论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-34页 |
| 1.1 引言 | 第13-15页 |
| 1.2 点云与影像数据融合分类的理论基础 | 第15-16页 |
| 1.2.1 多源遥感数据融合的理论意义 | 第15页 |
| 1.2.2 点云与影像数据融合分类的概念 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 1.3.1 点云与影像数据融合分类的发展 | 第16-18页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.3 国内研究现状 | 第21-23页 |
| 1.4 实验数据 | 第23-30页 |
| 1.4.1 Niagara 数据 | 第24-25页 |
| 1.4.2 Vaihingen 数据 | 第25-28页 |
| 1.4.3 河南某地区数据 | 第28-30页 |
| 1.5 论文的研究内容及章节安排 | 第30-34页 |
| 1.5.1 论文的总体思路 | 第30-32页 |
| 1.5.2 论文的组织 | 第32-34页 |
| 第二章 机载 LiDAR 点云与遥感影像的配准及滤波 | 第34-48页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 机载 LiDAR 点云与遥感影像的配准 | 第34-37页 |
| 2.2.1 配准的基本问题 | 第34-35页 |
| 2.2.2 常用的配准变换模型及实例 | 第35-37页 |
| 2.3 无需阈值支持的机载 LiDAR 点云数据滤波 | 第37-46页 |
| 2.3.1 机载 LiDAR 点云数据滤波 | 第37-38页 |
| 2.3.2 基于偏度平衡的点云数据滤波 | 第38-40页 |
| 2.3.3 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 机载 LiDAR 点云与遥感影像的特征提取与分析 | 第48-73页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 LiDAR 特征提取 | 第49-66页 |
| 3.2.1 点云直接特征提取 | 第49-53页 |
| 3.2.2 点云间接特征提取 | 第53-66页 |
| 3.3 遥感影像特征提取 | 第66-71页 |
| 3.3.1 光谱特征提取 | 第66-70页 |
| 3.3.2 纹理特征提取 | 第70-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 基于 SVM 的机载 LiDAR 点云与遥感影像融合分类 | 第73-101页 |
| 4.1 引言 | 第73页 |
| 4.2 支持向量机 | 第73-80页 |
| 4.2.1 线性模型 | 第74-75页 |
| 4.2.2 非线性模型 | 第75-77页 |
| 4.2.3 RBF 核 | 第77-78页 |
| 4.2.4 交叉验证及网格搜索 | 第78-80页 |
| 4.3 基于 SVM 的融合分类实验 | 第80-100页 |
| 4.3.1 实验准备工作 | 第81-82页 |
| 4.3.2 实验过程及结果 | 第82-90页 |
| 4.3.3 实验分析、精度评价及实验对比 | 第90-100页 |
| 4.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 第五章 机载 LiDAR 点云与遥感影像融合分类的特征空间分析 | 第101-119页 |
| 5.1 引言 | 第101-102页 |
| 5.2 影像辅助点云分类的特征空间分析 | 第102-113页 |
| 5.2.1 点云特征分析 | 第102-109页 |
| 5.2.2 影像特征分析 | 第109-113页 |
| 5.2.3 结论 | 第113页 |
| 5.3 点云辅助影像分类的特征空间分析 | 第113-118页 |
| 5.3.1 点云综合特征分析 | 第114-115页 |
| 5.3.2 NH 特征分析 | 第115-117页 |
| 5.3.3 结论 | 第117-118页 |
| 5.4 本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 机载 LiDAR 点云与遥感影像融合的地物精细分类 | 第119-150页 |
| 6.1 引言 | 第119-120页 |
| 6.2 Mode 滤波器 | 第120-124页 |
| 6.2.1 滤波器原理 | 第120-121页 |
| 6.2.2 改进的 Mode 滤波器 | 第121-122页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第122-124页 |
| 6.3 基于决策树的地物精细分类 | 第124-128页 |
| 6.3.1 点云支持下地物精细分类的实现方法 | 第125-127页 |
| 6.3.2 实验结果与分析 | 第127-128页 |
| 6.4 点云与影像融合的树种分类 | 第128-149页 |
| 6.4.1 研究背景及现状 | 第129-131页 |
| 6.4.2 树种专属特征提取与分析 | 第131-141页 |
| 6.4.3 基于 SVM 的树种分类实验 | 第141-149页 |
| 6.5 本章小结 | 第149-150页 |
| 第七章 总结与展望 | 第150-154页 |
| 7.1 总结 | 第150-152页 |
| 7.2 下一步研究的方向 | 第152-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
| 参考文献 | 第155-162页 |
| 附录 | 第162-165页 |
| 作者简历 | 第165页 |
