機載激光雷達是一種主動遙感測量工具,在地形測量、大氣監(jiān)測等方面得到廣泛應(yīng)用。其中條紋管激光雷達由于其探測靈敏度高、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。條紋管激光雷達測繪時得到大量的回波數(shù)據(jù),但同時面臨的問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)對回波數(shù)據(jù)進行加工,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,可實現(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)對條紋管激光雷達原始回波信號進行分類處理,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。通過對四類目標(biāo)的典型回波信號對比分析,選取了7項特征作為分類依據(jù),分別是面積、圓形度、連通域個數(shù)、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、灰度均值、長寬比和質(zhì)心。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。從原始回波信號中選取合適的樣本,進行特征提取,將信號特征作為輸入數(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、動量梯度下降法、LM算法等6種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,經(jīng)過對比試驗,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)過多次試驗確定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

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

單點探測體制機載雷達測繪高程圖

德國 Stuttgart 大學(xué)首次研制了機載激光雷達掃描系統(tǒng)，對地形進量[7]。使用單點探測掃描體制的激光雷達技術(shù)已較為成熟，并出現(xiàn)多種型號的中機載激光雷達商品。2006 年，Wolfgang Wagner 等人[8]使用一種小型機載激光儀在維也納地區(qū)進行了測繪試驗，飛行高度約為 500 米，得到的城區(qū)地形圖 1-1 所示。圖 1-1 單點探測體制機載雷達測繪高程圖[8]2000 年，Mettenleiter 研究了一種APD 面陣探測激光雷達，在測量距離為1，精度可以達到 3mm[9]。

圖 1-3 光子計數(shù)地形激光雷達測繪高程圖[12]throp Grumman 公司成功研制了基于條紋陣列雷達技術(shù)國內(nèi)研究進展代末，國內(nèi)開始了對于機載激光雷達技術(shù)的研國家“高分”等重大項目的支持下，相關(guān)技術(shù)得理工大學(xué)朱曉等人進行了機載激光測深實驗為機載激光測深系統(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器 G-A成像實驗，如圖 1-4 所示，證明了 G-APD 成點。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)確定方法研究[J]. 王嶸冰,徐紅艷,李波,馮勇.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[2]基于信息向量機的機載激光雷達點云數(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.  計算機學(xué)報. 2016(08)
[4]基于迭代多尺度形態(tài)學(xué)開重建的城區(qū)LiDAR濾波方法[J]. 孫美玲,李永樹,陳強,蔡國林.  紅外與激光工程. 2015(01)
[5]激光雷達的應(yīng)用及發(fā)展趨勢[J]. 趙一鳴,李艷華,商雅楠,李靜,于勇,李涼海.  遙測遙控. 2014(05)
[6]基于強度信息聚類的機載LiDAR點云道路提取[J]. 龔亮,張永生,李正國,包全福.  測繪通報. 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.  測繪科學(xué). 2011(02)
[8]基于改進的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法的LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波[J]. 隋立春,張熠斌,柳艷,曲佳,李偉,王蒙,李智臨.  測繪學(xué)報. 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.  測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報. 2009(06)

博士論文
[1]人臉識別方法的研究[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：3455134