机载激光雷达数据滤波与建筑物提取方法研究

摘要

机载激光雷达是一项新的用于获取地形地物信息的对地观测技术,已成为遥感领域具有重要意义和重大应用价值的研究方向之一。
　　本文以机载激光雷达获取的三维点云数据为研究对象,详细介绍机载激光雷达系统工作原理和数据获取的过程,在这一基础上深入研究了点云数据的粗差剔除预处理,并对剔除后的点云进行了数据滤波,最终以支持向量机作为建筑物提取的理论支撑,完成了点云中建筑物区域的识别与提取。
　　本文的主要工作分为以下几个部分:
　　详细介绍机载激光雷达的系统组成、测距原理和定位原理,对点云数据作了清晰的说明,并对目前的商用机载激光雷达系统进行了列举和比较。通过对原始点云数据中粗差产生的原因以及粗差分布作初步分析,进行了基于PCA的三维形状分析的粗差剔除,与其它剔除方法比较,对粗差剔除结果作了总结。
　　在粗差剔除的基础上，进一步实现了渐进加密不规则三角网的滤波,获取了地面点和非地面点两个激光脚点的集合。这种方法数学原理简单清楚,更重要的是,它对地形和地物目标类型适应性较好,在上一步预处理之后,滤波错误率得到了更好的控制。
　　本文最后提出了一种基于支持向量机的建筑物提取的新策略。由于点云数据经过滤波处理后只包含建筑物和植被等地物类型,本文将以此作为待分类的对象,首先选择合适的特征,利用Gabor滤波器组提取多维高程纹理特征,解决了建筑物与高大植被区分的问题,再以支持向量机作为分类器,选取合适数目的样本进行训练和分类,最终得到了建筑物区域,实现建筑物提取。实验验证了这一策略的可行性及其实际应用价值。
　　本论文是以机载激光雷达点云数据作为唯一数据源,结合应用了各种处理算法的优势,完成了建筑物区域的提取与识别,这对于激光雷达数据处理有一定的实际意义。

目录

机载激光雷达数据滤波与建筑物提取方法研究

RESEARCH ON METHODOLOGY OF LIDAR DATA FILTERING AND BUILDING EXTRACTION

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1引言

1.2研究背景及目的意义

1.3国内外研究现状

1.4论文内容与结构体系

第2章机载激光雷达成像原理与预处理

2.1LiDAR系统组成与基本工作原理

2.2LiDAR点云数据

2.3LiDAR点云数据预处理

2.4本章小结

第3章机载激光雷达点云数据滤波

3.1现有滤波方法简述

3.2渐进加密三角网滤波算法

3.3实验结果与分析

3.4本章小结

第4章基于支持向量机的激光雷达建筑物提取

4.1Gabor小波理论与高程纹理提取

4.2支持向量机基本理论

4.3基于分类的建筑物提取

4.4实验结果与分析

4.5本章小结

结论

参考文献

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致谢