●第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 城市土地利用
1.1.2 基礎地理信息
1.1.3 對地觀測技術
1.1.4 本書主要內容的價值與意義
1.2 國內外發展現狀
1.2.1 城市土地利用理論及數據獲取
1.2.2 光學遙感技術的發展
1.2.3 機載激光雷達現狀
1.2.4 影像與LiDAR融合應用於基礎地理信息提取現狀
1.3 本書的思路與技術路線
1.4 本書主要內容
第2章 LiDAR數據與高分影像特點及實驗區概況
2.1 LiDAR繫統
2.1.1 概述
2.1.2 LiDAR繫統組成
2.1.3 數據後處理
2.2 LiDAR數據格式
2.3 本書實驗區數據基本情況
2.3.1 LiDAR數據情況
2.3.2 遙感影像數據概況
本章小結
第3章 LiDAR濾波與高分影像數據預處理
3.1 點雲濾波概述
3.2 LiDAR點雲去噪處理
3.2.1 點雲去噪方法
3.2.2 實驗區點雲數據去噪處理
3.3 濾波的主要方法
3.3.1 數學形態學的濾波算法
3.3.2 基於坡度變化的濾波算法
3.3.3 移動曲面擬合濾波算法
3.3.4 基於不規則三角網的濾波算法
3.3.5 布料模擬濾波算法
3.4 GF-2影像數據預處理
3.4.1 輻射定標
3.4.2 大氣校正
3.4.3 幾何校正
3.4.4 圖像增強
本章小結
第4章 建築物點雲數據提取
4.1 點雲濾波處理
4.1.1 布料模擬濾波優化
4.1.2 基於布料模擬算法的點雲濾波處理
4.1.3 點雲濾波處理精度分析
4.2 建築物點雲提取方法
4.3 基於點雲法向量餘弦值統計的建築物提取
4.3.1 基於曲率的區域生長分割算法
4.3.2 統計點雲法向量餘弦值的建築物提取方法
4.3.3 建築物提取過程
4.4 基於掃描線的點間歐式距離統計提取方法
4.4.1 算法基本思想
4.4.2 建築物提取實驗
本章小結
第5章 點雲與影像融合的城市主要基礎地理信息分類提取
5.1 遙感影像分類方法及精度評定
5.1.1 遙感影像分類方法
5.1.2 分類精度評定方法
5.1.3 分類樣本選擇
5.2 基於高分辨率影像的地物分類
5.2.1 主要基礎地理信息分類
5.2.2 分類結果評價
5.3 點雲數據與影像數據融合
5.3.1 融合方法
5.3.2 融合精度評價方法
5.3.3 LiDAR與GF-2融合過程
5.3.4 融合算法實踐
5.4 融合點雲數據的主要基礎地理信息分類
5.4.1 融合點雲數據分類需解決的問題
5.4.2 融合點雲數據的分類提取
本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻