面向快速建模的车载激光点云的城市典型地物分类方法研究

发布时间：2017-10-10 07:22

  本文关键词：面向快速建模的车载激光点云的城市典型地物分类方法研究

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【摘要】：随着信息社会的不断发展以及“数字地球”和“数字城市”的提出,城市表面信息的提取与应用显得日益重要。车载激光测量系统能够快速、精确得获取三维空间的信息的特点使得它成为解决城市空间信息快速采集和数据更新的一个很好的选择。但是对于快速获取城市的三维模型以及三维信息而言,车载激光点云的分类和快速建模是其必不可少的一步。 对于激光点云的处理的最终目标是建模,为了满足效率,最好是快速、自动的构网建模,而快速建模的基础为点云的分类结果。 目前并没有比较系统而成熟的专门针对车载激光扫描系统的分类方法并且面向快速建模的车载激光点云分类方法。针对这一个问题,本文借鉴了一些比较成熟的机载激光数据处理经验,并且依据车载激光扫描数据的特征,提出一种面向快速建模的车载激光点云分类的方法,以此获取城市地物的关键信息,服务于车载激光点云的快速建模。其中本文的研究内容为： 1)原始数据的采集和预处理,分析车载激光数据的特点以及车载数据与机载数据因为数据表现特征的差异而导致二者分类的差别,进而确定文中分类方法的依据。 2)车载激光数据的分类。分析车载激光扫描数据的特点,以及城市主要地物的表现特征,运用本文自定义的参数和形状特征,分别针对不同地物有不同的提取方法：对于地面,在原始数据中利用种子点面拟合的方法,将地面提取出来,对于路灯、树和建筑物这类主干部分垂直于地面的对象,先按照高度分层,然后利用各个目标的形状特征首先进行提取和区分,然后将各个的目标的关键信息(路灯：高度和位置,树：树冠、树径、树高、位置,建筑物：高度,边缘线,地面：格网抽稀后的面)用不同的文件存储。 3)读取上一步的分类结果,即分别读取不同对象的存储了关键信息的存储文件,用选择好的建模工具和建模方法建模,然后导入三维场景,生成城市三维建模的场景。 从本文实验结果可以看出,本文提出的算法对于车载激光点云的分类效果良好,精度较高。分类的结果可以直接用于单个目标的快速建模,具有很重要的实际应用价值。
【关键词】：车载点云数据 形状特征 点云分类 特征提取 分层
【学位授予单位】：首都师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P208;P225.2
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 图目录10-12
• 表目录12-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.2 研究现状与趋势15-18
• 1.2.1 三维建模的现状与趋势15-16
• 1.2.2 车载激光点云分类的现状16-18
• 1.3 研究内容和目标18-20
• 1.3.1 研究目标18
• 1.3.2 研究内容及技术路线18-20
• 1.4 篇章结构20-21
• 第二章 车载激光点云数据处理21-30
• 2.1 系统简介和工作原理21-24
• 2.1.1 系统简介21
• 2.1.2 系统工作原理21-24
• 2.2 数据预处理过程24
• 2.3 车载激光扫描数据24-29
• 2.3.1 车载激光点云的特点24-28
• 2.3.2 基于车载激光点云的特征的建模28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 车载激光点云分类方法30-44
• 3.1 车载激光点云分类方法的原理30-31
• 3.2 分类前准备31-32
• 3.3 地面滤波原理32-34
• 3.4 树的提取原理34-38
• 3.5 路灯的提取原理38-40
• 3.6 建筑物的提取原理40-44
• 第四章 实验与分析44-53
• 4.1 车载激光点云分类方法实验44-47
• 4.1.1 实验对象与数据44-45
• 4.1.2 车载激光点云的分类结果45-47
• 4.2 车载激光点云的快速建模47-51
• 4.2.1 地面和建筑物的建模47-48
• 4.2.2 其他对象的建模48-50
• 4.2.3 利用分类结果的快速建模结果50-51
• 4.3 结果分析51-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 总结53-54
• 5.1.1 本文主要的工作与创新53-54
• 5.2 展望54-55
• 参考文献55-59
• 致谢59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1005078