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基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的城区建筑物提取研究
中文名称: 基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的城区建筑物提取研究
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论文编号: 4134260收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Building Detection in Urban Area Based on Aerial LiDAR Data and High Resolution Remotely Sensed Imagery
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 地图学与地理信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 机载LiDAR 建筑物提取 数据集成 滤波 QuickBird
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 建筑物作为城市地面的重要特征,在城市规划、灾害预报、资源勘探、数字城市以及军事(略)有着重要的应用.因此,研究建筑物的自动提取技术具有十分现实的意义.机载LiDAR可快速、精确、直接获取地表三维信息,基于该数据源提取城市建筑物(略)成为一种新的发展趋势,但整体精度不高.而高分辨率遥感影像中具有丰富的光谱信息,对机载LiDAR是一个很好的补充,两者的集成将更加有利于建筑物自动、准确地提取. 本文在总结前人研究基础上,提出一种融合机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像的分层分类算法来提取城区建筑物.首先,将原始LiDAR点云数据插值后生成的数字表面模型(DSM)与滤波后得(略)模型(DEM)做差值运算得到归一化数字表面模型(nDSM),并基于(略)验知识,选取研究区的最小建筑高度作为阈值滤除部分地面物体.然后,采用区域生长算法将高程滤波后的nDSM分割成互不重叠的区域.最后,对易与建筑物混分的植(略)步滤除:基于NDVI滤除和基于空间关系滤除,得到最后的建筑物结果.主要研究内容和研究结论如下: ⒈机载LiDAR数据组织:通过分析机载LiDAR数据特点和各种数据组织形式优...
As important symb(omitted) city ground, buildings are vital to urban planning, hazard forecast, resource exploration, digit(omitted)d military reconnaissance, etc. Therefore, researches on the automatic buildings detection are of practical si(omitted). The airborne LiDAR obtains 3-d information rapidly, acc(omitted)d directly, and the researches on the buildings detection from this data source have beco(omitted) development trend, but, without high overall accuracy. High-resolution remote sensing image...
目录:
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第8-11页
图目录第11-12页
表目录第12-13页
第1章 绪论第13-20页
  ·选题依据与背景第13-14页
    ·选题依据第13页
    ·课题支持第13-14页
  ·国内外研究现状第14-17页
    ·机载激光雷达数据滤波算法研究现状第14-15页
    ·基于机载激光雷达数据的建筑物提取研究现状第15-16页
    ·融合机载激光雷达和影像数据的建筑物提取研究现状第16-17页
  ·研究内容与章节安排第17-18页
    ·研究内容第17-18页
    ·论文组织第18页
  ·技术路线第18-20页
第2章 研究区与实验数据第20-23页
  ·研究区概况第20页
  ·QuickBird遥感图像第20-21页
  ·机载LiDAR数据第21-23页
第3章 机载激光雷达数据滤波算法研究第23-39页
  ·概述第23-27页
    ·滤波困难分析第23-26页
    ·滤波算法分类第26-27页
  ·典型滤波算法及评价第27-31页
    ·基于数学形态学的滤波算法第28-29页
    ·基于坡度的滤波算法第29-30页
    ·基于不规则三角网的滤波算法第30-31页
    ·基于约束曲面的滤波方法第31页
  ·改进的基于表面拟合的滤波算法第31-39页
    ·基于表面拟合的滤波算法原理第31-32页
    ·改进的滤波算法原理第32-33页
    ·滤波实验第33-34页
    ·滤波实验结果及分析第34-37页
    ·滤波算法再改进第37-39页
第4章 基于LiDAR与高分辨率遥感影像的建筑物提取方法研究第39-50页
  ·激光雷达数据组织第39-40页
  ·DSM插值第40-43页
    ·DSM插值理论基础第40-41页
    ·新的DSM插值算法第41-42页
    ·灰度量化生成DSM深度影像第42-43页
  ·nDSM生成与图像分割第43-46页
    ·nDSM生成与高程滤波第43-45页
    ·基于区域生长的图像分割第45-46页
  ·植被滤除第46-48页
    ·基于NDVI滤除植被第47-48页
    ·基于空间关系滤除植被第48页
  ·精度评价方法第48-50页
第5章 实验结果与分析第50-56页
  ·实验平台第50页
  ·实验结果第50-51页
  ·植被滤除分析第51-53页
  ·提取结果错误分析第53-54页
  ·建筑物边缘及主体精度评价第54-56页
第6章 结论与展望第56-58页
  ·研究结论第56-57页
  ·本文创新点第57页
  ·下一步要解决的问题第57-58页
参考文献第58-62页
附录:相关术语第62-63页
攻读学位期间获得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页
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