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基于数学形态学原理和TerraScan的Lidar点云数据分类方法研究
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基于数学形态学原理和TerraScan的Lidar点云数据分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 概述第9-16 页
　　· LIDAR 简介第9-10 页
　　· LIDAR 的主要应用领域第10-12 页
　　· LIDAR 点云分类的研究现状第12-15 页
　　· 研究区概况第15 页
　　· 研究目的第15 页
　　· 论文结构第15-16 页
第二章 研究区域与数据第16-23 页
　　· 研究区的范围和真实地面介绍第16-19 页
　　· 研究区的复杂地形地物第19-23 页
　　　　· 外部孤点第19-20 页
　　　　· 复杂的建筑物第20 页
　　　　· 连接型地物第20-21 页
　　　　· 植被第21 页
　　　　· 不连续地表第21-23 页
第三章 基于TERRASCAN 的LIDAR 点云分类第23-36 页
　　· TERRASCAN 简介第23-24 页
　　· TERRASCAN 的分类原理第24-25 页
　　· TERRASCAN 的分类过程第25-35 页
　　　　· 分离低点第25-26 页
　　　　· 分离孤立点第26-27 页
　　　　· 分离空中点第27-28 页
　　　　· 获取地面点集第28-31 页
　　　　· 分离低于真实地面的点第31-32 页
　　　　· 提取植被信息第32 页
　　　　· 提取建筑物信息第32-33 页
　　　　· 获取建立地面模型的关键点第33-35 页
　　· 本章小结第35-36 页
第四章 基于数学形态学原理的LIDAR 点云分类第36-54 页
　　· 数学形态学原理第36-39 页
　　· 基于数学形态学原理的LIDAR 点云数据分类过程第39-53 页
　　　　· Lidar 点云数据预处理第39-43 页
　　　　· 分离植被信息第43-46 页
　　　　· 低的局部点检测与填充第46-48 页
　　　　· 分离建筑物信息第48-53 页
　　· 本章小结第53-54 页
第五章 分类结果比较第54-62 页
　　· 两种方法对复杂地表分类结果的比较第54-55 页
　　· LIDAR 点云分类质量评估第55-58 页
　　· 两种分类方法的分类结果比较第58-60 页
　　· 分类结果第60-62 页
第六章 结论与工作展望第62-64 页
　　· 结论第62 页
　　· 两种分类方法的不足第62-63 页
　　· 工作展望第63-64 页
参考文献第64-67 页
发表的文章和资助课题第67-68 页
致谢第68-69 页
附录一：填充原始数据空白区域的实现过程第69-77 页
附录二：分离植被信息的实现过程第77-78 页
附录三：填充低的局部点的实现过程第78-81 页
附录四：分离建筑物的实现过程第81-85 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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