精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法研究

发布时间：2017-04-11 13:19

  本文关键词：精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机载激光雷达(LightDetectionAndRanging, LiDAR)能获取高密度点云,已逐渐成为快速建立高精度DEM(DigitalElevationModel,数字高程模型)最有效的方法之一。然而,实际应用中,往往并不需要如此庞大的数据量。另一方面,海量数据会加大数据处理难度,影响工作效率。国内外学者对于LiDAR点云数据的压缩算法,进行了很多研究,也取得了很多显著的成果。但是,如何更好地匹配地形,保留地形特征点依然是研究的重点与难点。同时,针对一个具体的工程项目,在满足实际应用精度要求的情况下,对于点云数据压缩的程度问题没有一个明确的指标。针对上述问题,本文开展了以下研究工作： (1)查阅了国内外关于机载LiDAR点云数据DEM压缩算法的研究成果,对各种算法的优点以及存在的问题进行了归纳、总结。 (2)介绍了地形信息熵的概念,由于地形信息熵值能够很好地表征地形复杂程度,在此基础上尝试改进了一种基于地形信息熵的数据DEM压缩算法。 (3)介绍了DEM精度分析的相关问题,包括DEM精度的概念、数学模型、评价方法以及评价指标等等。 (4)重点研究总结了基于坡度的压缩算法。结合对DEM精度的研究,提出了一种精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法。 (5)结果表明,利用本文提出的精度约束下的机载LiDAR点云数据DEM压缩算法能够较好地将压缩率与精度指标对应起来。得到了平地、丘陵、山地数据分别在压缩率为10%-90%时的DEM精度指标。同时,得到了平地、丘陵、山地数据分别在1：500、1：1000、1：2000、1：5000、1：10000比例尺DEM精度要求下的最大压缩程度即最低压缩率。这对于实际工程中DEM压缩具有参考价值：
【关键词】：LiDAR DEM 压缩率 精度约束 地形信息熵
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P208;P225
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-14
• 1.1 研究背景11
• 1.2 研究目的及意义11-12
• 1.3 研究内容12
• 1.4 技术路线12
• 1.5 论文的组织结构12-14
• 第2章 国内外研究现状14-19
• 2.1 引言14
• 2.2 基于LiDAR数据DEM压缩算法评价指标14-15
• 2.3 已有算法15-18
• 2.3.1 不顾及地形特征的压缩15
• 2.3.2 顾及地形特征的压缩15-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 基于地形信息熵的DEM压缩算法19-27
• 3.1 引言19
• 3.2 地形信息熵19-20
• 3.3 地形信息熵的主要特点20
• 3.4 地形信息熵的应用20-21
• 3.5 基于地形信息熵的点云数据压缩21-26
• 3.5.1 算法思想21
• 3.5.2 TIN的构建21-24
• 3.5.3 算法步骤24-26
• 3.6 本章小结26-27
• 第4章 DEM精度评价27-34
• 4.1 引言27
• 4.2 数字高程模型精度的数学模型27-28
• 4.3 现有DEM精度模型28-29
• 4.4 DEM精度评价方法及指标29-33
• 4.4.1 检查点法29-32
• 4.4.2 等高线法32-33
• 4.5 本章小结33-34
• 第5章 DEM精度约束的压缩算法34-43
• 5.1 概述34
• 5.2 基于坡度的压缩算法34-35
• 5.3 坡度35-37
• 5.4 坡度与DEM精度的关系37-38
• 5.5 DEM精度约束的压缩算法38-42
• 5.5.1 算法步骤39-42
• 5.6 本章小结42-43
• 第6章 实验与分析43-66
• 6.1 实验数据介绍43
• 6.2 实验平台介绍43
• 6.2.1 硬件平台43
• 6.2.2 软件平台43
• 6.3 地形分类实验43-48
• 6.3.1 实验方法43-44
• 6.3.2 实验结果44-48
• 6.4 DEM精度约束的压缩算法的实验48-59
• 6.4.1 实验方法48
• 6.4.2 精度评价指标48-49
• 6.4.3 实验结果49-58
• 6.4.4 实验小结58-59
• 6.5 基于地形信息熵算法的实验59-65
• 6.5.1 实验方法59
• 6.5.2 实验结果59-64
• 6.5.3 实验小结64-65
• 6.6 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-72

【参考文献】

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本文编号：299200