利用dsm点云提取dem的关键技术研究

《利用dsm点云提取dem的关键技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、ｋ中图分类号Ｐ２８蒋统公开－３：、ＵＤＣ：＊本校编号：讀州义通乂肇硕±学位论文论蝴目ＤＳＭ点云提取ＤＥＭ的关键技术研究＝利用研究生嫂名：杜浩学号：０２１３０７３５、李扶銳职硫、学校指导教师姓名：研究Ｉ副教授：张力理学硕去地理信息系统申请学位等级：专业：地图学与２０１６６１７２０１６０６０３，０，论义答辩日期．．论文提交日期：：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果＞，除了文中特别加１＾１标注和致谢么处外，论文中不包

2、含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。＂＂＾（学位论文作者签名；签子日期：＾＾年Ｓ月日７＾＾学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州交通大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（

3、保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：知（＾年＾月３？日签字日期；ｔＷ年ｊｒ月日＾硕士学位论文利用DSM点云提取DEM的关键技术研究ResearchontheKeyTechnologyofDEMExtractionBasedonDSMPointClouds作者姓名：杜浩学科、专业：地图学与地理信息系统研究方向：摄影测量与遥感图像处理学号：02130735指导教师：张力、李轶鲲完成日期：2016.05兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要随

4、着摄影测量技术的飞速发展，激光机载LiDAR和影像匹配技术在地理国情检测、数字三维建模等方面应用广泛。本文分别从点云数据滤波和点云数据抽稀两个方面进行探讨研究。由于原始点云数据分布规律杂乱，且存在噪声点等低异常点，数据预处理显得尤为重要。本文通过格网划分原始点云数据，并对格网进行编号，便于数据管理，在格网划分基础上使用数学形态学的开、闭运算相结合的方式剔除低异常点。本文提出了一种基于多分辨率的点云数据滤波算法：点云数据滤波的实质是分类地面点与地物点，在一定区域内，格网最低点为地面点，选取并标记为初始地面控制点；使用TPS对下一层所选控制点进

5、行插值运算，利用标准差滤除阈值高于TPS插值面的控制点，并迭代运算到最终分辨率；最终基于区域生长和三角网滤除地物点。实验表明，基于多分辨率的点云数据滤波算法能够有效地滤除地物点，并达到精度要求，对于复杂度较高的地形区域，算法有一定的缺陷。海量点云数据有助于高精度的地形表达，与之带来的是更多的冗余数据，如何剔除这些冗余数据，对数据存储有着重要的作用。文本提出了一种顾及地形特征的点云数据抽稀算法：首先标记边界特征点，其次提取格网中局部极值点，和边界点作为种子点构建TIN；然后利用一定原则逐渐选取非种子点中的地形特征点加密TIN；为进一步减少经过

6、以上处理后残留的冗余点，采用一种临近三角面的平面测试策略剔除三角网中可能存在的冗余点，得到最终结果。通过模拟数据和不同地形的真实数据对算法进行测试，结果表明算法在保证地形精度的前提下，能够有效地减少冗余点数量，使得抽稀后的点云数量可以保持在原始数据的35%以下。同时，为了提高算法的实用性，通过大量试验得出了算法中所需参数的最优配置。提出并设计基于Socket的分布式处理系统，建立局域网，管理网络中的计算机，通过调配计算机对数据进行批量处理，减少人工参与，提高运算性能。关键词：机载LiDAR点云；滤波；抽稀；薄板样条插值；不规则三角网论文类型

7、：基础研究-I-利用DSM点云提取DEM的关键技术研究AbstractWiththerapiddevelopmentofphotogrammetrictechnology,theapplicationofairborneLiDARtechnologyandimagematchingtechnologyinthefieldofthegeographicnationalconditionsmonitoringandthedigital3-Dmodelingbecomesmoreandmorewidely.Thispaperaimsatthepo

8、intclouddatafilteringandthinningtwoaspects.Therawpointclouddataisasetoframblingpointswith