車載Li DAR(Light Detecting and Ranging)作為一種快速的空間信息獲取技術(shù),對(duì)城市道路環(huán)境及街道兩側(cè)地物高精度空間三維信息獲取具有明顯優(yōu)勢(shì)。行道樹是道路及城市街道場(chǎng)景中最常見地物之一,也是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。樹木分布散亂、形態(tài)各異,人工方式獲取樹木信息是一項(xiàng)乏味和費(fèi)時(shí)的工作。準(zhǔn)確、高效地從車載LiDAR點(diǎn)云中提取樹木信息是科研工作者長期以來努力的目標(biāo),是車載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的一個(gè)熱點(diǎn),也是一個(gè)難點(diǎn)。作者在深入理解車載LiDAR系統(tǒng)工作原理及地物在車載LiDAR點(diǎn)云中表達(dá)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,以城市道路場(chǎng)景為例,圍繞場(chǎng)景中行道樹信息的精細(xì)提取展開了相關(guān)研究。論文的研究工作主要包括以下三個(gè)部分:第一部分為行道樹點(diǎn)云的分類提取。該部分采用逐步分離的方法,將行道樹點(diǎn)云從原始點(diǎn)云中分離出來,整個(gè)分離流程按順序分別為地面點(diǎn)濾除、地物聚類、桿狀地物提取、樹木點(diǎn)云分離。第二部分為行道樹與其它相連桿狀地物的點(diǎn)云分割。該部分包括兩部分內(nèi)容:(1)采用ICP算法與參考樣本相結(jié)合的方法對(duì)穿插在行道樹樹冠中的路燈進(jìn)行有效去除;(2)針對(duì)相連樹的樹冠點(diǎn)云分割探討了三種方法,即基于距離的樹冠點(diǎn)云分割、基于特定模型的樹冠點(diǎn)云分割和基于擬合冠幅的樹冠點(diǎn)云分割,并根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分別對(duì)其進(jìn)行了試驗(yàn)及分析。第三部分為行道樹參數(shù)信息提取。在分離出的單個(gè)行道樹點(diǎn)云模型的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了對(duì)行道樹屬性信息(樹木底部重心點(diǎn)、樹高、樹干高、樹冠高、胸徑及冠幅)的自動(dòng)提取;并基于所提取的屬性信息,研究了行道樹的動(dòng)態(tài)變化,包括行道樹的增加、行道樹的生長變化等。
【學(xué)位單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：P235
【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 車載LiDAR技術(shù)硬件系統(tǒng)發(fā)展與應(yīng)用
        1.2.2 車載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理研究分析
        1.2.3 當(dāng)前研究不足
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
2 車載LiDAR系統(tǒng)及數(shù)據(jù)處理流程
    2.1 車載LiDAR系統(tǒng)簡介
        2.1.1 車載LiDAR系統(tǒng)組成
        2.1.2 車載LiDAR系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)
    2.2 車載LiDAR數(shù)據(jù)采集及特點(diǎn)
        2.2.1 車載LiDAR數(shù)據(jù)采集
        2.2.2 車載LiDAR數(shù)據(jù)特點(diǎn)
    2.3 車載LiDAR數(shù)據(jù)處理流程
    2.4 本章小結(jié)
3 車載LiDAR點(diǎn)云中行道樹分類提取
    3.1 不同掃描方式下地物特征分析
        3.1.1 三種常見系統(tǒng)掃描方式介紹
        3.1.2 地物特征分析
    3.2 行道樹點(diǎn)云分割
        3.2.1 地面點(diǎn)濾除
        3.2.2 地物點(diǎn)聚類
        3.2.3 行道樹提取
        3.2.4 試驗(yàn)分析
    3.3 本章小結(jié)
4 行道樹屬性及動(dòng)態(tài)變化信息提取
    4.1 相連桿狀地物數(shù)目及位置確定
    4.2 行道樹與路燈的分割
        4.2.1 基本原理
        4.2.2 理論基礎(chǔ)
        4.2.3 分離步驟
    4.3 相連行道樹樹冠點(diǎn)云分割
        4.3.1 基于距離的樹冠點(diǎn)云分割
        4.3.2 基于特定模型的樹冠點(diǎn)云分割
        4.3.3 基于擬合冠幅的樹冠點(diǎn)云分割
    4.4 行道樹屬性參數(shù)提取
        4.4.1 樹干底部重心點(diǎn)提取
        4.4.2 樹高提取
        4.4.3 樹干高提取
        4.4.4 樹冠高提取
        4.4.5 胸徑提取
        4.4.6 冠幅提取
        4.4.7 試驗(yàn)分析
    4.5 行道樹動(dòng)態(tài)變化信息提取
        4.5.1 生長趨勢(shì)信息提取
        4.5.2 動(dòng)態(tài)變化信息提取
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 高恩陽;鄭昊鴻;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法綜述[J];科技資訊;2012年33期

2 龔書林;;三維激光點(diǎn)云處理軟件的若干關(guān)鍵技術(shù)[J];測(cè)繪通報(bào);2014年06期

3 趙強(qiáng);彭國華;王鋒;;點(diǎn)云精簡的一種方法[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年05期

4 李德江;張延波;于曼竹;姜麗麗;曲雪光;;基于掃描模式的點(diǎn)云修復(fù)技術(shù)研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2011年06期

5 蔡來良;李儒;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)初步研究[J];測(cè)繪通報(bào);2012年S1期

6 詹慶明;張海濤;喻亮;;古建筑激光點(diǎn)云-模型多層次一體化數(shù)據(jù)模型[J];地理信息世界;2010年04期

7 曾敬文;朱照榮;丁銳;;基于立方體網(wǎng)格的數(shù)據(jù)點(diǎn)云約簡和體積計(jì)算方法[J];測(cè)繪科學(xué);2008年06期

8 楊欣;姚海燕;;平面點(diǎn)云邊界參數(shù)識(shí)別[J];中國西部科技;2009年27期

9 孫瑞;張彩霞;;點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮算法綜述[J];科技信息;2010年32期

10 張毅;閆利;;地面激光點(diǎn)云強(qiáng)度噪聲的三維擴(kuò)散濾波方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2013年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 彭檢貴;融合點(diǎn)云與高分辨率影像的城區(qū)道路提取與表面重建研究[D];武漢大學(xué);2012年

2 劉涌;基于連續(xù)序列自動(dòng)快速拼接的全方位三維測(cè)量技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2013年

3 袁小翠;產(chǎn)品表面缺陷視覺檢測(cè)數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南昌大學(xué);2015年

4 韓峰;基于點(diǎn)云信息的既有鐵路狀態(tài)檢測(cè)與評(píng)估技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

5 金龍存;3D點(diǎn)云復(fù)雜曲面重構(gòu)關(guān)鍵算法研究[D];上海大學(xué);2012年

6 李揚(yáng)彥;基于點(diǎn)云的三維重建與形變事件分析[D];中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院;2013年

7 楊德賀;面向虛擬測(cè)方系統(tǒng)的點(diǎn)云聚類與擬合理論[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

8 何朝明;離散點(diǎn)云處理的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2007年

9 孟凡文;面向光柵投影的點(diǎn)云預(yù)處理與曲面重構(gòu)技術(shù)研究[D];南昌大學(xué);2010年

10 李寶;三維點(diǎn)云的魯棒處理技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 龔碩然;基于Delaunay三角剖分的點(diǎn)云三維網(wǎng)格重構(gòu)[D];河北大學(xué);2015年

2 楊紅粉;頻域技術(shù)應(yīng)用于點(diǎn)云配準(zhǔn)研究[D];北京建筑大學(xué);2015年

3 段紅娟;點(diǎn)云圖像交互式曲線骨架提取技術(shù)及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張永恒;散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法研究[D];長安大學(xué);2015年

5 吳愛;面向特征擬合的點(diǎn)云簡化方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

6 薛廣順;基于立體視覺的牛體點(diǎn)云獲取方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

7 胡誠;精度約束下地表LiDAR點(diǎn)云抽稀方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

8 余明;三維離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

9 陳星宇;基于三維彩色點(diǎn)云的地形分類方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

10 朱東方;基于復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)點(diǎn)云的曲線擬合研究與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2845332