的通用格式LAS文件28-29
• 2.3.2 機(jī)載LiDAR獲得的數(shù)據(jù)種類29-31
• 2.3.3 機(jī)載LiDAR的數(shù)據(jù)特點(diǎn)31
• 2.4 機(jī)載LiDAR后處理流程31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 濾波算法分析與比較33-43
• 3.1 濾波算法精度的評(píng)定方法33-35
• 3.1.1 目視法33
• 3.1.2 隨機(jī)抽樣法33
• 3.1.3 交叉表法33-34
• 3.1.4 Kappa系數(shù)法34-35
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及算法35-37
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)35-36
• 3.2.2 濾波算法36-37
• 3.3 濾波算法比較分析37-42
• 3.3.1 總誤差、Kappa系數(shù)和二類誤差相關(guān)性判斷37-39
• 3.3.2 算法比較與分析39-42
• 3.3.3 結(jié)論分析42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 4 基于形態(tài)學(xué)理論與TPS模型的濾波方法43-61
• 4.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本原理44-48
• 4.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子44-46
• 4.1.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的數(shù)據(jù)組織46-48
• 4.2 二維空間TPS模型的基本原理48-49
• 4.3 KD-Tree構(gòu)建原理49-51
• 4.4 基于形態(tài)學(xué)開運(yùn)算與TPS模型的濾波算法實(shí)現(xiàn)過程51-54
• 4.4.1 近似裸露地表的獲取51-53
• 4.4.2 算法實(shí)現(xiàn)過程53-54
• 4.5 算法實(shí)驗(yàn)及其分析54-58
• 4.5.1 定量分析54-56
• 4.5.2 定性分析56-58
• 4.5.3 結(jié)論58
• 4.6 本章小結(jié)58-61
• 5 基于改進(jìn)的偏度平衡法點(diǎn)云濾波方法的研究61-71
• 5.1 偏度平衡法的基本原理61-62
• 5.2 算法改進(jìn)62-65
• 5.2.1 改進(jìn)的原理62-63
• 5.2.2 改進(jìn)算法的處理流程63-65
• 5.3 改進(jìn)算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證65-68
• 5.4 實(shí)例應(yīng)用68-69
• 5.5 本章小結(jié)69-71
• 6 總結(jié)和展望71-73
• 6.1 本文所做的工作71-72
• 6.2 存在的不足和展望72-73
• 致謝73-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加的項(xiàng)目80

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