海量机载LiDAR点云数据管理及可视化应用初探

发布时间：2017-03-25 14:04

  本文关键词：海量机载LiDAR点云数据管理及可视化应用初探，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)是一种快速获取高精度地面和地物三维信息的新技术,该系统获取的数据是一系列空间分布不规则的离散的三维点云。如何管理海量点云数据,对其进行动态调度显示并从中提取出有用的地形信息和地物信息,并研究点云数据在地形测绘、城市建设及林业规划等领域的应用,是当前急需解决的问题。基于此,本文重点研究了如何对海量激光点云数据管理与动态调度显示,并研究了如何在动态调度显示下对兴趣目标区域的地面点提取以及对兴趣建筑物点云提取。本文主要做了以下研究工作： 一、本文提出了基于虚拟格网的多层次细节方法来实现对海量机载激光点云数据的管理与动态调度显示。本文首先采用虚拟格网的方式对测区内的数据进行分块处理,这样既可以保留原始数据也不会对数据精度造成影响,然后为了方便后续的动态调度,本文在数据分块处理的基础上对每块数据按照多层次细节的方法进行分层处理,并把分层后的数据写入文件,同时记录该块数据的每一层数据在文件中的开始位置形成索引文件,最后本文在索引文件以及数据文件的基础上完成动态调度并且采用OpenGL技术进行显示。 二、在动态调度显示的基础上用户通过对兴趣目标区块的地形观察,从而能够设置更合适的地面点提取参数,增强了其适应性并且在执行地面点提取时动态构建目标区块的K-D树,加快了地面点提取时点的领域查询的速度。 三、交互式建筑物点云提取：本文主要研究在动态调度显示的基础上提取建筑物点云,因此需要操作人员在显示的基础上选取目标建筑物的一个种子点,然后依据一定的规则自动提取出该建筑的点云数据,从而完成建筑物的轮廓提取以及后续的三维建筑物建模等。
【关键词】：海量点云 动态调度显示 动态K-D树 交互式
【学位授予单位】：中国测绘科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 本文研究内容以及组织安排12-15
• 第二章 海量机载激光点云数据管理与动态调度显示15-31
• 2.1 引言15
• 2.2 海量机载激光点云数据管理15-23
• 2.2.1 点云数据组织分析15-17
• 2.2.2 基于虚拟格网的多层次细节方式的点云数据管理17-23
• 2.3 动态调度显示23-25
• 2.3.1 动态调度23-25
• 2.3.2 可视化显示25
• 2.4 实验与分析25-30
• 2.4.1 海量机载激光点云数据管理实验与分析26-27
• 2.4.2 动态调度显示实验与分析27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于动态K-D树的地面点提取31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 常见的滤波算法分析31-33
• 3.3 基于动态K-D树的地面点提取算法33-40
• 3.3.1 选取初始地面种子点33-34
• 3.3.2 初始地面种子点去噪34-36
• 3.3.3 初始地面种子点平滑36-37
• 3.3.4 兴趣目标区块地面点提取37-40
• 3.4 实验与分析40-46
• 3.4.1 实验数据40-42
• 3.4.2 实验结果与分析42-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 交互式建筑物点云提取47-61
• 4.1 引言47-48
• 4.2 交互式建筑物屋顶点云提取48-50
• 4.2.1 提取建筑物屋顶点云48-49
• 4.2.2 实验分析49-50
• 4.3 建筑物轮廓提取50-59
• 4.3.1 建筑物初始轮廓获取及优化50-58
• 4.3.2 实验分析58-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61-62
• 5.2 展望62-63
• 参考文献63-67
• 发表论文及参与项目情况67-69
• 致谢69

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本文编号：267290