本文關(guān)鍵詞：基于機載LiDAR點云數(shù)據(jù)的DEM提取研究

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【摘要】：地形測量是一項基礎(chǔ)性工作,在工程建設(shè)中具有很重要的意義。近些年來,傳統(tǒng)的測量手段已經(jīng)無法滿足某些行業(yè)高效率、高安全性的要求。激光掃描技術(shù)是測繪高新技術(shù)的代表之一,具有掃描范圍廣、適用性強等優(yōu)勢。將機載激光雷達測量技術(shù)應(yīng)用在地形測量,可以比較好的解決上述問題,更好的發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢。本文主要通過對機載激光雷達數(shù)據(jù)進行濾波和數(shù)據(jù)內(nèi)插處理,濾除地物點和噪點,提取出地面點構(gòu)建DEM。在分析現(xiàn)有濾波算法的基礎(chǔ)上,重點研究了張小紅的移動曲面擬合法濾波,指出了其不足,在其基礎(chǔ)上提出了改進：首先采用兩級虛擬格網(wǎng)的數(shù)據(jù)組織方式,一級格網(wǎng)作為數(shù)據(jù)處理的基本單位,二級格網(wǎng)作為選取地面種子點的基本單位；選取種子點時加入判斷機制,提高種子點的可靠性；采用二次曲面擬合局部地表,以擬合高程差和點到曲面距離為約束條件進行兩次迭代篩選地面點；最后閾值設(shè)定為種子點高程均值的倍數(shù),一定程度上提高了自適應(yīng)性。最后基于格網(wǎng)采用反距離加權(quán)進行點云數(shù)據(jù)內(nèi)插。本文采用三組實驗數(shù)據(jù)分別進行濾波實驗,對濾波結(jié)果進行定性和定量分析,表明了本文濾波算法在平坦區(qū)域、地形變化較大的區(qū)域和建筑物區(qū)域均具有比較好的效果,算法對于地形的適應(yīng)性優(yōu)于移動曲面擬合法；然后通過劃分格網(wǎng)對濾波后的結(jié)果進行了數(shù)據(jù)內(nèi)插,填補了數(shù)據(jù)的空洞；最后提取出了三組數(shù)據(jù)的DEM。
【關(guān)鍵詞】：LiDAR 濾波 曲面擬合 最小二乘法
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P217;P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究目的及意義9-10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3.1 機載LiDAR系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.3.2 濾波技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 數(shù)據(jù)內(nèi)插技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 論文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 機載激光雷達系統(tǒng)16-29
• 2.1 機載激光雷達系統(tǒng)組成16-19
• 2.2 機載激光雷達對地定位原理19-20
• 2.3 機載激光雷達技術(shù)與傳統(tǒng)攝影測量和INSAR的比較20-21
• 2.4 機載激光雷達數(shù)據(jù)21-29
• 2.4.1 數(shù)據(jù)格式21-23
• 2.4.2 數(shù)據(jù)特點23-25
• 2.4.3 數(shù)據(jù)組織方式25-29
• 3 機載LiDAR點云濾波算法及改進29-41
• 3.1 機載LiDAR點云濾波算法29-32
• 3.2 基于移動曲面擬合算法的改進32-41
• 3.2.1 算法綜述32-35
• 3.2.2 劃分多級虛擬網(wǎng)格35
• 3.2.3 獲取種子點35-36
• 3.2.4 曲面擬合36-38
• 3.2.5 曲面約束篩選地面點38-40
• 3.2.6 設(shè)定閾值40-41
• 4 LiDAR點云數(shù)據(jù)內(nèi)插41-44
• 4.1 現(xiàn)有點云數(shù)據(jù)內(nèi)插算法41-42
• 4.2 基于虛擬格網(wǎng)的反距離加權(quán)插值42-44
• 5 實驗與分析44-58
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)44-46
• 5.2 濾波算法實驗結(jié)果與分析46-53
• 5.2.1 實驗結(jié)果46-47
• 5.2.2 定性分析47-51
• 5.2.3 定量分析51-53
• 5.3 內(nèi)插實驗結(jié)果與分析53-56
• 5.3.1 實驗結(jié)果53-54
• 5.3.2 實驗結(jié)果分析54-56
• 5.4 生成DEM56-58
• 6 結(jié)論與展望58-60
• 6.1 結(jié)論58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻60-63
• 作者簡歷63-65
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集65

【參考文獻】

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本文編號：594174