發(fā)布時(shí)間：2021-10-24 10:38

　　機(jī)載激光雷達(dá)是一種主動(dòng)遙感測(cè)量工具,在地形測(cè)量、大氣監(jiān)測(cè)等方面得到廣泛應(yīng)用。其中條紋管激光雷達(dá)由于其探測(cè)靈敏度高、具備全波形采樣能力、數(shù)據(jù)獲取率高等特性而備受關(guān)注。條紋管激光雷達(dá)測(cè)繪時(shí)得到大量的回波數(shù)據(jù),但同時(shí)面臨的問(wèn)題是如何有效處理數(shù)據(jù),從中獲取需要的信息。因此選用合適的分類技術(shù)對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行加工,提取有用的信息,具有十分重要的意義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢(shì),可實(shí)現(xiàn)高度并行處理,在圖像分類等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)條紋管激光雷達(dá)原始回波信號(hào)進(jìn)行分類處理,獲得建筑、平地、坡地和植被等四類地物目標(biāo)的分類結(jié)果。通過(guò)對(duì)四類目標(biāo)的典型回波信號(hào)對(duì)比分析,選取了7項(xiàng)特征作為分類依據(jù),分別是面積、圓形度、連通域個(gè)數(shù)、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、灰度均值、長(zhǎng)寬比和質(zhì)心。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。從原始回波信號(hào)中選取合適的樣本,進(jìn)行特征提取,將信號(hào)特征作為輸入數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。分析了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法、動(dòng)量梯度下降法、LM算法等6種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,經(jīng)過(guò)對(duì)比試驗(yàn),確定了LM算法作為本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱含層神經(jīng)元數(shù)量、迭代次數(shù)等... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單點(diǎn)探測(cè)體制機(jī)載雷達(dá)測(cè)繪高程圖

德國(guó) Stuttgart 大學(xué)首次研制了機(jī)載激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)，對(duì)地形進(jìn)量[7]。使用單點(diǎn)探測(cè)掃描體制的激光雷達(dá)技術(shù)已較為成熟，并出現(xiàn)多種型號(hào)的中機(jī)載激光雷達(dá)商品。2006 年，Wolfgang Wagner 等人[8]使用一種小型機(jī)載激光儀在維也納地區(qū)進(jìn)行了測(cè)繪試驗(yàn)，飛行高度約為 500 米，得到的城區(qū)地形圖 1-1 所示。圖 1-1 單點(diǎn)探測(cè)體制機(jī)載雷達(dá)測(cè)繪高程圖[8]2000 年，Mettenleiter 研究了一種APD 面陣探測(cè)激光雷達(dá)，在測(cè)量距離為1，精度可以達(dá)到 3mm[9]。

圖 1-3 光子計(jì)數(shù)地形激光雷達(dá)測(cè)繪高程圖[12]throp Grumman 公司成功研制了基于條紋陣列雷達(dá)技術(shù)國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展代末，國(guó)內(nèi)開(kāi)始了對(duì)于機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)的研國(guó)家“高分”等重大項(xiàng)目的支持下，相關(guān)技術(shù)得理工大學(xué)朱曉等人進(jìn)行了機(jī)載激光測(cè)深實(shí)驗(yàn)為機(jī)載激光測(cè)深系統(tǒng)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。大學(xué)的龔?fù)榻B了一種新型陣列探測(cè)器 G-A成像實(shí)驗(yàn)，如圖 1-4 所示，證明了 G-APD 成點(diǎn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定方法研究[J]. 王嶸冰,徐紅艷,李波,馮勇.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[2]基于信息向量機(jī)的機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類[J]. 劉志青,李鵬程,陳小衛(wèi),張保明,郭海濤.  光學(xué)精密工程. 2016(01)
[3]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)七十年:回顧與展望[J]. 焦李成,楊淑媛,劉芳,王士剛,馮志璽.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(08)
[4]基于迭代多尺度形態(tài)學(xué)開(kāi)重建的城區(qū)LiDAR濾波方法[J]. 孫美玲,李永樹(shù),陳強(qiáng),蔡國(guó)林.  紅外與激光工程. 2015(01)
[5]激光雷達(dá)的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 趙一鳴,李艷華,商雅楠,李靜,于勇,李涼海.  遙測(cè)遙控. 2014(05)
[6]基于強(qiáng)度信息聚類的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云道路提取[J]. 龔亮,張永生,李正國(guó),包全福.  測(cè)繪通報(bào). 2011(09)
[7]基于LIDAR回波信息的道路提取[J]. 曾靜靜,盧秀山,王健,楊書大.  測(cè)繪科學(xué). 2011(02)
[8]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]. 隋立春,張熠斌,柳艷,曲佳,李偉,王蒙,李智臨.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2010(04)
[9]基于LIDAR數(shù)據(jù)的建筑物輪廓提取[J]. 楊洋,張永生,馬一薇,胥亞.  測(cè)繪科學(xué). 2010(03)
[10]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]. 羅伊萍,姜挺,龔志輝,江剛武,陳文鋒.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2009(06)

博士論文
[1]人臉識(shí)別方法的研究[D]. 曾岳.西安電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]激光三維測(cè)繪條紋圖像處理技術(shù)研究[D]. 邊雪冬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類研究[D]. 羅揚(yáng)帆.北京林業(yè)大學(xué) 2007
[3]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用研究[D]. 賀清碧.重慶交通學(xué)院 2004



本文編號(hào)：3455134