前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域
1.4 本書的主要內(nèi)容


第2章 機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)
2.1 機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)組成
2.1.1 機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)描述
2.1.2 激光雷達(dá)測距系統(tǒng)
2.1.3 動態(tài)GNSS定位
2.1.4 INS姿態(tài)測量系統(tǒng)
2.1.5多天線陳列GPS確定姿態(tài)
2.2 機(jī)載激光雷達(dá)測量對地定位原理
2.3 機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)的特點(diǎn)
2.4 機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)與其他技術(shù)手段的比較
2.4.1 機(jī)載激光雷達(dá)與機(jī)載：LnSAR的比較
2.4.2 機(jī)載激光雷達(dá)測量同航空攝影測量的比較
2.5 幾種商用機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)簡介
2.6 機(jī)載激光雷達(dá)測量的工作流程及內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理
2.6.1 工作流程
2.6.2 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理
2.7 本章小結(jié)


第3章 機(jī)載激光雷達(dá)對地定位幾何原理
3.1 坐標(biāo)系統(tǒng)
3.2 激光掃描測距
3.2.1 測距原理
3.2.2 掃描方式
3.2.3 基本關(guān)系式
3.3 機(jī)載激光雷達(dá)測量的幾何模型
3.3.1 瞬時激光束坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到激光掃描參考坐標(biāo)系
3.3.2 激光掃描參考坐標(biāo)系到慣性平臺參考坐標(biāo)系
3.3.3 慣性平臺參考坐標(biāo)系到當(dāng)?shù)厮�平參考坐�?biāo)系
3.3.4 當(dāng)?shù)厮�平參考坐�?biāo)系到當(dāng)?shù)卮怪眳⒖甲鴺?biāo)系
3.3.5 當(dāng)?shù)卮怪眳⒖甲鴺?biāo)系到WGS一84系
3.3.6 機(jī)載激光雷達(dá)測量綜合幾何模型
3.4 機(jī)載激光雷達(dá)激光腳點(diǎn)位置求解實(shí)例
3.5 本章小結(jié)


第4章 機(jī)載激光雷達(dá)測量誤差處理與分析
4.1 機(jī)載激光雷達(dá)測量誤差源分析
4.1.1 誤差分類
4.1.2 激光掃描測距誤差
4.1.3 GPS動態(tài)定位誤差
4.1.4 INS姿態(tài)測量誤差
4.1.5 動態(tài)時延誤差
4.1.6 二類高程誤差
4.1.7 掃描角誤差
4.1.8 激光束發(fā)散角所產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差
4.1.9 系統(tǒng)集成綜合誤差
4.2 各種誤差的定性和定量分析
4.2.1 測距誤差
4.2.2 瞬時掃描角誤差
4.2.3 系統(tǒng)安置誤差
4.2.4 姿態(tài)測定誤差
4.2.5 GPS動態(tài)定位誤差
4.2.6 時間偏差
4.3 機(jī)載激光雷達(dá)各項(xiàng)誤差的影響規(guī)律
4.3.1 測距誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.3.2 偏移量測定誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.3.3 系統(tǒng)安置角誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.3.4 掃描角誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.3.5 姿態(tài)測定誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.3.6 綜合評析
4.4 機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)檢校及消除系統(tǒng)誤差的方法
4.4.1 內(nèi)方位元素的測定
4.4.2 消除系統(tǒng)誤差的方法
4.5 分步幾何法恢復(fù)線掃描系統(tǒng)安置角誤差
4.5.1 側(cè)滾向安置誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.5.2 俯仰向安置誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.5.3 航向安置誤差對激光腳點(diǎn)坐標(biāo)的影響
4.5.4 分離安置角誤差的方法
4.5.5 檢校的實(shí)現(xiàn)步驟
4.5.6 機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)安置誤差檢校算例
4.6 機(jī)載激光雷達(dá)測量的精度評價
4.6.1 高程精度評價
4.6.2 平面精度評價
4.7 本章小結(jié)


第5章 機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)的濾波分類
5.1 引言
5.2 機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)濾波原理
5.3 國外現(xiàn)有的濾波方法綜述與評價
5.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法
5.3.2 移動窗口濾波法
5.3.3 迭代線性最小二乘內(nèi)插法
5.3.4 基于坡度變化的濾波算法
5.3.5 其他濾波分類方法
5.3.6 綜合評價
5.4 移動曲面擬合法濾波
5.4.1 算法原理
5.4.2 濾波實(shí)踐
5.4.3 綜合評價
5.5 機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)分類分割
5.5.1 數(shù)據(jù)分類分割研究現(xiàn)狀
5.5.2 基于高程紋理的數(shù)據(jù)分割
5.6 融合激光回波信號強(qiáng)度和激光腳點(diǎn)高程進(jìn)行分類
5.6.1 反射系數(shù)與回波信號強(qiáng)度
5.6.2 不同介質(zhì)激光回波信號強(qiáng)度的標(biāo)定
5.6.3 融合處理實(shí)例
5.7 利用激光脈沖兩次回波的高差變化進(jìn)行分類
5.8 機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)濾波分類研究展望
5.8.1 還有待于解決的問題
5.8.2 初步設(shè)想
5.9 本章小結(jié)


第6章 機(jī)載激光雷達(dá)測量的應(yīng)用實(shí)踐
6.1 引言
6.2 利用機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)重建DEM／DTM
6.2.1 魯棒回歸法
6.2.2 魯棒插值
6.2.3 線性預(yù)測濾波
6.3 利用機(jī)載激光雷達(dá)測量數(shù)據(jù)建立三維模型
6.3.1 數(shù)據(jù)處理基本流程
6.3.2 離散激光腳點(diǎn)點(diǎn)群分割
6.3.3 基于離散激光腳點(diǎn)數(shù)據(jù)提取城市建筑物的算法及實(shí)現(xiàn)
6.3.4 用不變矩方法重建規(guī)則房屋模型
6.3.5 利用機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)建立三維城市模型
6.4 利用機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估計(jì)植被參數(shù)
6.5 本章小結(jié)


第7章 機(jī)載激光雷達(dá)強(qiáng)度和距離成像
7.1 機(jī)載激光雷達(dá)回波強(qiáng)度成像
7.2 機(jī)載激光雷達(dá)距離圖像的特點(diǎn)
7.3 距離成像
7.4 距離圖像分割
7.5 距離圖像邊緣檢測與提取
7.6 本章小結(jié)


第8章 結(jié)束語
8.1 本書的主要工作和貢獻(xiàn)
8.2 機(jī)載LIDAR技術(shù)發(fā)展展望
參考文獻(xiàn)