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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于机载LiDAR技术的城市智能感知与变化检测技术研究
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基于机载LiDAR技术的城市智能感知与变化检测技术研究
 
     论文目录
 
摘要第10-11页
Abstract第11页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 机载LiDAR系统的研究进展第14-16页
        1.2.2 机载LiDAR系统的研究进展第16-17页
    1.3 研究目标与研究内容第17-18页
        1.3.1 研究目标第17页
        1.3.2 研究内容第17-18页
    1.4 论文研究方法及技术路线第18-19页
第二章 面向智能感知与变化检测的机载LiDAR数据预处理第19-42页
    2.1 机载LiDAR系统简介第19-21页
        2.1.1 机载LiDAR系统组成第19-20页
        2.1.2 机载LiDAR系统定位方程第20-21页
    2.2 基于自动连接线的点云航带平差研究第21-32页
        2.2.1 机载LiDAR系统误差源分析第21-22页
        2.2.2 点云航带平差模型第22-24页
        2.2.3 基于自动连接线的点云模块化航带平差算法第24-28页
        2.2.4 实验验证与结果分析第28-32页
    2.3 复杂环境下基于特征属性的多层次点云滤波分类第32-40页
        2.3.1 基于条带数据点云滤波第32-33页
        2.3.2 基于多次回波的点云滤波分类第33-36页
        2.3.3 复杂环境下基于特征属性的多层次滤波分类第36-37页
        2.3.4 实验验证与结果分析第37-40页
    2.4 小结第40-42页
第三章 基于空间属性和语义特征和点云智能表达第42-75页
    3.1 点云数据的组织方式第42-46页
        3.1.1 离散点云的数学表达第42-43页
        3.1.2 LAS文件结构解析第43-45页
        3.1.3 点云的组织结构第45-46页
    3.2 TIN数据组织与构网第46-51页
        3.2.1 经典TIN构建算法分析第46-48页
        3.2.2 简化Delaunay的快速三角网构建方法第48-49页
        3.2.3 特征线约束条件下的三角网构建方法第49-51页
    3.3 基于空间属性和语义特征的TIN数据结构设计第51-70页
        3.3.1 基于空间属性的TIN索引建立第51-53页
        3.3.2 数据结构设计第53-55页
        3.3.3 TIN简化计算第55-63页
        3.3.4 语义特征分析第63-66页
        3.3.5 实验验证及结果分析第66-70页
    3.4 大规模点云数据调度第70-74页
        3.4.1 基于网格计算的点云分块第70-71页
        3.4.2 基于内存映射方式读取三角网文件第71-72页
        3.4.3 实验验证与结果分析第72-74页
    3.5 小结第74-75页
第四章 基于多时相LiDAR点云的城市变化检测第75-97页
    4.1 引言第75页
    4.2 地表形变变化检测分析第75-86页
        4.2.1 基于改进型ICP算法的点集匹配第75-77页
        4.2.2 基于坡度熵的地表抽稀计算第77-80页
        4.2.3 三维地表变化检测第80-81页
        4.2.4 实验验证与结果分析第81-86页
    4.3 城市结构体变化检测分析第86-96页
        4.3.1 LiDAR点云局部曲面特征提取第86-88页
        4.3.2 基于形态学算子的点云噪声处理第88-90页
        4.3.3 基于差异性分析的结构体变化检测第90-92页
        4.3.4 实验验证与结果分析第92-96页
    4.4 小结第96-97页
第五章 结论与展望第97-99页
    5.1 结论第97-98页
    5.2 创新点第98页
    5.3 展望第98-99页
参考文献第99-107页
致谢第107-108页
攻读博士学位期间发表的文章第108-109页

 
 
论文编号BS4032414,这篇论文共109
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