本文關(guān)鍵詞：LiDAR數(shù)據(jù)處理與林木參數(shù)提取系統(tǒng)設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地面三維激光掃描儀在獲取林木點云數(shù)據(jù)幾何參數(shù)信息上具有簡單方便、高精度、高時效性等特點,這使得針對林木激光點云數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用備受關(guān)注。但目前針對激光點云數(shù)據(jù)的集可視化和處理算法于一體的成熟系統(tǒng)軟件較少,尤其缺乏林木點云數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)。鑒于這一現(xiàn)狀,本文在深入研究與分析.NET開發(fā)平臺和Direct X(Direct eXtension,簡稱DX或Direct X)11.0三維可視化引擎基礎(chǔ)上,圍繞LiDAR(Light Detection and Ranging,激光雷達)點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)框架構(gòu)建以及功能設(shè)計,探討和實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的傳統(tǒng)和改進算法,最后通過對三維可視化交互操作、數(shù)據(jù)處理與林木參數(shù)提取算法以及基本功能的集成,完成了針對樹木的點云數(shù)據(jù)處理和參數(shù)提取系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)。論文的主要成果和結(jié)論為:(1)改進了基于KD(K-Dimensional)樹的ICP(Iterative Closest Point,迭代就近點)算法,實現(xiàn)了對林木點云數(shù)據(jù)的快速精確配準(zhǔn)。通過對基于奇異值分解的粗配準(zhǔn)方法和基于標(biāo)靶中心精確定位的配準(zhǔn)方法的討論和實驗,結(jié)果表明這兩種方法分別在配準(zhǔn)精度和應(yīng)用范圍上存在一定的不足;而后提出了一種改進型基于KD樹的ICP算法并進行單木激光點云數(shù)據(jù)精配準(zhǔn)實驗,結(jié)果表明與傳統(tǒng)ICP算法相比,改進后算法提高了配準(zhǔn)精度、縮短了配準(zhǔn)時間。(2)在分析點云數(shù)據(jù)三維可視化和交互操作理論的基礎(chǔ)上,以.NET為開發(fā)平臺,以Direct X11.0為三維可視化引擎,在Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境下選擇C#語言進行系統(tǒng)功能模塊的設(shè)計和開發(fā)。主要功能有文件選項、攝像機設(shè)置、視圖和投影變換、點查詢和多點選擇、格式轉(zhuǎn)換、旋轉(zhuǎn)中心設(shè)置、點云著色和對應(yīng)的柱狀圖和餅狀圖統(tǒng)計分析、包圍球顯示、點高亮顯示等基本功能以及點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和林木參數(shù)提取。(3)在系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)上,利用實驗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)應(yīng)用分步驟進行展示,運行結(jié)果表明系統(tǒng)在處理點云數(shù)據(jù)時有良好的交互性,基本三維交互功能能夠很好的呈現(xiàn)。此外系統(tǒng)在三維交互操作的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了點云數(shù)據(jù)的精確配準(zhǔn)和林木參數(shù)的準(zhǔn)確提取。
【關(guān)鍵詞】：點云數(shù)據(jù) LiDAR 三維可視化 數(shù)據(jù)配準(zhǔn) 系統(tǒng)開發(fā)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 激光雷達點云數(shù)配準(zhǔn)研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 林木參數(shù)提取研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 LiDAR數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀15-16
• 1.3 主要研究內(nèi)容16
• 1.4 主要技術(shù)路線16-18
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第二章 點云數(shù)據(jù)處理主要算法研究與實現(xiàn)19-50
• 2.1 地基激光雷達點云數(shù)據(jù)采集19-21
• 2.2 地基激光雷達點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)21-45
• 2.2.1 粗配準(zhǔn)21-27
• 2.2.2 基于標(biāo)靶中心精確定位的點云配準(zhǔn)27-35
• 2.2.3 改進型基于KD樹的ICP配準(zhǔn)35-45
• 2.3 林木參數(shù)提取45-49
• 2.3.1 位置和胸徑提取算法45-46
• 2.3.2 樹高提取算法46-47
• 2.3.3 冠層面積提取算法47-49
• 2.4 本章小結(jié)49-50
• 第三章 系統(tǒng)設(shè)計和開發(fā)50-60
• 3.1 需求分析50-51
• 3.2 設(shè)計原則51-52
• 3.3 系統(tǒng)開發(fā)平臺設(shè)計52-53
• 3.3.1.NET開發(fā)平臺介紹52-53
• 3.3.2 Direct X11.0 三維開發(fā)引擎介紹53
• 3.4 系統(tǒng)架構(gòu)和功能設(shè)計53-55
• 3.5 系統(tǒng)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)介紹55-59
• 3.5.1 攝像機參數(shù)設(shè)置55-56
• 3.5.2 矩陣變換56-58
• 3.5.3 點云坐標(biāo)拾取方法58-59
• 3.6 本章小結(jié)59-60
• 第四章 系統(tǒng)功能實現(xiàn)和應(yīng)用60-77
• 4.1 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)主界面60
• 4.2 點云數(shù)據(jù)文件選項及格式轉(zhuǎn)換60-65
• 4.2.1 數(shù)據(jù)文件選項60-63
• 4.2.2 文件格式轉(zhuǎn)換63-64
• 4.2.3 背景色設(shè)置和點云著色64-65
• 4.3 三維可視化交互操作功能的實現(xiàn)65-70
• 4.3.1 矩陣變換功能的實現(xiàn)65-66
• 4.3.2 信息查詢66-67
• 4.3.3 點云點選和視圖變換67-69
• 4.3.4 旋轉(zhuǎn)中心設(shè)置和點云數(shù)據(jù)選擇69-70
• 4.4 點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)70-72
• 4.4.1 粗配準(zhǔn)70-71
• 4.4.2 基于KD樹的ICP精配準(zhǔn)71-72
• 4.5 林木參數(shù)提取72-76
• 4.5.1 位置和胸徑提取72-74
• 4.5.2 樹高提取74-75
• 4.5.3 冠層面積計算75-76
• 4.6 本章小結(jié)76-77
• 第五章 結(jié)論與展望77-79
• 5.1 結(jié)論77
• 5.2 展望77-79
• 致謝79-80
• 參考文獻80-86
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果86-87

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 戴玉成;張愛武;;三維激光掃描數(shù)據(jù)快速配準(zhǔn)算法研究[J];測繪通報;2010年06期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張會霞;三維激光掃描點云數(shù)據(jù)組織與可視化研究[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2010年

2 趙煦;基于地面激光掃描點云數(shù)據(jù)的三維重建方法研究[D];武漢大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：LiDAR數(shù)據(jù)處理與林木參數(shù)提取系統(tǒng)設(shè)計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：420842