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基于Alpha shapes算法的机载激光测深点云分类研究

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基于Alpha shapes算法的机载激光测深点云分类研究
论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-16页
    1.2.1 机载激光测深技术第11-13页
    1.2.2 机载激光测深数据处理第13-16页
  1.3 文章主要研究内容第16-18页
第二章 机载激光测深系统构成及原理第18-27页
  2.1 机载激光测深系统组成和原理第18-20页
  2.2 机载激光测深系统误差来源第20-21页
    2.2.1 测距数据误差第20-21页
    2.2.2 DGPS定位误差第21页
    2.2.3 IMU测量误差第21页
    2.2.4 系统集成误差第21页
  2.3 点云数据构成及特点第21-24页
    2.3.1 LiDAR数据特点第21-23页
    2.3.2 LiDAR数据表达第23-24页
  2.4 激光点云分类的精度评定第24-27页
    2.4.1 目视法第24-25页
    2.4.2 随机抽样法第25页
    2.4.3 交叉表法第25-27页
第三章 Alpha shapes算法点云数据滤波第27-37页
  3.1 现有激光点云滤波算法第27-29页
    3.1.1 基于坡度变化的滤波算法第27页
    3.1.2 移动曲面拟合滤波算法第27-28页
    3.1.3 数学形态学方法第28页
    3.1.4 迭代线性最小二乘法第28页
    3.1.5 基于数据分割的滤波算法第28-29页
  3.2 三维Alpha Shapes算法原理与实现第29-33页
  3.3 三维Alpha Shapes算法精度评估第33-37页
第四章 三维Alpha shapes算法在水下点云分类中的应用第37-50页
  4.1 机载激光测深与常规激光测距的区别第37-39页
  4.2 水下点云分类第39-49页
    4.2.1 机载激光测深精度分析第40-44页
    4.2.2 基于Terrasolid软件的水下点云分类第44-46页
    4.2.3 三维Alpha shapes算法水下点云滤波第46-49页
  4.3 小结第49-50页
第五章 总结和展望第50-52页
  5.1 主要结论第50页
  5.2 不足与展望第50-52页
参考文献第52-54页
附录第54-65页
致谢第65页

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