雷射三維遙感的數據分析與特徵提取

《雷射三維遙感的數據分析與特徵提取》是2010年1月1日由科學出版社在出版的書籍。該書匯集了國家自然科學基金項目(40501061)和上海市教育委員會科研創新項目(10ZZ25)的主要成果。

基本介紹

• 書名：雷射三維遙感的數據分析與特徵提取
• ISBN： 9787030259233
• 頁數：225頁
• 出版社： 科學出版社
• 出版時間：162010年1月1日
• 裝幀：平裝
• 開本：16
• 正文語種: ：簡體中文, 英

內容簡介

雷射掃描測距技術是一種快速直接獲取地形表面模型的技術。《雷射三維遙感的數據分析與特徵提取》先簡述了遙感發展的現狀，分析了目前LIDAR研究的方向與內容；隨後詳細介紹了地面雷射掃描的原理，總結了已有的地面雷射掃瞄器的各項指標的檢校方法以及誤差模型；在三維建模、特徵線提取和數據壓縮方面分別給出了處理算法；此外，針對機載雷射掃描數據的內外業處理流程，詳細推導了機載雷射掃描的定位模型和誤差傳播模型；在粗差探測、數據分類、邊緣特徵提取和數據壓縮方面，分別給出了相應的模型和算法；最後融合點雲數據和多光譜影像的特徵分析，給出了融合數據的分類、三維特徵提取、水體提取、海岸線提取的方法。

目錄

前言

第1章 緒論

1.1 遙感發展

1.1.1 遙感感測器的發展

1.1.2 國內外遙感新技術

1.1.3 攝影測量的研究現狀

1.2 雷射掃描測距技術的發展

1.2.1 雷射掃描測距技術的發展歷程

1.2.2 雷射掃描測距技術的研究現狀

1.3 主要研究內容

1.3.1 本書主要內容

1.3.2 本書結構

第2章 地面雷射掃描

2.1 地面雷射掃描的原理

2.2 部分地面雷射掃瞄器器性能參數

2.3 地面雷射掃瞄器的檢校模型

2.4 地面雷射掃瞄器的精度檢校和誤差分析

2.5 數據格式分析

第3章 地面雷射掃描數據分析和特徵提取

3.1 雷射掃描數據處理流程

3.1.1 工作流程

3.1.2 外業數據採集

3.1.3 內業數據處理

3.1.4 數據處理總結

3.2 雷射掃描數據三維糾正與精度分析

3.2.1 雷射掃描數據的坐標轉換

3.2.2 套用實例

3.3 基於點雲數據的真三維建模

3.3.1 RBF內插原理

3.3.2 自適應CS-RBF算法

3.3.3 多尺度CS-RBF算法

3.3.4 三維建模效果顯示

3.4 點雲數據的特徵提取

3.4.1 點雲的等值線提取和多解析度表達

3.4.2 輪廓線特徵提取

3.5 地面三維雷射掃描的數據壓縮

3.5.1 雷射掃描數據的地形壓縮

3.5.2 基於真三維TIN的雷射掃描數據壓縮

3.5.3 壓縮方法總結

第4章 機載雷射掃描

4.1 機載雷射掃描硬體系統

4.1.1 姿態測量裝置INS

4.1.2 精確定位裝置GPS

4.1.3 雷射掃描系統

4.1.4 數位相機

4.1.5 系統控制器

4.2 機載雷射掃描的原理

4.3 機載雷射掃描的內外業處理流程

4.3.1 作業流程

4.3.2 機載雷射掃描外業數據獲取

4.3.3 機載雷射掃描內業數據處理

4.4 機載雷射掃描點雲存儲格式LAS分析

4.4.1 LAS1.0邏輯結構

4.4.2 LAS1.1 ，LAS1.2 ，LAS2.0的發展

4.5 機載雷射掃描數據的精度和誤差分析

4.5.1 機載LⅢAR定位模型

4.5.2 誤差來源分析

4.5.3 誤差模擬與分析

第5章 機載雷射掃描的數據分析和特徵提取

5.1 點雲數據的粗差探測

5.1.1 單一閾值法

5.1.2 活動閾值法

5.2 基於高程統計方法的點雲數據分類

5.2.1 點雲的高程統計直方圖

5.2.2 基於最佳閾值分析的點雲數據分割

5.2.3 示例與分析

5.2.4 結論

5.3 基於數學形態學的點雲數據目標分類和提取

5.3.1 三維數字圖像原理和三維數學形態學

5.3.2 基於三維數學形態學的點雲數據目標提取

5.4 點雲數據Mean Shift分類

5.4.1 基本Mean Shift

5.4.2 擴展的Mean Shift

5.4.3 Mean Shift算法

5.4.4 實例分析

5.4.5 三種數據分類方法總結

5.5 點雲數據分割和邊緣特徵提取

5.5.1 離散點雲數據柵格化

5.5.2 數字圖像的形態學處理

5.5.3 邊緣提取

5.5.4 地物點分類

5.5.5 實例分析

5.6 基於點雲數據的複雜城市數字地面模型獲取

5.6.1 點雲數據濾波預處理

5.6.2 克里金插值建模

5.6.3 城市區域數字地面模型提取實例

5.6.4 結論

5.7 機載雷射掃描數據的壓縮方法

5.7.1 基於不規則三角網的數據壓縮方法

5.7.2 基於高程方向不均等三維格網的壓縮方法

第6章 融合點雲數據和多光譜影像的特徵分析

6.1 點雲數據和多光譜影像的融合方法

6.1.1 LIDAR與影像的幾何配準

6.1.2 LIDAR與影像的融合

6.2 基於融合結果的Mean Shift分類

6.2.1 Mean Shift算法介紹

6.2.2 顏色空間的轉換

6.2.3 聚類參數的選取

6.2.4 分類誤差與精度分析

6.3 基於融合結果的城市三維特徵提取

6.3.1 點雲聚類

6.3.2 地麵點生成DEM

6.3.3 在DEM上構建三維建築物

6.3.4 在DEM上表達植被特徵

6.4 基於融合結果的水體提取

6.4.1 研究方法與數據

6.4.2 水體特徵提取模型

6.4.3 結果對比和精度分析

6.5 基於融合結果的海岸線提取

6.5.1 研究數據介紹

6.5.2 研究方法與思路

6.5.3 基岩岸線的提取

6.5.4 試驗結果與精度評估

參考文獻