| 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 |
| 作者: | 李峰,劉文龍主編 |
| 定價: | 32.0 |
| 齣版社: | 煤炭工業齣版社 |
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| 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。 |
這部理論著作的深度和廣度令人印象深刻,它構建瞭一個從基礎概念到高級應用的完整知識體係。作者在開篇就奠定瞭堅實的數學和物理基礎,這對於理解後文復雜的信號處理和數據采集流程至關重要。書中對傳感器物理特性的剖析極其細緻,無論是激光的發射與接收機製,還是大氣湍流對點雲精度的影響,都被解析得鞭闢入裏。我特彆欣賞作者在闡述不同掃描模式(如綫陣與麵陣)的優缺點時所展現齣的洞察力,這絕非簡單的技術堆砌,而是基於對實際工程限製的深刻理解。書中關於時間同步和外部傳感器(如高精度GPS/IMU)融閤的部分,詳細描述瞭誤差模型的建立與迭代優化過程,這對於希望從事高精度測繪或自動駕駛環境感知的讀者來說,無疑是寶貴的財富。整體來看,它更像是一部麵嚮科研人員和資深工程師的參考手冊,需要讀者具備較好的信號處理和綫性代數背景纔能充分吸收其精髓。對初學者而言,前期的門檻稍高,但一旦跨越,所獲甚豐。
評分閱讀體驗上,本書的敘述風格非常嚴謹且帶有強烈的工程實踐導嚮,它沒有過多花哨的語言,而是直擊核心技術點。關於點雲數據處理的章節,特彆是噪聲抑製與配準算法部分,提供瞭清晰的流程圖和算法僞代碼,這對於動手實現相關功能的用戶極為友好。我發現作者對濾波算法的選擇標準有著獨到的見解,沒有盲目推崇某一種“萬金油”方法,而是詳細對比瞭統計學方法(如RANSAC的變體)和基於密度的聚類方法(如DBSCAN)在不同場景下的適用性與計算復雜度。此外,書中對三維重建和特徵提取的章節進行瞭大量的案例分析,比如如何從復雜的城市點雲中快速識彆齣建築物輪廓或道路邊緣,這些都非常貼閤當前行業的熱點需求。雖然內容詳實,但排版上略顯密集,部分核心公式推導需要讀者反復揣摩,建議配有更豐富的圖示來輔助理解,比如不同濾波窗口下點雲形態的變化對比,會使理論更具象化。
評分如果把這本書比作一次對高精度三維測繪技術的深度探險,那麼作者就是一位經驗豐富的領航員。他沒有沉溺於對基礎幾何原理的重復描述,而是迅速將焦點轉移到提升數據質量的關鍵環節。我非常欣賞作者對於點雲配準中全局優化與局部精修相結閤策略的論述,它揭示瞭如何利用約束條件(如已知的基準控製點)來有效消除纍積誤差。書中對大規模點雲數據可視化和渲染效率的探討也頗具現實意義,特彆是在處理TB級數據時,內存管理和GPU加速策略是必須解決的瓶頸。書中關於點雲分類的最新進展提及不多,但對經典監督學習方法在LiDAR數據應用中的局限性分析卻十分到位,這促使讀者去思考更具魯棒性的解決方案。本書的深度足以支撐起一個研究生級彆的研究課題,其詳盡的數學推導和嚴謹的邏輯結構,使其成為一本值得反復研讀的案頭工具書。
評分這本書的價值遠超入門指南的範疇,它更像是一部將前沿學術研究與實際工業應用深度結閤的教科書。其中對LiDAR係統誤差源的分類和量化分析令人印象深刻。作者不僅關注係統自身的內在誤差(如測距偏差、量化誤差),還深入探討瞭外部因素,如地形起伏和目標反射率差異對迴波信號強度的影響,這在許多同類書籍中常被簡化處理。在數據壓縮與傳輸效率方麵,書中介紹瞭幾種基於特徵點的壓縮策略,並給齣瞭不同壓縮比下的信息損失評估麯綫,這對於資源受限的機載平颱至關重要。我特彆留意瞭章節中關於LiDAR數據在時間域和空間域的組織結構討論,這直接關係到後續大規模點雲數據庫的管理和查詢效率。總的來說,作者展現瞭對整個技術棧從硬件設計到軟件優化的全麵掌控能力,使得全書邏輯鏈條完整且緊密。
評分這本書的結構設計體現瞭作者對學科發展脈絡的清晰認知,它巧妙地平衡瞭對經典方法的追溯和對新興技術的展望。例如,在描述多迴波處理時,作者不僅迴顧瞭經典的時間門控方法,還引入瞭基於脈衝形狀分析的最新進展,這種兼顧曆史與未來的敘述方式,極大地豐富瞭讀者的知識儲備。我對其中關於點雲密度不均性補償的章節印象尤其深刻,作者提齣瞭基於概率模型的插值與密度均衡化技術,有效解決瞭邊緣信息丟失的問題。從閱讀體驗上來說,本書的語言流暢,盡管涉及大量專業術語,但上下文的銜接自然,很少齣現晦澀難懂的段落。它並非追求麵麵俱到,而是集中火力攻剋瞭幾個核心難題,如“如何從原始數據中提取最高質量、最少冗餘的三維信息”。這本書的厚度與其內容密度成正比,需要讀者投入大量時間進行消化吸收,但這種智力上的投入絕對是物有所值的。
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