基于克里金算法的点云数据插值研究

发布时间：2017-10-13 02:08

  本文关键词：基于克里金算法的点云数据插值研究

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【摘要】：三维激光扫描技术又被称为“高清晰测量（High Definition Surveying，HDS）”，，是二十世纪九十年代中期，快速发展起来的测量新技术，在地形测量、古建筑物保护、逆向工程等方面有着广泛的应用。 利用三维激光扫描仪对地形进行精细扫描，可以大面积高分辨率的获取被测地貌点的三维坐标数据，构建高精度数字高程模型（DEM）。地形点云数据获取过程受到外界环境的影响，如地表存在大量非地面点（如杂草，小的灌木等），点云数据在后期处理中，相关非地面点需要被剔除掉，实际获取的地形点云数据分布不规则、不均匀。使用分布不规则、不均匀的点云数据构建高精度DEM过程中，需要对点云数据进行修补，空间插值技术是实现点云数据修补的有效途径之一。常见的空间插值方法有：克里金插值、反距离加权插值、最近邻点插值，自然邻域插值等。本文主要研究利用克里金插值算法对点云数据进行修补。 本文较系统地对三维激光扫描技术基础、克里金插值算法基本原理和点云数据克里金插值流程进行了探讨，主要研究内容如下： 1、回顾了三维激光扫描仪技术的发展历程和研究现状，介绍了三维激光扫描仪技术的构成、原理以及外业工作流程和主要应用领域。 2、详细介绍了克里金插值算法的基本原理，对克里金插值算法中涉及到的相关理论进行了详细的研究，如区域化研究变量、实验变差函数值、理论变差函数模型、实验变差函数值的拟合、理论变差函数模型的套合等。 3、利用克里金插值、反距离加权插值、最近邻点插值对实验点云数据进行空间插值，将三种插值结果分别与原始实验数据进行对比分析，比较克里金插值与其它插值算法的优势与不足。同时对影响克里金插值结果的因素进行相应的研究。
【关键词】：点云数据 克里金插值算法 反距离加权插值 最近邻点插值 误差分析
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P225.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 研究现状及发展10-13
• 1.2.1 空间插值技术研究现状10-12
• 1.2.2 克里金插值研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容及工作安排13-14
• 第二章 三维激光扫描技术14-21
• 2.1 地面三维激光扫描仪的构成14-15
• 2.2 地面三维激光扫描仪的工作原理15
• 2.3 徕卡 HDS ScanStation2 地面三维激光扫描仪简介15-16
• 2.4 地面三维激光扫描仪测量主要工作流程16-19
• 2.5 三维激光扫描技术应用19-20
• 2.6 本章小结20-21
• 第三章 克里金插值算法基本原理21-38
• 3.1 克里金插值中相关概率统计知识21-22
• 3.1.1 随机变量概念及特征值21-22
• 3.2 克里金插值中重要概念22-33
• 3.2.1 区域化变量22-23
• 3.2.2 变差函数23-32
• 3.2.3 协方差函数32-33
• 3.3 克里金插值算法原理33-35
• 3.4 克里金插值算法实例介绍35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 基于克里金插值算法点云数据插值实验38-68
• 4.1 点云数据来源及概况38-39
• 4.2 基于克里金插值算法点云数据插值实验39-50
• 4.2.1 克里金插值流程图40
• 4.2.2 实验变差函数值40-43
• 4.2.3 实验变差函数值拟合43-46
• 4.2.4 理论变差函数的最优性检验46-48
• 4.2.5 格网点克里金插值48-50
• 4.3 基于其它插值方法的点云数据插值实验50-58
• 4.3.1 基于反距离加权算法点云数据插值50-54
• 4.3.2 基于最近邻点点云数据插值54
• 4.3.3 其它插值方法与克里金插值方法的效果比较54-58
• 4.4 影响克里金插值精度的因素58-64
• 4.4.1 理论变差函数因素对克里金插值结果的敏感性分析59-60
• 4.4.2 采样点数目对克里金插值结果的敏感性分析60-62
• 4.4.3 点云数据空洞对克里金插值结果的敏感性分析62-64
• 4.5 不同点云数据克里金插值实验64-67
• 4.6 本章小结67-68
• 结论与展望68-71
• 参考文献71-74
• 致谢74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1022208