导读:本文包含了机载激光雷达论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人机,机载激光雷达,海盗建筑物,高度测算
机载激光雷达论文文献综述
杭芬[1]（2019）在《基于无人机机载激光雷达的海岛建筑物高度测算技术》一文中研究指出当前技术在测量海岛建筑物高度时,得到的激光点云数据质量差,测算结果不准确;为了解决上述问题,基于无人机激光雷达研究了一种新的海岛建筑物高度测算技术;利用无人机自动控制技术对海岛建筑物进行多点多角度照片拍摄,拍摄方案有两种,分别是折线形飞行方案和环绕型飞行方案;在海岛建筑物的不同位置和不同高度设置多个地面影像控制点,通过航拍得到各个海岛区域的特征图像,利用Smart3D建模软件完成建模,将建立的叁维模型从图像空间坐标系转换到大地空间坐标系,从而得到海岛建筑物高度;与传统测算技术进行实验对比,结果表明,基于无人机激光雷达的海岛建筑物高度测算技术测算精度高于传统技术,对于海岛管理有很好的促进作用。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
王亮春,杨志义,郭佑国[2]（2019）在《倾斜摄影、机载激光雷达测量技术在抽水蓄能电站原始地形测量中的应用》一文中研究指出本文结合工程实践,利用无人机快速灵活、成本低,激光雷达精确度高、效率高的优势,将无人机倾斜摄影、航空机载激光雷达测量技术运用在抽蓄电站中,生成数字化地形图和高精度地理信息资料。提高工效,节约生产成本,满足工程建设要求。(本文来源于《抽水蓄能电站工程建设文集2019》期刊2019-10-23）
周嘉俊,李勇,何明,刘凌杰[3]（2019）在《机载激光雷达点云多层次建筑物的叁维重建》一文中研究指出针对城市区域中常见的多层次建筑物,提出一种基于机载LiDAR点云的叁维重建方法。使用优化的随机抽样一致性算法对建筑物LiDAR点云进行面片分割,在面片分割的基础上使用delaunay叁角剖分进行轮廓点的检测,对检测出的轮廓点使用新的关键点检测算法提取轮廓线关键点,最后连接关键点并进行规则化处理,完成多层次建筑物的叁维重建。实验表明,该方法能有效重建多层次建筑物模型,改进的RANSAC算法能更高效地分割屋顶面片,新的轮廓线关键点提取算法能够较好地提取建筑物的关键点,并能抑制错误轮廓点的干扰,减少伪关键点的生成。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
洪奕丰,张守攻,陈伟,陈东升,项伟波[4]（2019）在《基于机载激光雷达的落叶松组分生物量反演》一文中研究指出[目的]构建基于机载LiDAR的落叶松组分生物量反演模型,讨论不同方法对模型构建的影响。[方法]以地面实测样地数据和同步获取的机载LiDAR点云数据为数据源,分别采用多元线性回归(MLR)和随机森林(RF)方法,估测了长白落叶松的组分生物量,利用"刀切法"评价了模型的泛化能力。[结果]表明:(1)MLR筛选得到的H_(interval)、H_(80)、D_(10)、D_(20)与各组分生物量普遍表现为显着(P<0.05)或极显着水平(P<0.01)。(2)MLR模型的R~2高于0.82(枝、叶除外);RF模型的R~2均高于0.91,且均拥有较小rRMSE、TRE值。(3)MDI和MDA方法的变量相对重要值排序均能较好地体现LiDAR变量与生物量之间的关系,MDI在趋势性判断和阈值设定方面更具优势。[结论] LiDAR变量与组分生物量具有显着的相关性。RF拥有更好的拟合效果和泛化能力,MLR则对LiDAR和组分生物量的关系有更明确的解释能力。反演模型能较好地反映林分的现势特征,生物量被低估的现象会随着林龄的增加而逐步增多。(本文来源于《林业科学研究》期刊2019年05期）
陈小雁,闻丽佳[5]（2019）在《机载激光雷达点云在高植被山区数据处理中的应用研究》一文中研究指出介绍了机载激光雷达技术的基本概况,以江西省奉新县境内获取的机载激光点云为例,浅谈点云在植被深厚地区的数据分类处理及地形图成图技术,通过这一典型案例,论证了机载激光雷达点云在植被深厚地区极大地减少了外业工作量,缩短了作业工期,解决了传统航空摄影测量技术在植被深厚且茂密地区应用的技术难题,使地形图的高程精度得到了很大的提升。(本文来源于《工程建设与设计》期刊2019年18期）
王鑫,潘华志,罗胜,杨鑫丽[6]（2019）在《机载激光雷达测深技术研究与进展》一文中研究指出当前包括内河、水库及海域在内的水上、水下地形测量任务需求不断增加,进行水域或海洋测绘领域研究已提升到新的国家战略性高度。首先介绍了当前机载激光雷达水深测量的基本原理;概括总结了激光测深中的波形处理、波浪潮汐改正、折射改正、航带拼接与数据融合等关键技术,对测深的精度及误差影响进行了分析。最后结合当前技术的发展及新技术的出现,对未来机载激光雷达测深技术的发展进行了展望。(本文来源于《海洋测绘》期刊2019年05期）
宋张亮,高志海,孙斌,秦朋遥,李长龙[7]（2019）在《无人机载激光雷达(LiDAR)沙丘特征线信息自动提取技术研究》一文中研究指出沙丘移动是风蚀荒漠化的重要表征之一,而沙丘形态参数变化是沙丘移动的具体表现。针对目前沙丘形态参数提取中存在的地面测量过程沙丘形态易受破坏、普通光学影像难以获得沙丘叁维信息等问题,文中以甘肃民勤西沙窝为研究区,利用无人机载激光雷达(LiDAR)数据,基于沙丘沙脊线和坡脚线处剖面曲率变化特征,发展了一种沙丘特征线自动提取算法。与地面实测数据的验证结果表明:该算法提取精度较高,沙脊线和坡脚线偏差为0.53m和0.52m,沙丘高度的实测值与估测值之间的R~2达到了0.993,RMSE为0.2326m。基于无人机载激光雷达数据开展算法研发是实现沙丘特征线自动提取有效途径,能够为区域沙丘移动监测和防沙治沙等荒漠化防治工作提供科学数据和技术支持。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2019年12期）
李伟[8]（2019）在《机载激光雷达辅助地形图绘制的应用实践》一文中研究指出传统航空摄影测量方式绘制地形图,主要以人工为主进行叁维跟踪立体测图、数据采集等。传统作业方式存在内外业人力投入大、精度难以保证、生产周期过长等问题。本文提出了一种利用机载激光雷达测量系统辅助地形图绘制的方式,首先通过航摄系统集成激光雷达系统、DGPS/IMU惯性导航系统、高分辨率数码相机,对激光点云数据、POS数据、数码相机原始数据的获取,然后进行DEM、DOM的产品制作,等高线提取、地物数据采集,隐蔽测区调绘,最后进行地形图修饰、整改及成果提交。通过测试与精度验证,本文提出的机载激光雷达辅助地形图绘制方式的成果满足规范标准。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年S2期）
柳祥来[9]（2019）在《机载激光雷达技术在森林资源调查中的应用》一文中研究指出指出了机载激光雷达技术,可以对地面的叁维数据进行直接捕捉,在林业数据估计等方面也有其优点,因此,在林业资源的调查中有着较多的运用。基于此,介绍了激光雷达系统的基本工作原理和系统构成,对激光雷达技术在林木蓄积量、获取树高、树林分布密度和生物量等森林数据的获取运用也作了详细分析。(本文来源于《绿色科技》期刊2019年15期）
张婷,燕樟林,许晶,陈颖萍[10]（2019）在《机载激光雷达在抽水蓄能电站叁维地形数据采集中的应用》一文中研究指出为存储更多的电能,抽水蓄能电站选址大多位于高差较大的山区,通常植被覆盖率高,人类活动较少。水电设计趋于叁维化,对真实地形的需求非常迫切,而传统的测量方法很难获取高精度的地形数据,特别在电站设计初期。介绍如何利用机载激光雷达技术开展地形测绘工作,并为后续叁维设计提供基础叁维地形。(本文来源于《大坝与安全》期刊2019年04期）
机载激光雷达论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文结合工程实践,利用无人机快速灵活、成本低,激光雷达精确度高、效率高的优势,将无人机倾斜摄影、航空机载激光雷达测量技术运用在抽蓄电站中,生成数字化地形图和高精度地理信息资料。提高工效,节约生产成本,满足工程建设要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机载激光雷达论文参考文献
[1].杭芬.基于无人机机载激光雷达的海岛建筑物高度测算技术[J].计算机测量与控制.2019
[2].王亮春,杨志义,郭佑国.倾斜摄影、机载激光雷达测量技术在抽水蓄能电站原始地形测量中的应用[C].抽水蓄能电站工程建设文集2019.2019
[3].周嘉俊,李勇,何明,刘凌杰.机载激光雷达点云多层次建筑物的叁维重建[J].遥感信息.2019
[4].洪奕丰,张守攻,陈伟,陈东升,项伟波.基于机载激光雷达的落叶松组分生物量反演[J].林业科学研究.2019
[5].陈小雁,闻丽佳.机载激光雷达点云在高植被山区数据处理中的应用研究[J].工程建设与设计.2019
[6].王鑫,潘华志,罗胜,杨鑫丽.机载激光雷达测深技术研究与进展[J].海洋测绘.2019
[7].宋张亮,高志海,孙斌,秦朋遥,李长龙.无人机载激光雷达(LiDAR)沙丘特征线信息自动提取技术研究[J].干旱区资源与环境.2019
[8].李伟.机载激光雷达辅助地形图绘制的应用实践[J].测绘通报.2019
[9].柳祥来.机载激光雷达技术在森林资源调查中的应用[J].绿色科技.2019
[10].张婷,燕樟林,许晶,陈颖萍.机载激光雷达在抽水蓄能电站叁维地形数据采集中的应用[J].大坝与安全.2019