全波形LiDAR技術(shù)是攝影測(cè)量與遙感領(lǐng)域的新興技術(shù),基于機(jī)載全波形LiDAR數(shù)據(jù)的地形與建筑物重建是其主要應(yīng)用方向之一。本文以地形與建筑物重建為目標(biāo),重點(diǎn)研究全波形信息特點(diǎn)與處理方法,從波形分解、點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波、建筑物點(diǎn)云提取與建筑物重建這4個(gè)方面展開(kāi)深入研究。論文研究的主要成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.闡述了利用機(jī)載全波形LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行地形與建筑物重建的研究背景與意義,系統(tǒng)介紹了機(jī)載全波形LiDAR系統(tǒng)與技術(shù)原理,歸納了現(xiàn)有主要系統(tǒng)及技術(shù)指標(biāo),梳理并分析了該技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與存在問(wèn)題。2.提出了基于全局收斂Levenberg Marquardt(LM)的迭代波形分解方法,該方法采取迭代的波峰檢測(cè)策略,利用全局收斂LM進(jìn)行高斯函數(shù)參數(shù)的最優(yōu)化估計(jì),解決了傳統(tǒng)非線性最小二乘方法在波形分解中波峰檢測(cè)不完全且易陷入局部最優(yōu)的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)處理方法相比,本方法模擬波形的殘差更小,波形分解出的可靠脈沖比率更高,生成的點(diǎn)云層次更加豐富,證明該方法的改進(jìn)效果明顯。3.引入波形信息與抗差估計(jì)原理檢測(cè)異常種子點(diǎn),依據(jù)波形參數(shù)對(duì)地形曲面進(jìn)行加權(quán)擬合,綜合考慮濾波窗口尺寸與曲面擬合中誤差影響設(shè)置自適應(yīng)高差閾值,提出了融合波形信息的加權(quán)曲面擬合濾波方法,克服了點(diǎn)云幾何特征的限制以及傳統(tǒng)曲面約束法濾波在種子點(diǎn)選取與高差閾值確定上的缺陷。實(shí)驗(yàn)證明,該方法可明顯提高濾波的正確率,與真實(shí)地形情況更吻合。4.提出了基于潛在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型的建筑物點(diǎn)云提取方法,以超體素分割得到的點(diǎn)簇為分類對(duì)象,解決以腳點(diǎn)為對(duì)象時(shí)處理效率難以提高的問(wèn)題;通過(guò)LDA模型的構(gòu)建獲取點(diǎn)簇主題特征,突破以底層點(diǎn)特征為特征向量時(shí)提取精度難以提升的瓶頸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅提高了建筑物點(diǎn)云提取精度,且大幅提高了處理速度,對(duì)不同的潛在主題個(gè)數(shù)與詞匯個(gè)數(shù)保持了較好的穩(wěn)健性。5.提出了關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的復(fù)雜建筑物模型自動(dòng)重建方法,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法的思想,結(jié)合RANSAC(RANdom SAmple Consensus)與距離法分割屋頂平面點(diǎn)云,利用Alpha Shape算法提取各屋頂平面輪廓信息,通過(guò)屋頂面之間拓?fù)潢P(guān)系與交線特征約束檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)位置并構(gòu)建建筑模型。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)多種結(jié)構(gòu)建筑物的模型重建,重建效果與TerraSolid軟件相當(dāng)。
【學(xué)位單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：P23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2825630