机载LiDAR系统原理与点云处理方法 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 煤炭工业出版社

ISBN：9787502058098

商品编码：29448961698

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	机载LiDAR系统原理与点云处理方法 电子与通信 书籍
作者：	李峰，刘文龙主编
定价：	32.0
出版社：	煤炭工业出版社
出版日期：
ISBN：	9787502058098
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装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书共13章，主要内容包括：机载LiDAR系统的发展与应用、机载LiDAR系统的原理、机载LiDAR点云的获取与处理、LAS格式与全波形、LiDAR点云结构与可视化、点云配准、点云滤波方法、详建筑物3D模型重建、道路网提取等。

《光电传感与信息融合：空间测绘与环境感知的新视角》 内容简介 本书深入探讨了光电传感技术的最新发展及其在现代空间测绘与环境感知领域的核心应用。全书围绕“光电传感”与“信息融合”两大主题展开，旨在为读者构建一个理解和掌握复杂地理空间信息获取与处理的知识体系。本书的立足点在于，在信息爆炸的时代，如何有效地捕捉、理解并利用来自不同光电传感器的数据，以应对日益严峻的环境挑战和快速发展的城市化进程。 第一部分：光电传感技术原理与发展 本部分聚焦于光电传感器的基本原理、关键技术及其在地理空间信息获取中的作用。 第一章：光电成像与遥感基础 1.1 光电成像原理: 详细阐述了光与物质的相互作用，包括光的反射、透射、吸收以及散射等基本光学现象。重点介绍了可见光、红外线、紫外线等不同电磁波段的光谱特性，以及它们如何被物体反射或发射，形成可被传感器捕捉的信号。 1.2 遥感成像机制: 介绍了主动式遥感（如激光雷达、雷达）和被动式遥感（如光学相机、红外探测器）的工作原理。被动式遥感利用自然光源（如太阳光）照射目标后反射回来的能量进行成像，而主动式遥感则通过发射能量并接收返回的信号来探测目标。 1.3 传感器类型与光谱响应: 详细分类了各种常见的光电传感器，包括CCD、CMOS成像器件、热红外传感器、多光谱/高光谱成像仪等。重点分析了不同传感器在不同光谱范围内的响应特性，以及它们适用于探测的特定物理或化学参数。例如，特定红外波段可用于探测地表温度，而多光谱成像仪则能区分不同植被类型。 1.4 传感器性能参数: 阐述了影响传感器成像质量的关键参数，如空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率（信噪比）、时间分辨率以及视场角等。深入分析了这些参数之间的权衡关系，以及它们如何直接影响最终获取的地理空间信息的精度和细节程度。 1.5 发展趋势: 展望了微型化、智能化、集成化以及多模态光电传感器的发展方向，以及它们在物联网、无人系统等前沿领域的应用潜力。 第二章：激光雷达（LiDAR）原理与应用 2.1 激光雷达基本原理: 深入解析了激光雷达（Light Detection and Ranging）的核心工作机制。详细介绍了激光脉冲的发射、目标反射、回波信号的接收与时间测量过程。阐述了通过精确测量激光脉冲往返时间来计算目标距离的原理，以及如何根据回波信号的强度和形态推断目标表面的物理特性。 2.2 测距与定位原理: 详细阐述了激光雷达如何实现精确测距。介绍了测距方程，并结合时间飞行（Time-of-Flight, ToF）原理，说明了如何将测量到的往返时间转换为距离信息。进一步探讨了激光雷达在自身定位与导航中的作用，例如通过与已知地图匹配（SLAM）或惯性测量单元（IMU）数据融合实现。 2.3 扫描模式与数据获取: 介绍了不同类型的激光扫描模式，如逐点扫描、扇形扫描、多线扫描等，以及它们在不同应用场景下的优缺点。详细说明了不同扫描策略如何影响数据采集的效率、密度和覆盖范围。 2.4 激光雷达系统构成: 分析了激光雷达系统的主要组成部分，包括激光器、扫描系统、接收器（探测器）、时间测量单元（TDC）、GPS/IMU（用于地理参考）以及数据处理单元等，并阐述了各部件的功能及其相互协调工作的重要性。 2.5 激光雷达在地理空间信息获取中的应用: 详细列举了激光雷达在地形测绘（DEM/DTM生成）、城市三维建模、地物高程测量、水体探测、植被参数提取（如树高、冠层密度）以及历史遗迹保护等领域的广泛应用。 第三章：高光谱与多光谱成像技术 3.1 光谱信息与物质识别: 解释了不同物质在特定波段的电磁波谱中具有独特的“光谱指纹”。高光谱成像能够获取连续、窄波段的光谱曲线，使得对地物进行精细的光谱区分和识别成为可能。 3.2 多光谱成像原理与特点: 介绍了多光谱成像仪通过多个离散的、较宽的光谱通道对目标进行成像。分析了其在遥感应用中的优势，如成本较低、数据量相对较小，适合大范围地物分类、变化监测等。 3.3 高光谱成像原理与特点: 详细阐述了高光谱成像仪如何以非常高的光谱分辨率获取连续光谱数据，捕获地物的精细光谱特征。分析了其在矿物识别、精细农作物监测、水体污染物分析以及环境监测等领域的独特价值。 3.4 光谱解混技术: 介绍了在高光谱成像中，一个像元可能包含多种物质的混合光谱，需要光谱解混技术来分离出各纯净物质的光谱信息，从而实现更准确的物种识别。 3.5 应用领域: 重点介绍了多光谱和高光谱成像在植被健康评估、作物产量预测、地质勘探、水体质量监测、土壤类型识别以及灾害监测等方面的成功案例。 第二部分：点云数据处理与信息提取 本部分将聚焦于从光电传感器（特别是激光雷达）获取的点云数据，进行有效的处理、分析和信息提取。 第四章：点云数据预处理与滤波 4.1 点云数据格式与存储: 介绍常用的点云数据格式，如LAS、LAZ、XYZ、PLY等，以及它们在存储和传输点云数据时的特点。 4.2 数据噪声与异常值识别: 探讨了在数据采集过程中可能产生的噪声，如传感器误差、大气干扰、反射强度不足等，以及识别和去除这些噪声和异常值的方法。 4.3 点云滤波算法: 详细介绍了多种点云滤波算法，包括统计滤波（Statistical Outlier Removal）、半径滤波（Radius Outlier Removal）、双边滤波（Bilateral Filter）等，以及它们在平滑点云、去除孤立点和细化点云几何特征方面的原理和应用。 4.4 密度不均匀性处理: 针对点云数据中可能存在的密度不均匀问题，介绍重采样、插值等技术，以达到数据均匀化处理的目的。 4.5 数据压缩与格式转换: 探讨了点云数据的压缩技术（如LAZ格式）以及不同格式之间的转换，以提高数据存储效率和兼容性。 第五章：点云配准与融合 5.1 点云配准原理: 详细阐述了点云配准（Registration）的核心问题，即将不同时间、不同角度或不同传感器采集的多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。 5.2 基于特征的点云配准: 介绍了如何提取点云的几何特征（如法线、曲率、关键点）和描述符，并基于这些特征进行点云匹配。重点讲解了FPFH、SHOT等局部特征描述子。 5.3 基于迭代最近点（ICP）的配准: 深入剖析了ICP算法的原理，包括点到点、点到面等多种ICP变体，以及它们在点云对齐中的优势和局限性。 5.4 基于全局特征的配准: 讨论了如何利用点云的整体分布特征进行粗配准，为ICP算法提供初始变换。 5.5 多源数据融合: 探讨了将激光雷达点云与其他地理空间数据（如航空影像、卫星影像、GIS矢量数据）进行融合的技术，以实现更丰富的信息提取和更精确的空间分析。 第六章：点云分割与特征提取 6.1 点云分割算法: 详细介绍了点云分割（Segmentation）的目标，即将点云数据划分为具有语义或几何意义的子区域（如地面、建筑物、植被、道路等）。 6.2 基于区域增长的分割: 介绍了区域增长（Region Growing）算法的原理，以及如何通过设定种子点和生长准则来实现点云的分割。 6.3 基于欧几里得聚类的分割: 阐述了基于欧几里得距离的聚类算法，如何将空间上接近的点划分为同一类别。 6.4 基于模型拟合的分割: 介绍了RANSAC（Random Sample Consensus）等算法，如何从点云中拟合出预定义模型（如平面、球体）并分割出符合模型的点集。 6.5 语义分割与对象识别: 探讨了如何利用机器学习和深度学习技术，结合点云的几何信息和可能的颜色/强度信息，实现点云的语义分割，识别出具体的地物对象（如单体建筑物、树木、车辆）。 6.6 点云几何特征提取: 介绍了如何计算点云的法线、曲率、凹凸性等局部几何特征，这些特征对于后续的分割、分类和三维重建至关重要。 第七章：三维重建与模型构建 7.1 基于体素的三维重建: 介绍了将点云转换为体素（voxel）表示，并构建三维体数据的方法，以及如何在体素空间进行数据处理和可视化。 7.2 基于网格表面的三维重建: 详细阐述了从点云生成三维网格模型（如Delaunay三角剖分、Poisson重构）的过程，以及如何生成光滑、连续的表面模型。 7.3 建筑物三维模型构建: 重点介绍了如何从激光雷达点云数据中提取建筑物轮廓、屋顶形状、墙体等信息，并构建精细化的三维建筑物模型，用于城市规划、可视化和仿真。 7.4 数字地形模型（DTM）与数字表面模型（DSM）生成: 详细介绍了如何利用点云数据，通过滤波去除地物，生成高精度的DTM；以及如何直接利用原始点云生成包含地物的DSM。 7.5 三维模型可视化与分析: 介绍了将构建好的三维模型进行渲染、漫游和交互式分析的技术，以及如何在三维空间进行量测、路径规划和碰撞检测等。 第三部分：信息融合与应用拓展 本部分将重点阐述如何将不同类型的数据进行融合，以实现更高级别的信息提取，并介绍光电传感与点云处理在关键领域的应用。 第八章：多模态信息融合技术 8.1 融合的必要性与优势: 论述了单一传感器数据往往存在局限性，而多模态数据融合能够克服各自的不足，提供更全面、更准确、更鲁棒的信息。 8.2 传感器级融合: 介绍了在传感器原始数据层面进行融合的技术，例如将相机图像与激光雷达点云进行几何校正和叠加。 8.3 特征级融合: 阐述了提取不同传感器数据的特征，并在特征空间进行融合的方法，例如将高光谱特征与点云几何特征结合。 8.4 决策级融合: 介绍了在不同传感器处理后的结果层面进行融合，例如将不同传感器分类结果进行综合判断，提高整体分类精度。 8.5 深度学习在信息融合中的应用: 探讨了利用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等深度学习模型，实现多模态数据的端到端学习与融合，以提取更深层次的信息。 第九章：空间测绘与地理信息系统（GIS）应用 9.1 高精度地形测绘: 详细介绍了利用激光雷达等技术获取的高精度地形数据，如何应用于传统的地形图绘制、等高线生成，以及在工程建设、水文分析中的应用。 9.2 城市三维建模与智慧城市: 重点展示了利用激光雷达和影像数据构建城市级三维模型，如何服务于城市规划、交通管理、应急响应、环境监测以及虚拟现实/增强现实（VR/AR）应用。 9.3 资源与环境监测: 介绍了如何利用多光谱/高光谱成像和激光雷达数据，对森林资源进行详细调查（树种、蓄积量、健康状况），对农作物进行估产与病虫害监测，以及对水体、土壤进行环境质量评估。 9.4 灾害监测与风险评估: 阐述了利用遥感与点云技术，如何进行滑坡、洪水、海岸侵蚀等自然灾害的监测、灾后评估以及风险区划。 9.5 历史文化遗产保护: 介绍了如何利用激光雷达进行古建筑、考古遗址的三维精细扫描与建模，为文物保护、修复与数字化展示提供支持。 第十章：新兴应用领域与未来展望 10.1 无人系统与自主导航: 探讨了激光雷达、相机等光电传感器在无人机、无人车、水下机器人等自主系统中的核心作用，如何实现环境感知、路径规划和自主导航。 10.2 工业应用与智能制造: 介绍了光电传感与点云处理技术在工业领域的应用，如产品质量检测、逆向工程、机器人引导、仓储管理等。 10.3 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）: 阐述了高精度三维模型对于构建沉浸式VR/AR体验的重要性，以及点云数据在虚拟场景创建中的作用。 10.4 跨学科融合与挑战: 展望了光电传感与信息处理技术在与其他学科（如计算机视觉、机器人学、人工智能、地球科学）的深度融合中所产生的创新应用，并讨论了数据处理效率、算法精度、标准化等方面的挑战。 10.5 未来发展方向: 预测了更高分辨率、更智能、更低功耗的光电传感器，以及更高效、更自动化的点云处理算法将是未来研究的重点。 本书力求理论联系实际，通过丰富的案例分析和图表展示，帮助读者深入理解光电传感技术与点云处理方法在实际应用中的价值。它既适合作为高等院校相关专业（如测绘工程、遥感科学与技术、地理信息科学、计算机科学与技术、电子工程等）的教材或参考书，也为从事相关领域研究与开发的专业人士提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，我对《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》这本书的兴趣源于其“电子与通信”的分类。我一直对遥感技术在通信领域的应用抱有好奇，而LiDAR作为一种主动遥感技术，其数据传输、信号处理、误差修正等环节无疑与通信工程有着千丝万缕的联系。这本书恰好提供了一个绝佳的切入点。它在讲解LiDAR系统时，不仅关注了核心的激光探测原理，更深入探讨了数据采集过程中的通信协议、数据编码、传输速率等问题。书中关于数据链路设计、抗干扰技术在LiDAR系统中的应用，以及如何优化数据传输效率，这些内容对我来说极具启发性。此外，点云数据本身作为一种海量、高维的数据，其压缩、编码、存储和检索，都对通信技术提出了挑战。书中对这些问题的探讨，让我看到了一个全新的研究方向。虽然我目前对LiDAR的几何原理了解不多，但本书从通信的角度出发，将LiDAR系统置于一个更广阔的工程体系中去分析，这让我对整个技术链条有了更全面的认识。我相信，未来LiDAR技术在智慧城市、自动驾驶等领域的应用，必然离不开高效、可靠的通信支撑。这本书为我打开了一扇通往这个交叉领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初翻开《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》这本书，并没有抱太高的期望。我对LiDAR的了解仅限于一些科普文章，觉得它大概就是用激光扫一扫，然后就能得到三维模型。但这本书彻底改变了我的看法。它让我意识到，LiDAR系统远比我想象的要复杂和精妙。书中关于激光器类型、光斑大小、脉冲宽度、扫描频率等参数如何影响数据质量的分析，让我大开眼界。特别是关于不同扫描模式（如机械扫描、固态扫描）的对比，以及它们在实际应用中的优劣势，让我对LiDAR系统的设计有了更深的理解。而点云处理的部分，更是将“扫一扫”变成了一门精密的科学。从最初的原始点云到最终的精细模型，每一个环节都充满了技术挑战。书中对各种滤波算法（如统计滤波、布尔滤波）的介绍，以及它们在去除噪点、孤立点方面的作用，让我看到了数据“净化”的艺术。还有点云分割和分类的部分，那些描述如何识别地面、建筑物、植被的算法，简直就像是点云的“智能眼睛”。这本书就像一个经验丰富的老师傅，把复杂的工艺拆解成一个个精巧的步骤，让我这个门外汉也能窥见其中的奥妙。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我是一名刚刚入行不久的无人机测绘工程师，一直想深入了解机载LiDAR的原理，但市面上很多资料要么过于理论化，要么不够系统。当我看到《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》这本书时，眼睛都亮了。它从最基础的光学原理、激光发射与接收，到LiDAR系统各个组成部分的工作机制，都讲得非常透彻。我特别喜欢它在讲解系统架构时，那种循序渐进的逻辑，一点点地揭开LiDAR神秘的面纱。书中还详细阐述了不同LiDAR传感器（如扫描方式、波长等）的特点及其适用场景，这对于我选择合适的设备至关重要。更让我惊喜的是，它并没有止步于原理层面，而是花了大量篇幅介绍了点云数据的获取、预处理、滤波、分割、分类等关键技术。作为一名实践者，我最需要的就是这些能够直接指导我工作的干货。书中的算法讲解清晰易懂，配以图示和伪代码，让我能快速理解并尝试在实际项目中应用。那些关于噪点去除、地面点提取、建筑物分割的章节，简直是我的“救星”，解决了我在实际工作中遇到的很多难题。总而言之，这本书的理论深度和实践指导性都达到了一个很高的水平，是我在这个领域不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名计算机视觉领域的爱好者，我对《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》这本书中关于点云数据处理的部分产生了浓厚的兴趣。虽然我对LiDAR系统的硬件原理了解不深，但点云数据作为一种三维几何信息，其处理与计算机视觉中的图像处理有着异曲同工之妙，同时又面临着独特的挑战。书中详细阐述了点云数据的表示方式（如体素、八叉树），以及各种点云配准算法，如ICP算法及其变种，让我对如何将多源、多时序的点云数据融合起来有了清晰的认识。更让我兴奋的是，书中还介绍了点云分割和分类的多种方法，包括基于几何特征的分割、基于机器学习的分类，以及深度学习在点云处理中的最新进展。这正是我一直在计算机视觉领域探索的方向。书中对这些算法的原理、优缺点以及适用场景的分析，都非常到位。我尤其喜欢书中关于点云特征提取的部分，那些如何从点云中提取法向量、曲率等几何信息，为后续的识别和分析奠定了基础。这本书为我提供了一个将计算机视觉技术应用于LiDAR点云数据的绝佳框架，让我看到了将二维图像处理的理论和方法拓展到三维点云领域的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对三维空间信息获取技术非常着迷，《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》这本书简直就是一本百科全书。它系统地梳理了机载LiDAR技术的方方面面，从最初的光学原理、激光发生器的选择，到接收器的设计、探测方式，都讲解得非常细致。让我印象深刻的是，书中对不同LiDAR技术路线的比较，比如脉冲体制和连续波体制的LiDAR，它们在测距精度、抗干扰能力等方面的差异，以及它们各自的应用场景，都让我对LiDAR系统的多样性有了更深入的认识。而点云处理的部分，更是将原始的离散点数据转化为有意义的三维信息的过程，进行了全面的梳理。从基础的点云滤波，去除各种噪声，到高级的点云分割、目标识别，以及如何生成表面模型和纹理映射，每一个环节都做得非常扎实。书中对各种算法的讲解，不仅有理论推导，还结合了实际应用中的案例，这让我能够更好地理解算法的实际效果和局限性。这本书让我明白，LiDAR技术并非只是简单的“测量”，而是集光学、电子、通信、计算机科学于一体的复杂工程。它为我提供了一个深入了解这个领域，并可能在这个领域进行进一步研究或实践的坚实基础。