车载LiDAR点云的自动建筑物立面提取与高效索引算法

车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取是一篇关于地理信息技术和遥感领域的研究论文。车载LiDAR（Light Detection and Ranging，激光雷达）是一种高精度的移动测量技术，其产生的大量三维点云数据包含丰富的建筑物细节，包括建筑物的立面信息。本文主要关注如何在处理这些海量数据时提高效率，尤其是在提取建筑物表面特征方面。 论文的核心内容围绕车载LiDAR点云的处理展开，针对点云数据的三维离散性、高密度和数据量大的特性，作者提出了一种创新的索引算法——3DGrid_Hash_Octree。这是一种基于3D规则格网和哈希表的线性八叉树索引结构，利用这种算法，能够有效地构建点云数据的索引并加速邻域搜索。这种方法在实际应用中的高效性在第2章中得到了实测数据的支持，这表明该算法对于大规模点云数据处理具有显著的优势。 针对点云数据中地面点的混杂和噪声问题，论文提出了地形自适应的地面点滤波方法。这一方法通过对疑似地面点进行智能筛选，减少误识别，从而提高建筑物立面信息的提取精度。这种方法对于处理复杂地形环境下的点云数据尤其关键，有助于提取出更加准确的建筑物轮廓和表面纹理。 论文的作者冯义从，于2007年攻读地图制图学与地理信息工程专业，指导老师为岑敏仪教授，于2014年完成了这项研究。论文不仅探讨了理论方法，还通过实证研究验证了其有效性，这对于推动车载LiDAR技术在城市规划、测绘和无人驾驶等领域中的应用具有重要意义。 此外，论文还包含了关于知识产权的声明，确认了作者对其研究成果的权益，并明确了论文的保密性和解密后的使用授权。这篇论文在创新性上强调了作者对车载LiDAR点云处理技术的独特贡献，以及其在实际场景中解决挑战的能力。 车载LiDAR点云的建筑物立面信息快速自动提取研究旨在提供一种高效的数据处理和分析工具，对于提升地理信息系统的性能和自动化程度具有重要的学术价值和实际应用价值。