基于车载LiDAR的海堤承灾体目标几何特征提取

摘要

多样、频发的海洋灾害给沿海经济发展和海洋生态环境造成了诸多不利影响。海堤承灾休是重要的海洋灾害承灾体之一。海堤承灾体现状调查，是加强海洋防灾减灾体系能力建设的重要基础工作，可以保障沿海地区人民群众的生命财产安全、促进经济快速发展、改善海洋生态环境，可为管理部门提供丰富准确的海堤承灾体基础地理信息，为减灾防灾的决策部署提供基础数据支撑。
　　目前海堤承灾体调查主要有基于全站仪、GPS-RTK等常规人工测量方法和基于高分辨率遥感影像的摄影测量方法。常规人工测量方法精度高，但效率低;基于高分辨率遥感影像的摄影测量方法效率高，但精度低。车载LiDAR测量作为新型的高精度移动测量技术，能快速、精确采集海堤承灾体三维信息，是海堤承灾体调查的有效手段。车载LiDAR获取的点云具有海量性、高冗余、多样性等特点，实现海堤承灾体几何特征的快速提取，是海堤车载LiDAR点云处理的重点研究方向。
　　本文选取广东省茂名市、湛江市的海堤承灾体为研究对象，基于车载LiDAR点云和海堤的几何结构特征，建立了海堤承灾体的几何特征模型;然后通过点云二、三维空间坐标转换，利用RANSAC算法，提出了基于海堤承灾体几何特征模型的自动提取算法，实现了海堤承灾体几何特征及其调查要素的自动提取，并通过试验验证了本文算法的可行性。本文主要内容如下:
　　1.本文通过大量的实地调研资料和广东省海堤建设相关规范，总结了广东省茂名市、湛江市境内标准和非标准的海堤结构型式，分析了不同结构型式的海堤几何特征，并建立了海堤承灾体几何特征表征模型。
　　2.利用先验知识对车载LiDAR点云进行粗分类，利用高程分布直方图实现点云去噪;针对预处理后的海堤LiDAR点云，基于海堤承灾体几何特征模型，结合RAN SAC特征线提取算法，提出了海堤承灾体几何特征自动提取算法。
　　3.将海堤承灾体几何特征自动提取算法的成果与人工提取成果进行对比，验证了该算法的可行性。得到以下结论:
　　(1)自动提取算法针对长度约1.1kin的标准结构型式的海堤，其自动提取成果的最小均方根误差可达0.094;针对长度约0.2km的非标准结构型式的海堤，其自动提取成果的最小均方根误差可达0.000。
　　(2)在时间效率上，获取长度约1.1kin的同一海堤承灾体的调查要素，自动提取算法相较于人工提取方法，节省了约80.95％的时间，显著提高了工作效率。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 海洋防灾减灾体系建设

1．1．2 海堤承灾体调查的重要性

1．2 国内外现状

1．2．1 海堤承灾体调查方法

1．2．2 车载LiDAR系统

1．2．3 车载LiDAR目标提取

1．3 研究目标与内容

1．3．1 研究目标

1．3．2 研究内容

1．4 本文组织结构

第二章 车载LiDAR与海堤承灾体

2．1 车载LiDAR系统工作原理

2．2 海堤承灾体

2．2．1 海洋灾害承灾体

2．2．2 海堤承灾体

2．2．3 海堤承灾体调查要素

2．3 海堤承灾体车载LiDAR点云

2．3．1 人工提取调查要素流程

2．3．2 车载LiDAR测量海堤承灾体分析

2．4 本章小结

第三章 海堤承灾体几何特征分析与模型建立

3．1 海堤结构型式分析

3．1．1 海堤结构型式类别

3．1．2 广东省标准的海堤结构型式

3．1．3 广东省非标准的海堤结构型式

3．2 海堤几何特征分析

3．2．1 标准的海堤几何特征

3．2．2 非标准的海堤几何特征

3．3 海堤承灾体几何特征模型建立

3．3．1 海堤几何特征示意图

3．3．2 海堤承灾体几何特征模型

3．4 本章小结

第四章 基于几何特征模型的车载LiDAR海堤承灾体目标提取

4．1 海堤承灾体车载LiDAR点云几何特征分析

4．1．1 标准海堤车载LiDAR点云的几何特征

4．1．2 非标准海堤车载LiDAR点云的几何特征

4．1．3 自动提取的海堤承灾体要素

4．2 车载LiDAR点云预处理

4．2．1 基于先验知识的海堤目标粗分类

4．2．2 基于高程分布直方图的海堤点云去噪

4．3 海堤承灾体几何特征自动提取算法

4．3．1 基于RANSAC算法的海堤特征线提取

4．3．2 海堤承灾体几何特征自动提取算法

4．3．3 海堤承灾体几何特征自动提取算法实现

4．4 本章小结

第五章 实验与分析

5．1 实验区域与数据采集

5．1．1 实验区概况

5．1．2 海堤承灾体车载LiDAR点云采集

5．2 海堤承灾体提取结果

5．2．1 试验区域

5．2．2 提取结果

5．3 试验分析

5．3．1 精度分析

5．3．2 综合分析

5．4 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 研究工作总结

6．2 论文的创新点

6．3 后续研究展望

致谢

参考文献

附录

攻读学位期间取得的研究成果