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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)基于多源數(shù)據(jù)結(jié)合探討了建筑物、道路、植被和水體等城市主要地理信息分類(lèi)提取方法；闡述了根據(jù)不同地物特征，采用LiDAR數(shù)據(jù)的高程、強(qiáng)度和回波等信息與高分辨率影像的光譜分辨率、空間分辨率等參數(shù)相結(jié)合，有效提取地物、計(jì)算植被覆蓋度、統(tǒng)計(jì)自然資源涵養(yǎng)量等的方法；講解了應(yīng)用點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取建筑物信息，從數(shù)據(jù)形態(tài)和機(jī)理上有效解決建筑物提取受周邊高大植被影響問(wèn)題的方法。本書(shū)基于多源數(shù)據(jù)結(jié)合探討了建筑物、道路、植被和水體等城市主要地理信息分類(lèi)提取方法；闡述了根據(jù)不同地物特征，采用LiDAR數(shù)據(jù)的高程、強(qiáng)度和回波等信息與高分辨率影像的光譜分辨率、空間分辨率等參數(shù)相結(jié)合，有效提取地物、計(jì)算植被覆蓋度、統(tǒng)計(jì)自然資源涵養(yǎng)量等的方法；講解了應(yīng)用點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取建筑物信息，從數(shù)據(jù)形態(tài)和機(jī)理上有效解決建筑物提取受周邊高大植被影響問(wèn)題的方法。

作者簡(jiǎn)介

　　劉茂華，沈陽(yáng)建筑大學(xué)，測(cè)繪工程系副系主任、副教授，主要從事地理信息系統(tǒng)、遙感及精密工程測(cè)量領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。參與國(guó)家基金1項(xiàng)、主持及參與省市各級(jí)項(xiàng)目20余項(xiàng)；參與項(xiàng)目獲得國(guó)家地理信息協(xié)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，獲得遼寧省自然科學(xué)技術(shù)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，沈陽(yáng)市自然科學(xué)技術(shù)成果三等獎(jiǎng)1項(xiàng)；發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，SCI4篇，EI收錄3篇，CPCI收錄3篇；主編教材3部，獲得軟件著作權(quán)3項(xiàng)；獲得校先進(jìn)工作者，優(yōu)秀教師，大學(xué)生社會(huì)實(shí)踐優(yōu)秀指導(dǎo)教師，本科畢業(yè)設(shè)計(jì)優(yōu)秀指導(dǎo)教師等稱(chēng)號(hào)；指導(dǎo)學(xué)生參加遼寧省創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽獲得團(tuán)體一等獎(jiǎng)，全國(guó)高校測(cè)繪比賽單項(xiàng)三等獎(jiǎng)

圖書(shū)目錄

第1章緒論1
1.1研究背景及意義1
1.1.1城市土地利用1
1.1.2基礎(chǔ)地理信息2
1.1.3對(duì)地觀測(cè)技術(shù)3
1.1.4本書(shū)主要內(nèi)容的價(jià)值與意義6
1.2國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀6
1.2.1城市土地利用理論及數(shù)據(jù)獲取6
1.2.2光學(xué)遙感技術(shù)的發(fā)展8
1.2.3機(jī)載激光雷達(dá)現(xiàn)狀12
1.2.4影像與LiDAR融合應(yīng)用于基礎(chǔ)地理信息提取現(xiàn)狀13
1.3本書(shū)的思路與技術(shù)路線15
1.4本書(shū)主要內(nèi)容16

第2章LiDAR數(shù)據(jù)與高分影像特點(diǎn)及實(shí)驗(yàn)區(qū)概況19
2.1LiDAR系統(tǒng)19
2.1.1概述19
2.1.2LiDAR系統(tǒng)組成21
2.1.3數(shù)據(jù)后處理22
2.2LiDAR數(shù)據(jù)格式22
2.3本書(shū)實(shí)驗(yàn)區(qū)數(shù)據(jù)基本情況25
2.3.1LiDAR數(shù)據(jù)情況25
2.3.2遙感影像數(shù)據(jù)概況26
本章小結(jié)27

第3章LiDAR濾波與高分影像數(shù)據(jù)預(yù)處理29
3.1點(diǎn)云濾波概述29
3.2LiDAR點(diǎn)云去噪處理30
3.2.1點(diǎn)云去噪方法30
3.2.2實(shí)驗(yàn)區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪處理31
3.3濾波的主要方法32
3.3.1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波算法32
3.3.2基于坡度變化的濾波算法33
3.3.3移動(dòng)曲面擬合濾波算法34
3.3.4基于不規(guī)則三角網(wǎng)的濾波算法34
3.3.5布料模擬濾波算法36
3.4GF-2影像數(shù)據(jù)預(yù)處理38
3.4.1輻射定標(biāo)38
3.4.2大氣校正39
3.4.3幾何校正40
3.4.4圖像增強(qiáng)41
本章小結(jié)42

第4章建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取43
4.1點(diǎn)云濾波處理43
4.1.1布料模擬濾波優(yōu)化43
4.1.2基于布料模擬算法的點(diǎn)云濾波處理44
4.1.3點(diǎn)云濾波處理精度分析45
4.2建筑物點(diǎn)云提取方法50
4.3基于點(diǎn)云法向量余弦值統(tǒng)計(jì)的建筑物提取51
4.3.1基于曲率的區(qū)域生長(zhǎng)分割算法52
4.3.2統(tǒng)計(jì)點(diǎn)云法向量余弦值的建筑物提取方法54
4.3.3建筑物提取過(guò)程56
4.4基于掃描線的點(diǎn)間歐式距離統(tǒng)計(jì)提取方法62
4.4.1算法基本思想62
4.4.2建筑物提取實(shí)驗(yàn)65
本章小結(jié)68

第5章點(diǎn)云與影像融合的城市主要基礎(chǔ)地理信息分類(lèi)提取71
5.1遙感影像分類(lèi)方法及精度評(píng)定72
5.1.1遙感影像分類(lèi)方法72
5.1.2分類(lèi)精度評(píng)定方法75
5.1.3分類(lèi)樣本選擇75
5.2基于高分辨率影像的地物分類(lèi)76
5.2.1主要基礎(chǔ)地理信息分類(lèi)76
5.2.2分類(lèi)結(jié)果評(píng)價(jià)77
5.3點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)融合78
5.3.1融合方法78
5.3.2融合精度評(píng)價(jià)方法83
5.3.3LiDAR與GF-2融合過(guò)程85
5.3.4融合算法實(shí)踐88
5.4融合點(diǎn)云數(shù)據(jù)的主要基礎(chǔ)地理信息分類(lèi)88
5.4.1融合點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類(lèi)需解決的問(wèn)題88
5.4.2融合點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類(lèi)提取89
本章小結(jié)90

第6章總結(jié)與展望91

參考文獻(xiàn)93