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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• LiDAR
• 机载LiDAR
• 点云处理
• 电子与通信
• 遥感
• 三维重建
• 数据处理
• 测绘
• 地理信息系统
• 航空测量

店铺： 读品汇图书专营店

出版社： 煤炭工业出版社

ISBN：9787502058098

商品编码：29359091683

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
印次：
版次：
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。

空间感知新纪元：从遥感到三维建模的进阶之路 随着科技的飞速发展，我们正步入一个信息爆炸的时代。在这一浪潮中，对我们所处的三维空间进行精准、高效的认知和表达，已成为推动社会进步、行业革新的关键。从精准农业到智慧城市建设，从地质勘探到文化遗产保护，再到自动驾驶汽车的导航系统，对高精度三维地理信息的获取和处理需求日益迫切。传统的二维地图和摄影测量技术在某些方面已显不足，亟需能够穿透障碍、直接获取三维坐标的新型测量手段。 本书旨在深入探讨这一新兴领域的核心技术与前沿应用，聚焦于如何利用先进的遥感手段，将现实世界的复杂三维形态转化为可供分析、建模和应用的海量数据。我们将追溯这项技术的演进历程，解析其背后的物理原理，并全面阐述如何将原始测量数据转化为具有实际价值的三维信息。 第一章 遥感成像的物理基础与发展历程 在进入具体技术细节之前，理解遥感成像的根本原理至关重要。本章将从电磁波与物质相互作用的基础物理学出发，阐述不同波段的电磁波（如可见光、红外线、微波等）在探测地物信息时所展现出的独特性质。我们将详细介绍反射、透射、散射、吸收等物理过程，以及这些过程如何影响我们接收到的信号。 随后，我们将回顾遥感技术的发展脉络。从早期基于可见光的光学遥感，到利用红外线探测温度差异，再到微波遥感穿透云层和黑暗的能力，每一项技术的突破都极大地拓展了我们获取地球信息的维度。本章还将简要介绍不同遥感平台，如卫星遥感、航空遥感，以及它们在空间分辨率、覆盖范围和获取方式上的差异，为后续章节的讨论奠定坚实的基础。 第二章 高精度三维测量的核心原理：时间飞行（Time-of-Flight）与相位差 本书的重点之一在于介绍获取三维数据的核心技术。我们将着重剖析“时间飞行”（Time-of-Flight, ToF）原理，这是目前许多高精度三维测量系统中普遍采用的测量手段。该原理基于光速恒定的物理定律，通过测量激光脉冲从发射到被目标物体反射并被接收所需的时间，进而计算出传感器与目标之间的距离。我们将深入探讨激光脉冲的产生、传播、反射以及接收过程中的关键要素，包括脉冲宽度、能量、波长选择等，以及它们对测量精度和数据质量的影响。 此外，本章还将介绍另一种重要的测量原理——“相位差法”。与ToF法相比，相位差法通常利用连续调制的光波，通过测量发射光波与接收回波之间的相位差来确定距离。我们将详细讲解其工作机制，并分析在不同环境和应用场景下，ToF法与相位差法各自的优缺点和适用范围。理解这些核心原理，是掌握后续数据处理技术的前提。 第三章 传感器系统与数据采集：硬件构成与关键技术 要实现高精度三维测量，精密的传感器系统是必不可少的。本章将详细介绍构成此类遥感系统的关键硬件组件。我们将从激光器的类型、性能参数（如波长、功率、重复频率、脉冲宽度）入手，分析其对测量精度、探测距离和数据密度影响。接着，我们将深入探讨接收器的关键技术，包括探测器的类型（如APD、SPAD）、灵敏度、响应速度以及噪声抑制机制。 光学系统的设计，包括镜头、扫描镜、滤光器等，也对最终数据的质量起着决定性作用。本章将阐述这些组件的功能及其对光信号的收集和聚焦能力的影响。此外，我们还将讨论惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统（GNSS）在定位和定向中的关键作用，它们如何与激光扫描仪协同工作，为每个测量点提供精确的三维空间坐标。最后，本章将介绍不同类型的传感器平台，如扫描式、脉冲式，以及它们在数据采集效率和覆盖范围上的差异。 第四章 点云数据：三维信息的载体与初步处理 激光扫描等技术产生的数据形式通常是“点云”（Point Cloud），即海量三维坐标点的集合。本章将重点介绍点云数据的基本特性、存储格式以及初步的处理流程。我们将详细说明每个点包含的信息，通常是其三维坐标（X, Y, Z），以及可能包含的反射强度、颜色信息（RGB）等。 点云数据的初步处理是后续高级分析的基础。本章将涵盖诸如噪声去除、异常值检测和点云滤波等关键技术。我们将介绍常用的滤波算法，如统计滤波（Statistical Outlier Removal）、半径滤波（Radius Outlier Removal）等，并分析它们在不同噪声场景下的效果。此外，点云的下采样（Downsampling）技术，如体素网格下采样（Voxel Grid Downsampling）和随机采样（Random Sampling），也是提高处理效率和减少冗余数据的常用方法，本章也将对其进行详细讲解。 第五章 点云数据的组织与表示：结构化与特征提取 原始的点云数据往往是无序的、稀疏的，要有效地进行分析和建模，就需要对其进行组织和结构化。本章将深入探讨点云数据的组织方式。我们将介绍基于体素（Voxel）的表示方法，如何将三维空间划分为网格，并将点云数据映射到体素中，从而实现空间索引和数据压缩。 此外，本章还将聚焦于点云数据的特征提取。特征描述是理解点云几何形状和语义信息的重要途径。我们将介绍局部特征提取方法，如法向量估计（Normal Estimation）、曲率估计（Curvature Estimation）等，以及它们如何捕捉点云的局部几何属性。同时，我们还将探讨全局特征描述符，如快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）、视点特征直方图（Viewpoint Feature Histograms, VFH）等，它们如何描述整个点云的全局形状，为点云匹配和识别奠定基础。 第六章 点云配准：融合多源三维数据的关键 在实际应用中，往往需要将来自不同传感器、不同时间、不同视角的点云数据进行融合，以构建更完整、更精细的三维模型。本章的核心内容是点云配准（Point Cloud Registration），这是实现数据融合的关键技术。 我们将介绍点云配准的两种主要方法：基于特征的配准和基于迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）的配准。对于基于特征的配准，我们将讲解如何提取稳定的点云特征（如关键点、描述符），并利用这些特征进行初步匹配和姿态估计。而ICP算法则是实现点云精确对齐的经典方法，本章将详细阐述其基本原理、不同变种（如Point-to-Point ICP, Point-to-Plane ICP）及其优化策略，并分析其在不同条件下的收敛性和鲁棒性。 第七章 点云分割与分类：提取目标对象与语义信息 从庞大的点云数据中识别和分离出具有特定语义的对象，是实现三维场景理解和应用的重要一步。本章将深入探讨点云分割（Segmentation）与分类（Classification）技术。 我们将介绍多种分割方法，包括基于聚类的方法（如DBSCAN）、基于区域生长的方法（Region Growing）以及基于模型拟合的方法（如RANSAC用于平面分割）。这些方法能够帮助我们将点云划分为不同的对象或表面。 随后，我们将重点介绍点云分类技术，即为分割出的点云或整个点云赋予语义标签，例如将点云识别为“建筑”、“道路”、“植被”等。我们将讨论基于传统手工特征的分类方法，以及近年来发展迅速的基于深度学习的点云分类模型，如PointNet、PointNet++、DGCNN等。这些深度学习模型能够自动学习点云数据的空间特征，从而实现高精度的语义识别。 第八章 点云可视化与建模：构建逼真的三维场景 经过处理和分析的点云数据，需要通过可视化和建模技术，才能以直观的方式呈现给用户，并用于进一步的应用。本章将介绍点云数据的可视化方法。我们将探讨如何将海量点云数据渲染成逼真的三维场景，包括材质、光照、阴影等效果的模拟。 在此基础上，本章还将介绍点云到三维模型的转换技术。我们将讲解如何利用点云数据生成表面模型，如三角网格模型（Mesh Reconstruction），以及如何进行纹理映射，以创建高度逼真的三维模型。常用的建模技术如泊松表面重建（Poisson Surface Reconstruction）和Alpha Shape等也将得到详细介绍。这些三维模型可以广泛应用于虚拟现实、增强现实、城市规划、数字孪生等领域。 第九章 应用领域与发展趋势：赋能各行各业的未来 本书的最后一章将目光投向遥感三维测量技术的广阔应用前景及其未来的发展趋势。我们将列举并深入分析该技术在各个领域的实际应用案例，例如： 智慧城市与规划： 利用高精度三维模型进行城市三维建模、数字孪生城市建设、基础设施监测与管理、应急响应等。 自动驾驶与机器人导航： 为自动驾驶车辆提供精确的环境感知和路径规划，为机器人提供导航和避障能力。 自然资源与环境保护： 进行地质勘探、矿产资源评估、森林资源监测、水文地质调查、灾害（如滑坡、洪水）监测与评估。 文化遗产保护与数字化： 对历史建筑、文物进行高精度三维扫描和数字化存档，为研究、修复和展示提供依据。 工业与工程： 在建筑、桥梁、工厂等大型工程的施工、监测、质量控制和后期维护中发挥作用。 农业： 精准农业中的农田监测、作物生长分析、病虫害识别等。 最后，我们将展望该领域未来的发展趋势，包括传感器技术的进步（如更高分辨率、更广覆盖范围、更低成本）、数据处理算法的优化（如实时处理、更大规模点云的处理）、多模态数据融合（结合摄影测量、SAR等）、以及与人工智能、物联网等前沿技术的深度融合，共同塑造更加智能、互联的未来空间感知新纪元。 本书力求以系统、深入、清晰的视角，为读者构建一个关于高精度三维遥感测量与点云处理的知识体系，帮助您理解这项技术的核心原理、掌握关键处理方法，并启发您在各个领域探索其创新的应用。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书的知识深度，那一定是“扎实”。作者显然不是停留在对概念的表面化描述上，而是深入到了底层实现和数学本质。对于每一个核心算法的讲解，都配有详尽的数学推导过程，这些推导过程逻辑严密，每一步的假设和推导依据都交代得清清楚楚，绝不含糊其辞。即便是对于那些在其他文献中常被一笔带过的优化技巧，这本书也给予了足够的关注，分析了它们在实际工程应用中的局限性和优势。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，拿出草稿纸进行演算验证，正是这种互动式的学习过程，才真正巩固了对理论模型的理解。这种对技术深度和广度的双重把控，使得这本书不仅适合初学者建立基础，更对资深从业者进行知识迭代和瓶颈突破提供了宝贵的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直让人眼前一亮，那种厚重的手感和细腻的纸张触感，都透露着出版方对内容的尊重。拿到手里，首先映入眼帘的是那封面设计，简约而不失专业感，黑白灰的搭配沉稳大气，让人立刻联想到高精尖的技术领域。内页的字体清晰锐利，图表和公式的绘制更是达到了教科书级别的标准，即便是复杂的算法流程图，也能被拆解得条理分明，让人在阅读过程中丝毫不会感到吃力。装订工艺也十分考究，可以完全平摊在桌面上，这对于需要对照查阅大量公式和代码的读者来说，简直是福音，完全解放了双手。我尤其欣赏作者在关键概念阐述时所采用的精妙插图，它们不仅仅是装饰，更是理解抽象物理模型和几何关系不可或缺的辅助工具。这种对细节的极致追求，无疑提升了整体的阅读体验，让人觉得物超所值，是一本值得珍藏在书架上的专业典籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令人称道的一点，或许在于其强烈的工程实践导向性。理论知识的价值，最终要体现在能否有效解决实际问题上。作者显然深谙此道，在介绍完抽象模型之后，总能迅速地将视角拉回到实际工程约束和数据特性上来。比如，在讨论不同滤波算法的性能时，书中并未仅仅罗列理论误差指标，而是结合了不同传感器噪声模型和实际环境干扰下的表现进行对比分析，这种贴近现实的讨论极大地提高了知识的可迁移性。书中穿插的案例分析，虽然没有直接给出完整的代码实现，但其对特定场景下参数选择和流程设计的精辟见解，足以指导工程师迅速构建出有效的解决方案框架。它教会的不仅仅是“是什么”，更是“如何在现实世界中高效地做到”。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验来看，作者的文字风格是那种带着温度的冷静，非常适合严肃的技术阅读。他没有使用过于华丽或煽情的辞藻，而是用精准、克制的语言来描绘复杂的技术图景。这种精确性确保了信息传递的无损耗，避免了因歧义而产生的误解。尤其是在涉及诸多技术术语和专有名词时，作者的处理方式非常得当，首次出现时总会给出清晰的定义或在脚注中进行补充说明，使得跨学科的读者也能快速跟上节奏。全书的行文节奏保持了一种稳定的、略偏学术的基调，让人感到自己正在与一位严谨的学者进行深入的对话，而非被动地接收灌输。这种流畅而又不失深度的文风，让长篇阅读过程变得非常专注和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑构建得极为精巧，它不像某些技术书籍那样上来就抛出晦涩的数学推导，而是采取了一种循序渐进、由浅入深的引导方式。开篇部分，作者用了大篇幅来铺陈相关的背景知识和历史演进，这为读者建立了一个坚实的认知框架，使得后续进入核心技术细节时，能够做到心中有数，不至于迷失在术语的汪洋大海中。随后，章节间的过渡衔接得如行云流水般自然，前一节的结论往往是下一节深入探讨的基石，形成了一个紧密的知识链条。读起来，你不会感觉到被生硬地推着走，反而像是在一位经验丰富的导师带领下，进行一次精心规划的学术漫步。这种高超的结构设计，极大地降低了自学过程中的认知负荷，让复杂的系统原理不再高不可攀，而是变得可感知、可理解。