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多源数据辅助的LiDAR三维城市快速建模

发布时间:2017-06-20 01:06

  本文关键词:多源数据辅助的LiDAR三维城市快速建模,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着全球范围内智慧城市μ建设的展开,其对于电子导航电子商务电子政务城市建设公共交通医疗救护实时信息发布灾害应急响应等方面的作用不断显现三维城市模型作为集成化公共服务平台的基本数据,对该类模型进行快速创建维护与更新是十分重要的机载激光雷达(Airborne Light Detection and Ranging,AirborneLiDAR)是一项非常适于三维城市建模的新型技术手段该技术可以快速准确地获取高精度城市几何重建信息,但包括纹理信息在内的其余重建信息则需要借助其它技术手段来获取因此,如何综合各项技术手段进行三维城市建模,同时保证建模效率与模型质量成为了研究重点因此,本文以机载激光雷达数据为基础,同时引入多源数据辅助进行快速三维城市建模研究 本文对可用于三维城市建模的技术手段以及软件平台进行了分析与评价,并提出了基于多级模式建模的技术路线,,围绕两组机载激光雷达数据展开实验研究首先以机载激光雷达数据为基础,以DEM为辅助进行了几何重建重建过程中对基于点云数据空间信息的地形提取算法以及建筑物滤波算法进行了总结;并讨论了基于点云数据属性信息的分类方法之后以多源纹理数据为基础,讨论了基于定向与非定向的纹理重建方案,并以后者对部分实验数据进行了纹理重建最后以机载激光雷达数据为基础,应用自动建模解决方案进行了三维城市模型的快速重建,并对两组重建结果进行了对比分析整理实验全部过程,总结得到了基于多级模式的三维城市重建方案 实验证明,机载激光雷达数据可以为三维城市建模提供非常优秀的数据几何精度,引入多源数据辅助可以在很大程度上提高三维城市建模效率多级模式三维城市重建是在相同技术条件下同时满足建模效率需求与模型精度需求的一种有效方式随着科技的发展,多级建模模式将会不断扩充完善,相信将有广泛的应用前景与实际意义
【关键词】:机载激光雷达 三维城市模型 摄影测量 点云数据
【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】:TP391.41;P208
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 研究目的与意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.3 本文研究内容与组织结构12-15
  • 1.3.1 研究内容12-13
  • 1.3.2 组织结构13-15
  • 第二章 三维城市建模简述15-39
  • 2.1 三维城市建模数据获取方式15-28
  • 2.1.1 激光雷达15-22
  • 2.1.2 数字摄影测量22-24
  • 2.1.3 航天遥感24-25
  • 2.1.4 多源无序影像25
  • 2.1.5 其他数据获取方式25-27
  • 2.1.6 小结27-28
  • 2.2 三维城市建模软件28-37
  • 2.2.1 Microstation28-33
  • 2.2.2 ENVI33
  • 2.2.3 3ds Max33-34
  • 2.2.4 其它常用建模软件34-37
  • 2.3 多级建模模式的提出37-39
  • 第三章 几何重建39-65
  • 3.1 机载激光雷达数据简介39-43
  • 3.1.1 机载激光雷达数据格式39
  • 3.1.2 激光雷达数据内容39-40
  • 3.1.3 实验数据介绍40-41
  • 3.1.4 机载激光雷达工作流程简介41-43
  • 3.2 机载激光雷达数据前期处理43-48
  • 3.2.1 数据预处理43
  • 3.2.2 数据输入以及数据分块43-44
  • 3.2.3 航带拼接粗差改正44-48
  • 3.3 机载激光雷达数据分类48-65
  • 3.3.1 主要滤波方法49-50
  • 3.3.2 基于渐进式不规则三角网迭代加密算法进行地形提取50-53
  • 3.3.3 基于 DEM 辅助的地形提取53-54
  • 3.3.4 建筑物提取54-62
  • 3.3.5 人工分类62-63
  • 3.3.6 模型生成63-65
  • 第四章 纹理重建65-75
  • 4.1 定向纹理重建65-67
  • 4.2 非定向纹理重建67-75
  • 4.2.1 大数据时代的到来67-68
  • 4.2.2 基于多源数据辅助纹理重建68-72
  • 4.2.3 模型真实感恢复72-73
  • 4.2.4 其他人工地物恢复73-75
  • 第五章 自动重建方案75-83
  • 5.1 自动重建平台介绍75-76
  • 5.2 点云数据浏览与数据检查76-77
  • 5.3 点云数据处理77-80
  • 5.3.1 基于原始数据的自动建模78-79
  • 5.3.2 基于整理后数据的自动建模79-80
  • 5.4 点云数据处理结果编辑与完善80-81
  • 5.5 结果输出81-83
  • 分析与结论83-88
  • 6.1 多级建模模式分析83-84
  • 6.2 结论84-85
  • 6.3 存在问题及解决办法85-86
  • 6.4 展望86-88
  • 参考文献88-91
  • 致谢91

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号:464197

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