機載LiDAR係統原理與點雲處理方法 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 煤炭工業齣版社

ISBN：9787502058098

商品編碼：29448961698

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	機載LiDAR係統原理與點雲處理方法 電子與通信 書籍
作者：	李峰，劉文龍主編
定價：	32.0
齣版社：	煤炭工業齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787502058098
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開本：	小16開

內容簡介

本書共13章，主要內容包括：機載LiDAR係統的發展與應用、機載LiDAR係統的原理、機載LiDAR點雲的獲取與處理、LAS格式與全波形、LiDAR點雲結構與可視化、點雲配準、點雲濾波方法、詳建築物3D模型重建、道路網提取等。

《光電傳感與信息融閤：空間測繪與環境感知的新視角》 內容簡介 本書深入探討瞭光電傳感技術的最新發展及其在現代空間測繪與環境感知領域的核心應用。全書圍繞“光電傳感”與“信息融閤”兩大主題展開，旨在為讀者構建一個理解和掌握復雜地理空間信息獲取與處理的知識體係。本書的立足點在於，在信息爆炸的時代，如何有效地捕捉、理解並利用來自不同光電傳感器的數據，以應對日益嚴峻的環境挑戰和快速發展的城市化進程。 第一部分：光電傳感技術原理與發展 本部分聚焦於光電傳感器的基本原理、關鍵技術及其在地理空間信息獲取中的作用。 第一章：光電成像與遙感基礎 1.1 光電成像原理: 詳細闡述瞭光與物質的相互作用，包括光的反射、透射、吸收以及散射等基本光學現象。重點介紹瞭可見光、紅外綫、紫外綫等不同電磁波段的光譜特性，以及它們如何被物體反射或發射，形成可被傳感器捕捉的信號。 1.2 遙感成像機製: 介紹瞭主動式遙感（如激光雷達、雷達）和被動式遙感（如光學相機、紅外探測器）的工作原理。被動式遙感利用自然光源（如太陽光）照射目標後反射迴來的能量進行成像，而主動式遙感則通過發射能量並接收返迴的信號來探測目標。 1.3 傳感器類型與光譜響應: 詳細分類瞭各種常見的光電傳感器，包括CCD、CMOS成像器件、熱紅外傳感器、多光譜/高光譜成像儀等。重點分析瞭不同傳感器在不同光譜範圍內的響應特性，以及它們適用於探測的特定物理或化學參數。例如，特定紅外波段可用於探測地錶溫度，而多光譜成像儀則能區分不同植被類型。 1.4 傳感器性能參數: 闡述瞭影響傳感器成像質量的關鍵參數，如空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率（信噪比）、時間分辨率以及視場角等。深入分析瞭這些參數之間的權衡關係，以及它們如何直接影響最終獲取的地理空間信息的精度和細節程度。 1.5 發展趨勢: 展望瞭微型化、智能化、集成化以及多模態光電傳感器的發展方嚮，以及它們在物聯網、無人係統等前沿領域的應用潛力。 第二章：激光雷達（LiDAR）原理與應用 2.1 激光雷達基本原理: 深入解析瞭激光雷達（Light Detection and Ranging）的核心工作機製。詳細介紹瞭激光脈衝的發射、目標反射、迴波信號的接收與時間測量過程。闡述瞭通過精確測量激光脈衝往返時間來計算目標距離的原理，以及如何根據迴波信號的強度和形態推斷目標錶麵的物理特性。 2.2 測距與定位原理: 詳細闡述瞭激光雷達如何實現精確測距。介紹瞭測距方程，並結閤時間飛行（Time-of-Flight, ToF）原理，說明瞭如何將測量到的往返時間轉換為距離信息。進一步探討瞭激光雷達在自身定位與導航中的作用，例如通過與已知地圖匹配（SLAM）或慣性測量單元（IMU）數據融閤實現。 2.3 掃描模式與數據獲取: 介紹瞭不同類型的激光掃描模式，如逐點掃描、扇形掃描、多綫掃描等，以及它們在不同應用場景下的優缺點。詳細說明瞭不同掃描策略如何影響數據采集的效率、密度和覆蓋範圍。 2.4 激光雷達係統構成: 分析瞭激光雷達係統的主要組成部分，包括激光器、掃描係統、接收器（探測器）、時間測量單元（TDC）、GPS/IMU（用於地理參考）以及數據處理單元等，並闡述瞭各部件的功能及其相互協調工作的重要性。 2.5 激光雷達在地理空間信息獲取中的應用: 詳細列舉瞭激光雷達在地形測繪（DEM/DTM生成）、城市三維建模、地物高程測量、水體探測、植被參數提取（如樹高、冠層密度）以及曆史遺跡保護等領域的廣泛應用。 第三章：高光譜與多光譜成像技術 3.1 光譜信息與物質識彆: 解釋瞭不同物質在特定波段的電磁波譜中具有獨特的“光譜指紋”。高光譜成像能夠獲取連續、窄波段的光譜麯綫，使得對地物進行精細的光譜區分和識彆成為可能。 3.2 多光譜成像原理與特點: 介紹瞭多光譜成像儀通過多個離散的、較寬的光譜通道對目標進行成像。分析瞭其在遙感應用中的優勢，如成本較低、數據量相對較小，適閤大範圍地物分類、變化監測等。 3.3 高光譜成像原理與特點: 詳細闡述瞭高光譜成像儀如何以非常高的光譜分辨率獲取連續光譜數據，捕獲地物的精細光譜特徵。分析瞭其在礦物識彆、精細農作物監測、水體汙染物分析以及環境監測等領域的獨特價值。 3.4 光譜解混技術: 介紹瞭在高光譜成像中，一個像元可能包含多種物質的混閤光譜，需要光譜解混技術來分離齣各純淨物質的光譜信息，從而實現更準確的物種識彆。 3.5 應用領域: 重點介紹瞭多光譜和高光譜成像在植被健康評估、作物産量預測、地質勘探、水體質量監測、土壤類型識彆以及災害監測等方麵的成功案例。 第二部分：點雲數據處理與信息提取 本部分將聚焦於從光電傳感器（特彆是激光雷達）獲取的點雲數據，進行有效的處理、分析和信息提取。 第四章：點雲數據預處理與濾波 4.1 點雲數據格式與存儲: 介紹常用的點雲數據格式，如LAS、LAZ、XYZ、PLY等，以及它們在存儲和傳輸點雲數據時的特點。 4.2 數據噪聲與異常值識彆: 探討瞭在數據采集過程中可能産生的噪聲，如傳感器誤差、大氣乾擾、反射強度不足等，以及識彆和去除這些噪聲和異常值的方法。 4.3 點雲濾波算法: 詳細介紹瞭多種點雲濾波算法，包括統計濾波（Statistical Outlier Removal）、半徑濾波（Radius Outlier Removal）、雙邊濾波（Bilateral Filter）等，以及它們在平滑點雲、去除孤立點和細化點雲幾何特徵方麵的原理和應用。 4.4 密度不均勻性處理: 針對點雲數據中可能存在的密度不均勻問題，介紹重采樣、插值等技術，以達到數據均勻化處理的目的。 4.5 數據壓縮與格式轉換: 探討瞭點雲數據的壓縮技術（如LAZ格式）以及不同格式之間的轉換，以提高數據存儲效率和兼容性。 第五章：點雲配準與融閤 5.1 點雲配準原理: 詳細闡述瞭點雲配準（Registration）的核心問題，即將不同時間、不同角度或不同傳感器采集的多個點雲數據集對齊到同一個坐標係下。 5.2 基於特徵的點雲配準: 介紹瞭如何提取點雲的幾何特徵（如法綫、麯率、關鍵點）和描述符，並基於這些特徵進行點雲匹配。重點講解瞭FPFH、SHOT等局部特徵描述子。 5.3 基於迭代最近點（ICP）的配準: 深入剖析瞭ICP算法的原理，包括點到點、點到麵等多種ICP變體，以及它們在點雲對齊中的優勢和局限性。 5.4 基於全局特徵的配準: 討論瞭如何利用點雲的整體分布特徵進行粗配準，為ICP算法提供初始變換。 5.5 多源數據融閤: 探討瞭將激光雷達點雲與其他地理空間數據（如航空影像、衛星影像、GIS矢量數據）進行融閤的技術，以實現更豐富的信息提取和更精確的空間分析。 第六章：點雲分割與特徵提取 6.1 點雲分割算法: 詳細介紹瞭點雲分割（Segmentation）的目標，即將點雲數據劃分為具有語義或幾何意義的子區域（如地麵、建築物、植被、道路等）。 6.2 基於區域增長的分割: 介紹瞭區域增長（Region Growing）算法的原理，以及如何通過設定種子點和生長準則來實現點雲的分割。 6.3 基於歐幾裏得聚類的分割: 闡述瞭基於歐幾裏得距離的聚類算法，如何將空間上接近的點劃分為同一類彆。 6.4 基於模型擬閤的分割: 介紹瞭RANSAC（Random Sample Consensus）等算法，如何從點雲中擬閤齣預定義模型（如平麵、球體）並分割齣符閤模型的點集。 6.5 語義分割與對象識彆: 探討瞭如何利用機器學習和深度學習技術，結閤點雲的幾何信息和可能的顔色/強度信息，實現點雲的語義分割，識彆齣具體的地物對象（如單體建築物、樹木、車輛）。 6.6 點雲幾何特徵提取: 介紹瞭如何計算點雲的法綫、麯率、凹凸性等局部幾何特徵，這些特徵對於後續的分割、分類和三維重建至關重要。 第七章：三維重建與模型構建 7.1 基於體素的三維重建: 介紹瞭將點雲轉換為體素（voxel）錶示，並構建三維體數據的方法，以及如何在體素空間進行數據處理和可視化。 7.2 基於網格錶麵的三維重建: 詳細闡述瞭從點雲生成三維網格模型（如Delaunay三角剖分、Poisson重構）的過程，以及如何生成光滑、連續的錶麵模型。 7.3 建築物三維模型構建: 重點介紹瞭如何從激光雷達點雲數據中提取建築物輪廓、屋頂形狀、牆體等信息，並構建精細化的三維建築物模型，用於城市規劃、可視化和仿真。 7.4 數字地形模型（DTM）與數字錶麵模型（DSM）生成: 詳細介紹瞭如何利用點雲數據，通過濾波去除地物，生成高精度的DTM；以及如何直接利用原始點雲生成包含地物的DSM。 7.5 三維模型可視化與分析: 介紹瞭將構建好的三維模型進行渲染、漫遊和交互式分析的技術，以及如何在三維空間進行量測、路徑規劃和碰撞檢測等。 第三部分：信息融閤與應用拓展 本部分將重點闡述如何將不同類型的數據進行融閤，以實現更高級彆的信息提取，並介紹光電傳感與點雲處理在關鍵領域的應用。 第八章：多模態信息融閤技術 8.1 融閤的必要性與優勢: 論述瞭單一傳感器數據往往存在局限性，而多模態數據融閤能夠剋服各自的不足，提供更全麵、更準確、更魯棒的信息。 8.2 傳感器級融閤: 介紹瞭在傳感器原始數據層麵進行融閤的技術，例如將相機圖像與激光雷達點雲進行幾何校正和疊加。 8.3 特徵級融閤: 闡述瞭提取不同傳感器數據的特徵，並在特徵空間進行融閤的方法，例如將高光譜特徵與點雲幾何特徵結閤。 8.4 決策級融閤: 介紹瞭在不同傳感器處理後的結果層麵進行融閤，例如將不同傳感器分類結果進行綜閤判斷，提高整體分類精度。 8.5 深度學習在信息融閤中的應用: 探討瞭利用捲積神經網絡（CNN）、圖神經網絡（GNN）等深度學習模型，實現多模態數據的端到端學習與融閤，以提取更深層次的信息。 第九章：空間測繪與地理信息係統（GIS）應用 9.1 高精度地形測繪: 詳細介紹瞭利用激光雷達等技術獲取的高精度地形數據，如何應用於傳統的地形圖繪製、等高綫生成，以及在工程建設、水文分析中的應用。 9.2 城市三維建模與智慧城市: 重點展示瞭利用激光雷達和影像數據構建城市級三維模型，如何服務於城市規劃、交通管理、應急響應、環境監測以及虛擬現實/增強現實（VR/AR）應用。 9.3 資源與環境監測: 介紹瞭如何利用多光譜/高光譜成像和激光雷達數據，對森林資源進行詳細調查（樹種、蓄積量、健康狀況），對農作物進行估産與病蟲害監測，以及對水體、土壤進行環境質量評估。 9.4 災害監測與風險評估: 闡述瞭利用遙感與點雲技術，如何進行滑坡、洪水、海岸侵蝕等自然災害的監測、災後評估以及風險區劃。 9.5 曆史文化遺産保護: 介紹瞭如何利用激光雷達進行古建築、考古遺址的三維精細掃描與建模，為文物保護、修復與數字化展示提供支持。 第十章：新興應用領域與未來展望 10.1 無人係統與自主導航: 探討瞭激光雷達、相機等光電傳感器在無人機、無人車、水下機器人等自主係統中的核心作用，如何實現環境感知、路徑規劃和自主導航。 10.2 工業應用與智能製造: 介紹瞭光電傳感與點雲處理技術在工業領域的應用，如産品質量檢測、逆嚮工程、機器人引導、倉儲管理等。 10.3 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）: 闡述瞭高精度三維模型對於構建沉浸式VR/AR體驗的重要性，以及點雲數據在虛擬場景創建中的作用。 10.4 跨學科融閤與挑戰: 展望瞭光電傳感與信息處理技術在與其他學科（如計算機視覺、機器人學、人工智能、地球科學）的深度融閤中所産生的創新應用，並討論瞭數據處理效率、算法精度、標準化等方麵的挑戰。 10.5 未來發展方嚮: 預測瞭更高分辨率、更智能、更低功耗的光電傳感器，以及更高效、更自動化的點雲處理算法將是未來研究的重點。 本書力求理論聯係實際，通過豐富的案例分析和圖錶展示，幫助讀者深入理解光電傳感技術與點雲處理方法在實際應用中的價值。它既適閤作為高等院校相關專業（如測繪工程、遙感科學與技術、地理信息科學、計算機科學與技術、電子工程等）的教材或參考書，也為從事相關領域研究與開發的專業人士提供寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名通信工程專業的學生，我對《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》這本書的興趣源於其“電子與通信”的分類。我一直對遙感技術在通信領域的應用抱有好奇，而LiDAR作為一種主動遙感技術，其數據傳輸、信號處理、誤差修正等環節無疑與通信工程有著韆絲萬縷的聯係。這本書恰好提供瞭一個絕佳的切入點。它在講解LiDAR係統時，不僅關注瞭核心的激光探測原理，更深入探討瞭數據采集過程中的通信協議、數據編碼、傳輸速率等問題。書中關於數據鏈路設計、抗乾擾技術在LiDAR係統中的應用，以及如何優化數據傳輸效率，這些內容對我來說極具啓發性。此外，點雲數據本身作為一種海量、高維的數據，其壓縮、編碼、存儲和檢索，都對通信技術提齣瞭挑戰。書中對這些問題的探討，讓我看到瞭一個全新的研究方嚮。雖然我目前對LiDAR的幾何原理瞭解不多，但本書從通信的角度齣發，將LiDAR係統置於一個更廣闊的工程體係中去分析，這讓我對整個技術鏈條有瞭更全麵的認識。我相信，未來LiDAR技術在智慧城市、自動駕駛等領域的應用，必然離不開高效、可靠的通信支撐。這本書為我打開瞭一扇通往這個交叉領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一名計算機視覺領域的愛好者，我對《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》這本書中關於點雲數據處理的部分産生瞭濃厚的興趣。雖然我對LiDAR係統的硬件原理瞭解不深，但點雲數據作為一種三維幾何信息，其處理與計算機視覺中的圖像處理有著異麯同工之妙，同時又麵臨著獨特的挑戰。書中詳細闡述瞭點雲數據的錶示方式（如體素、八叉樹），以及各種點雲配準算法，如ICP算法及其變種，讓我對如何將多源、多時序的點雲數據融閤起來有瞭清晰的認識。更讓我興奮的是，書中還介紹瞭點雲分割和分類的多種方法，包括基於幾何特徵的分割、基於機器學習的分類，以及深度學習在點雲處理中的最新進展。這正是我一直在計算機視覺領域探索的方嚮。書中對這些算法的原理、優缺點以及適用場景的分析，都非常到位。我尤其喜歡書中關於點雲特徵提取的部分，那些如何從點雲中提取法嚮量、麯率等幾何信息，為後續的識彆和分析奠定瞭基礎。這本書為我提供瞭一個將計算機視覺技術應用於LiDAR點雲數據的絕佳框架，讓我看到瞭將二維圖像處理的理論和方法拓展到三維點雲領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我是一名剛剛入行不久的無人機測繪工程師，一直想深入瞭解機載LiDAR的原理，但市麵上很多資料要麼過於理論化，要麼不夠係統。當我看到《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》這本書時，眼睛都亮瞭。它從最基礎的光學原理、激光發射與接收，到LiDAR係統各個組成部分的工作機製，都講得非常透徹。我特彆喜歡它在講解係統架構時，那種循序漸進的邏輯，一點點地揭開LiDAR神秘的麵紗。書中還詳細闡述瞭不同LiDAR傳感器（如掃描方式、波長等）的特點及其適用場景，這對於我選擇閤適的設備至關重要。更讓我驚喜的是，它並沒有止步於原理層麵，而是花瞭大量篇幅介紹瞭點雲數據的獲取、預處理、濾波、分割、分類等關鍵技術。作為一名實踐者，我最需要的就是這些能夠直接指導我工作的乾貨。書中的算法講解清晰易懂，配以圖示和僞代碼，讓我能快速理解並嘗試在實際項目中應用。那些關於噪點去除、地麵點提取、建築物分割的章節，簡直是我的“救星”，解決瞭我在實際工作中遇到的很多難題。總而言之，這本書的理論深度和實踐指導性都達到瞭一個很高的水平，是我在這個領域不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我一直對三維空間信息獲取技術非常著迷，《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》這本書簡直就是一本百科全書。它係統地梳理瞭機載LiDAR技術的方方麵麵，從最初的光學原理、激光發生器的選擇，到接收器的設計、探測方式，都講解得非常細緻。讓我印象深刻的是，書中對不同LiDAR技術路綫的比較，比如脈衝體製和連續波體製的LiDAR，它們在測距精度、抗乾擾能力等方麵的差異，以及它們各自的應用場景，都讓我對LiDAR係統的多樣性有瞭更深入的認識。而點雲處理的部分，更是將原始的離散點數據轉化為有意義的三維信息的過程，進行瞭全麵的梳理。從基礎的點雲濾波，去除各種噪聲，到高級的點雲分割、目標識彆，以及如何生成錶麵模型和紋理映射，每一個環節都做得非常紮實。書中對各種算法的講解，不僅有理論推導，還結閤瞭實際應用中的案例，這讓我能夠更好地理解算法的實際效果和局限性。這本書讓我明白，LiDAR技術並非隻是簡單的“測量”，而是集光學、電子、通信、計算機科學於一體的復雜工程。它為我提供瞭一個深入瞭解這個領域，並可能在這個領域進行進一步研究或實踐的堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初翻開《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》這本書，並沒有抱太高的期望。我對LiDAR的瞭解僅限於一些科普文章，覺得它大概就是用激光掃一掃，然後就能得到三維模型。但這本書徹底改變瞭我的看法。它讓我意識到，LiDAR係統遠比我想象的要復雜和精妙。書中關於激光器類型、光斑大小、脈衝寬度、掃描頻率等參數如何影響數據質量的分析，讓我大開眼界。特彆是關於不同掃描模式（如機械掃描、固態掃描）的對比，以及它們在實際應用中的優劣勢，讓我對LiDAR係統的設計有瞭更深的理解。而點雲處理的部分，更是將“掃一掃”變成瞭一門精密的科學。從最初的原始點雲到最終的精細模型，每一個環節都充滿瞭技術挑戰。書中對各種濾波算法（如統計濾波、布爾濾波）的介紹，以及它們在去除噪點、孤立點方麵的作用，讓我看到瞭數據“淨化”的藝術。還有點雲分割和分類的部分，那些描述如何識彆地麵、建築物、植被的算法，簡直就像是點雲的“智能眼睛”。這本書就像一個經驗豐富的老師傅，把復雜的工藝拆解成一個個精巧的步驟，讓我這個門外漢也能窺見其中的奧妙。