基于机载激光雷达数据的滤波分类与建筑物提取技术研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2015532107密级：公开基于机载激光雷达数吉林大学据的滤波硕士学位论文分类（学术学位）与建筑物基于机载激光雷达数据的滤波分类与建筑物提取技术研究提取技术ResearchonMethodologyofFilteringandBuildingExtractionBased研究onAirborneLidarData邹雄高作者姓名：邹雄高专业：计算机应用技术吉研究方向：图形图像与虚拟现实林大指导教师：冯月萍教授学培养单位：计算机科学与技术学院2018年4月基于机载

2、激光雷达数据的滤波分类与建筑物提取技术研究ResearchonMethodologyofFilteringandBuildingExtractionBasedonAirborneLidarData作者姓名：邹雄高专业名称：计算机应用技术指导教师：冯月萍教授学位类别：工学硕士答辩日期：2018年月日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应

3、承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其它个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：2018年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生

4、院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：■硕士□博士学科专业：计算机应用技术论文题目：基于机载激光雷达数据的滤波分类与建筑物提取技术研究作者签名：指导教师签名：2018年月日作者联系地址（邮编）：吉林大学计算机科学与技术学院130012作者联系电话：摘要摘要基于机载激光雷达数据的滤波分类与建筑物提取技术研究机载激光雷达

5、技术是一种通过机载雷达设备快速获取地形地物信息的新型测绘技术。该技术具有明显优势，包括作业周期短，数据精度高，环境适应性强等，因此被广泛应用于林业检测，地形测绘，数字城市，铁路电力线规划等领域。近年来，利用机载激光雷达数据开展的研究主要围绕如何快速准确地分离地面与地物目标信息这一关键问题展开。为此，本文以机载激光雷达数据为研究对象，对机载激光雷达数据的滤波分类，建筑物点云提取等关键问题进行了深入研究。本文主要研究内容如下：1)系统介绍了机载激光雷达系统的组成和工作原理，以及LiDAR点云数据的概念与特性。此外，

6、全面概述了常用滤波算法的优缺点和特征提取分类的相关研究，为本文研究提供了理论依据。2)针对原始点云数据存在的高低位粗差点以及孤立噪声点现象，充分考虑待测点与其近邻点的高程差异以及与近邻点间的几何距离关系，提出了基于局部K-近邻去噪的改进算法，该方法可以快速有效地剔除点云数据中高低位粗差点和孤立噪声点，并且对于簇状的高低位粗差点也有一定的效果。3)提出了一种自适应条带策略的点云滤波方法，通过将三维点云数据进行x和y方向条带划分，将计算从三维降至二维，进一步考虑地形因素将数据条带切片，生成网格条带，并在每个条带网格

7、上进行多项式拟合，然后通过计算真实数据与拟合地面曲线的残差，与自适应的残差阈值比较得到单一方向的分类结果，最后，综合x和y方向条带数据点的分类结果得到最终的滤波结果。通过一系列实验验证，该方法可以有效地过滤点云数据，并且相比于现有的滤波算法具有更优的过滤性能。4)在传统利用首末高程差判断植被点的方法上，提出了一种基于回波信息高程差的改进分类算法。该方法根据建筑物边缘相似性，通过构造首次回波点的邻域，计算待测首次回波点与其邻域内其它首次回波点的首末高程差的标准差来确定多回波点是否为植被点。实验证明通过计算首次回波

8、点邻域内回波点高程差的标准差，可以有效地检测植被点云，并且避免了建筑物边缘回波点错误分类为植被点的情况。I摘要5)提出了一种基于局部多特征分类的建筑物边缘提取方法，该方法首先对每个非地面点构建R半径邻域，对每个邻域集提取多特征信息，然后根据多特征信息进行特征分类，并依据邻域连通性将邻域聚成簇类，最后使用改进扫描线算法提取建筑物边缘点集。其中，在该方法中，本文构造了激光点的分类系数进行特