机载激光雷达系统数据后处理方法的研究

发布时间：2017-08-22 02:16

  本文关键词：机载激光雷达系统数据后处理方法的研究

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【摘要】：机载激光雷达测量技术是测绘领域的一项热门高新技术,机载激光雷达测量受外部环境和天气的影响很小,能够通过非接触主动测量来获取高精度真实地面的三维地形数据。因而在灾害监测、文物保护、电力线路勘测设计、森林植被调查、军事调查、地形测绘等方面得到了广泛的应用。随着机载激光雷达测量技术的不断进步,应用范围越来越广,硬件技术和系统集成问题已基本得到解决,但点云数据处理仍然是当前测绘领域的研究热点和重点,主要包括安置角误差的检校、点云自动化的滤波、机载激光雷达测量数据的地物提取等。本文对机载激光雷达数据处理进行了相关研究分析,首先分析了系统的组成和几何定位原理,研究了机载激光雷达数据处理的基本流程和系统的主要误差来源。着重研究了安置角检校的理论方法,并通过具体的检校实验及精度分析验证了只需选择特征地物,无地面控制点的安置角误差检校方法的正确性。针对当前滤波算法需要的参数多、阈值设置门槛高、适应性差的特点,本文提出了基于数学形态学开算子和偏度平衡法结合的滤波方法。该方法克服了偏度平衡法需要地形绝度平坦的缺点,充分利用了偏度平衡法不需要阈值和数学形态学开算子参数设置门槛低、效率高的优点,并通过实验检验了该方法的可行性。针对滤波后得到的非地面点(房屋、植被等),本文提出了对模糊C-均值聚类(FCM)改进的一种屋顶点提取方法。该方法主要克服了模糊C-均值聚类算法中分类结果与初始位置有关的不足,以及容易出现局部最优的缺点,将模拟退火算法和遗传算法相结合,利用它们各自算法的优势,克服了遗传算法的早熟现象。使得模糊C-均值聚类更有效、更快速地收敛到全局最优解,成功地进行了屋顶点的提取。
【关键词】：机载激光雷达技术数据处理 安置角检校 偏度平衡法 渐进形态学 模糊C-均值聚类
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P225;P23
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究概况10-11
• 1.2.1 国外研究概况10-11
• 1.2.2 国内研究概况11
• 1.3 本文的主要研究内容11-12
• 1.4 论文的组织结构12-13
• 2 机载激光雷达测量系统及数据处理13-21
• 2.1 机载激光雷达测量系统的组成13-14
• 2.1.1 遥感平台13
• 2.1.2 激光测距单元13
• 2.1.3 动态差分GPS接收机和IMU13
• 2.1.4 数码相机13-14
• 2.1.5 飞行控制系统14
• 2.2 机载激光雷达测量系统的几何定位原理14-17
• 2.2.1 坐标转换14-15
• 2.2.2 坐标系转换的构象方程15-17
• 2.3 机载激光雷达测量系统的工作流程17-19
• 2.3.1 航摄准备17
• 2.3.2 航摄数据采集17-18
• 2.3.3 机载激光雷达数据处理18-19
• 2.4 本章小结19-21
• 3 机载激光雷达数据的安置角检校21-35
• 3.1 引言21
• 3.2 系统单机误差21
• 3.3 系统集成误差21-23
• 3.3.1 偏心量误差21-23
• 3.3.2 安置角误差23
• 3.4 安置角检校及其实验分析23-34
• 3.4.1 安置角检校的原理23-26
• 3.4.2 安置角检校场的选择26
• 3.4.3 手动安置角误差检校26-32
• 3.4.4 实验结果分析32-34
• 3.5 本章小结34-35
• 4 机载激光雷达DEM提取35-47
• 4.1 引言35
• 4.2 现有滤波算法及存在的问题35-38
• 4.2.1 迭代最小二乘线性内插滤波算法35-36
• 4.2.2 基于不规则三角网的滤波算法36
• 4.2.3 基于坡度变化的滤波算法36-37
• 4.2.4 移动窗.滤波法37
• 4.2.5 基于形态学的滤波方法37
• 4.2.6 偏度平衡滤波方法37-38
• 4.3 基于偏度平衡法和形态学开算子的一种滤波方法38-42
• 4.3.1 偏度平衡法的基本原理38-39
• 4.3.2 渐进形态学开运算基本原理39-40
• 4.3.3 基于偏度平衡法和形态学开算子滤波的思想原理40-42
• 4.4 基于偏度平衡法和形态学开算子滤波的实验验证42-46
• 4.4.1 改进算法合理性验证42-43
• 4.4.2 改进算法适应性验证43-46
• 4.5 实验结论46
• 4.6 本章小结46-47
• 5 基于遗传模拟退火算法的FCM改进的房屋提取47-57
• 5.1 引言47
• 5.2 模糊C-均值聚类理论47-48
• 5.3 基于遗传模拟退火算法的FCM改进算法48-51
• 5.3.1 遗传算法理论48-49
• 5.3.2 模拟退火的算法理论49
• 5.3.3 基于遗传模拟退火算法的FCM改进算法流程（SAGA）49-51
• 5.4 算法验证51-56
• 5.4.1 实验分析53-56
• 5.4.2 实验结论56
• 5.5 本章小结56-57
• 6 结论与展望57-59
• 6.1 结论57
• 6.2 存在的问题与研究展望57-59
• 致谢59-61
• 参考文献61-64

【参考文献】

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1 武兆慧,张桂娟,刘希玉;基于模拟退火遗传算法的聚类分析[J];计算机应用研究;2005年12期

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本文编号：716484