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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 抽稀算法的国内外研究现状
1.2.1 非选择性抽稀算法
1.2.2 选择性抽稀算法
1.3 本文的研究内容
1.4 论文的组织结构
第二章 海量点云数据的空间索引
2.1 k近邻
2.2 空间索引
2.2.1 基于规则格网的空间索引
2.2.2 基于八叉树的空间索引
2.2.3 基于KD树空间索引
2.3 不同索引方法评价
第三章 机载LiDAR点云的粗差剔除
3.1 机载LiDAR的工作原理
3.2 机载LiDAR数据的粗差来源
3.3 基于假设检验的粗差剔除原理
3.4 粗差剔除步骤
3.5 粗差剔除实验
第四章 机载LiDAR点云抽稀算法
4.1 基于均匀格网的抽稀算法
4.2 基于坡度的抽稀算法
4.3 基于曲率的抽稀算法
4.3.1 曲率的概念
4.3.2 离散点云平均曲率的估算方法
4.3.3 算法步骤
4.4 三种抽稀算法的理论分析
第五章 公路勘察设计中点云抽稀实验与分析
5.1 公路机载LiDAR点云抽稀的必要性
5.2 实验数据介绍
5.3 实验平台介绍
5.3.1 硬件平台
5.3.2 软件平台
5.4 三种抽稀算法精度与抽稀率的关系实验
5.4.1 实验方法
5.4.2 算法精度的评价方法
5.4.3 抽稀软件介绍
5.4.4 实验数据准备
5.4.5 基于均匀格网的抽稀算法实验与分析
5.4.6 基于坡度的抽稀算法实验与分析
5.4.7 基于曲率的抽稀算法实验与分析
5.5 三种抽稀算法的实验结果对比分析
5.5.1 算法处理速度分析
5.5.2 精度比较分析
5.5.3 点位分布分析
总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
发表的学术论文：
参加的科研项目：
致谢
