机载激光雷达点云数据分类方法研究



机载激光雷达点云数据分类方法研究

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机载激光雷达点云数据分类方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-13页
· 论文的研究意义	第10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 国外研究现状	第11页
· 国内研究现状	第11页
· 本文主要研究内容及结构	第11-13页
第2章 LIDAR系统构成及原理	第13-17页
· 机载激光雷达组成和原理介绍	第13页
· 机载激光雷达误差来源和应用领域	第13-15页
· 点云数据构成及特点	第15页
· 激光点云分类的精度评定	第15-16页
· 滤波的难点和关键	第16-17页
第3章机载激光雷达滤波和建筑物提取	第17-28页
· 现有滤波算法	第17-24页
· 数学形态学法	第17-19页
· 坡度算法	第19-20页
· 不规则三角网算法	第20-21页
· 移动曲面拟合算法	第21页
· 迭代最小二乘内插算法	第21-22页
· 滤波算法综述和比较分析	第22-24页
· 建筑物提取概述	第24-28页
· 区域增长算法	第24-25页
· 三维HOUGH变换算法	第25-26页
· 基于影像和LIDAR点云融合的三维建筑物提取	第26-28页
第4章实验分析	第28-51页
· 数学形态法及其改进算法比较	第28-34页
· 距离期望定权算法比较	第34-37页
· 改进的自适应坡度滤波算法	第37-44页
· 建筑物点云提取	第44-50页
· 高程分割	第45-47页
· 梯度分割和邻域密度分析	第47-48页
· 区域增长和建筑物分割	第48-50页
· 阶层式点云分类分割	第50-51页
第5章机载激光雷达点云滤波分类分割处理软件研制	第51-58页
· 软件的研制平台	第51-53页
· 软件的研制总体结构设计	第53-54页
· 软件的流程	第54-58页
第6章结论与展望	第58-60页
· 主要结论	第58-59页
· 不足和展望	第59-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-63 页

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