地面激光点云处理与精细重构理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄明，马朝帅，杨芳，张勇 著

图书标签:

• 地面激光点云
• 点云处理
• 三维重构
• 精细建模
• 遥感
• 测绘
• GIS
• 空间数据
• 计算机视觉
• 算法

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497475

商品编码：12111338235

包装：平装

出版时间：2016-11-01

基本信息

书名：地面激光点云处理与精细重构理论与方法

：62.00元

作者：黄明,马朝帅,杨芳,张勇

出版社：科学出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787030497475

字数：

页码：188

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》针对地面三维激光在高精度空间数据处理及大规模三维激光散乱点云的高精度建模的理论与关键技术，系统阐述了三维激光点云的获取与处理方法，提出了基于点云特征向量的配准、多站点云数据融合的核心算法；提出了一种顾及三维拓扑关系一致性的高精度三维建模的CSG-BREP数据模型及建模方法；研究了大数据空间三维实体GPU可编程计算及流数据的高速渲染的关键技术，后给出了研究成果在古建筑与现代建筑及特殊复杂几何形状精细重建的工程应用。
　　《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》可作为测绘、三维地理信息系统、计算机图形学领域的研究开发人员的参考书，还可供建筑遗产数字化保护的工程技术人员及相关专业的教师、研究生阅读。

目录

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前言

第1章 绪论
1．1 研究意义
1．2 研究现状
1．2．1 点云配准
1．2．2 点云构建三维拓扑模型
1．2．3 可视化
1．3 存在的问题
1．4 主要研究内容

第2章 点云数据预处理
2．1 点云数据异常值过滤
2．1．1 人工交互去噪方法
2．1．2 点云局部自动去噪
2．2 点云数据精简过滤
2．2．1 可移动网格划分算法流程
2．2．2 可移动网格划分算法具体实现过程
2．3 本章小结

第3章 点云配准
3．1 点云自动初始配准
3．1．1 点特征描述子
3．1．2 点云自动初始配准的具体实现
3．2 点云自动精细配准
3．2．1 点云重叠区域计算
3．2．2 ICP配准算法
3．3 点云配准并行加速算法
3．3．1 并行加速方案的选择
3．3．2 点云初始配准并行加速的实现
3．3．3 点云精细配准并行加速的实现
3．4 配准算法实验
3．4．1 实验环境配置
3．4．2 实验数据
3．4．3 点云配准效果
3．5 本章小结

第4章 点云三维几何精细建模
4．1 CSG-BREP拓扑模型定义
4．1．1 现有拓扑模型的分析
4．1．2 CSG-BREP拓扑模型内拓扑定义
4．1．3 CSG-BREP拓扑模型外拓扑定义
4．2 CSG-BREP拓扑模型构建
4．2．1 模型构建算法
4．2．2 拓扑重构算法
4．3 CSG-BREP拓扑模型查询分析
4．3．1 拓扑元素的查询算法
4．3．2 查询子级拓扑元素算法
4．3．3 查询父级拓扑元素算法
4．4 本章小结

第5章 高精度模型纹理重建
5．1 纹理重建分析
5．2 高精纹理重建模型解算
5．2．1 误差方程及初始值的确定
5．2．2 角度及摄站到物方距离的值
5．2．3 外方位元素解算
5．3 高精度纹理重建精度分析
5．3．1 实验数据
5．3．2 算法实验对比
5．3．3 实验分析
5．4 本章小结

第6章 三维交互可视化
6．1 可视化渲染管线
6．2 GPu基本几何体的渲染
6．2．1 光照
6．2．2 梯形体的涫染
6．2．3 球和圆柱的渲染
6．3 点云模型的渲染
6．3．1 点云模型渲染的流程
6．3．2 点云模型GPU渲染
6．4 精细三维空间数据的交互拾取
6．4．1 点云拾取
6．4．2 三角网的拾取
6．4．3 几何实体的拾取
6．5 本章小结

第7章 系统实现
7．1 系统架构
7．2 系统总体设计
7．2．1 点云处理及重建流程
7．2．2 功能模块设计
7．2．3 数据管理设计
7．3 系统界面及功能
7．3．1 总体界面
7．3．2 核心功能
7．4 本章小结

第8章 工程应用
8．1 古建筑数字化保护中的应用
8．1．1 外业测绘
8．1．2 模型数据成果
8．1．3 三维场景
8．1．4 修缮变化检测
8．1．5 古建筑剖面图
8．2 现代建筑点云建模应用
8．2．1 数据源
8．2．2 建模过程
8．3 后母戊鼎精细建模
8．3．1 建模工艺流程
8．3．2 模型应用
8．4 本章小结

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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前言

第1章 绪论
1．1 研究意义
1．2 研究现状
1．2．1 点云配准
1．2．2 点云构建三维拓扑模型
1．2．3 可视化
1．3 存在的问题
1．4 主要研究内容

第2章 点云数据预处理
2．1 点云数据异常值过滤
2．1．1 人工交互去噪方法
2．1．2 点云局部自动去噪
2．2 点云数据精简过滤
2．2．1 可移动网格划分算法流程
2．2．2 可移动网格划分算法具体实现过程
2．3 本章小结

第3章 点云配准
3．1 点云自动初始配准
3．1．1 点特征描述子
3．1．2 点云自动初始配准的具体实现
3．2 点云自动精细配准
3．2．1 点云重叠区域计算
3．2．2 ICP配准算法
3．3 点云配准并行加速算法
3．3．1 并行加速方案的选择
3．3．2 点云初始配准并行加速的实现
3．3．3 点云精细配准并行加速的实现
3．4 配准算法实验
3．4．1 实验环境配置
3．4．2 实验数据
3．4．3 点云配准效果
3．5 本章小结

第4章 点云三维几何精细建模
4．1 CSG-BREP拓扑模型定义
4．1．1 现有拓扑模型的分析
4．1．2 CSG-BREP拓扑模型内拓扑定义
4．1．3 CSG-BREP拓扑模型外拓扑定义
4．2 CSG-BREP拓扑模型构建
4．2．1 模型构建算法
4．2．2 拓扑重构算法
4．3 CSG-BREP拓扑模型查询分析
4．3．1 拓扑元素的查询算法
4．3．2 查询子级拓扑元素算法
4．3．3 查询父级拓扑元素算法
4．4 本章小结

第5章 高精度模型纹理重建
5．1 纹理重建分析
5．2 高精纹理重建模型解算
5．2．1 误差方程及初始值的确定
5．2．2 角度及摄站到物方距离的值
5．2．3 外方位元素解算
5．3 高精度纹理重建精度分析
5．3．1 实验数据
5．3．2 算法实验对比
5．3．3 实验分析
5．4 本章小结

第6章 三维交互可视化
6．1 可视化渲染管线
6．2 GPu基本几何体的渲染
6．2．1 光照
6．2．2 梯形体的涫染
6．2．3 球和圆柱的渲染
6．3 点云模型的渲染
6．3．1 点云模型渲染的流程
6．3．2 点云模型GPU渲染
6．4 精细三维空间数据的交互拾取
6．4．1 点云拾取
6．4．2 三角网的拾取
6．4．3 几何实体的拾取
6．5 本章小结

第7章 系统实现
7．1 系统架构
7．2 系统总体设计
7．2．1 点云处理及重建流程
7．2．2 功能模块设计
7．2．3 数据管理设计
7．3 系统界面及功能
7．3．1 总体界面
7．3．2 核心功能
7．4 本章小结

第8章 工程应用
8．1 古建筑数字化保护中的应用
8．1．1 外业测绘
8．1．2 模型数据成果
8．1．3 三维场景
8．1．4 修缮变化检测
8．1．5 古建筑剖面图
8．2 现代建筑点云建模应用
8．2．1 数据源
8．2．2 建模过程
8．3 后母戊鼎精细建模
8．3．1 建模工艺流程
8．3．2 模型应用
8．4 本章小结

参考文献

《空间信息获取与智能分析：从感知到应用》 一、 概述 《空间信息获取与智能分析：从感知到应用》是一部系统阐述现代空间信息技术发展脉络，深入探讨从数据采集、处理到智能分析、应用的全链条知识体系的专著。本书旨在为读者构建一个全面、深入的认知框架，理解如何高效、精准地捕捉现实世界的空间信息，并借助先进的算法和技术，将其转化为具有实际价值的知识与洞察。本书内容涵盖了当前空间信息领域最前沿的研究方向与核心技术，逻辑清晰，结构严谨，既有理论深度，又不乏实践指导意义。 二、 内容详述 第一部分：空间信息的感知与获取 本部分聚焦于如何从物理世界中高效、精确地提取空间几何信息。我们将从最基础的原理出发，逐步深入到各种主流的空间信息采集技术。 1.1 空间信息学的基本概念与发展历程： 1.1.1 空间信息学的定义与范畴： 深入解析空间信息学作为一门交叉学科的本质，阐述其在地理学、测绘学、计算机科学、遥感科学等领域的交叉融合特点。探讨空间信息研究的对象、内容、方法和目标，以及其在理解和改造世界中的重要作用。 1.1.2 空间信息技术的发展演进： 回顾空间信息技术从早期的大地测量、航空摄影测量，到现代的全球导航卫星系统（GNSS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）以及新兴的激光扫描、无人机测绘等技术的演变过程。重点梳理每一次技术革命对空间信息获取能力和应用范围带来的颠覆性影响。 1.1.3 关键技术理论基础： 介绍空间信息获取所依赖的数学、物理和工程学原理，包括大地测量学的基准概念、投影原理、坐标变换，摄影测量的对地观测原理、影像几何关系，遥感科学的光谱、辐射理论等，为后续深入理解具体技术奠定理论基础。 1.2 地理空间信息采集技术： 1.2.1 全球导航卫星系统（GNSS）技术： 1.2.1.1 GNSS系统原理与组成： 详细讲解GPS、GLONASS、Galileo、北斗等主要GNSS系统的基本原理，包括卫星星座布局、信号结构、定位原理（伪距定位、载波相位定位）。 1.2.1.2 GNSS测量模式与精度影响因素： 探讨单点定位、差分定位（DGPS、RTK、PPP）等不同测量模式的特点、适用场景及其精度等级。深入分析影响GNSS测量精度的因素，如接收机性能、卫星几何构型、大气延迟、多路径效应、接收机噪声等，并介绍提高精度的策略。 1.2.1.3 GNSS数据处理与应用： 介绍GNSS原始数据的预处理、坐标系统转换、数据融合等关键步骤，以及其在地形测绘、工程测量、地质勘探、环境监测等领域的典型应用案例。 1.2.2 遥感（RS）技术： 1.2.2.1 遥感成像原理与传感器类型： 深入阐述被动遥感（光学、热红外）和主动遥感（雷达、激光雷达）的成像机理，以及不同类型的传感器（如多光谱、高光谱、全色、SAR）的成像特点、空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。 1.2.2.2 遥感影像获取与预处理： 介绍卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等不同平台的数据获取方式。重点讲解遥感影像的几何校正（辐射校正、地形校正、传感器畸变校正）和辐射校正（大气校正、系统校正）等预处理技术，以消除影像中的误差，使其具有地理参考性和可比性。 1.2.2.3 遥感数据应用： 讨论遥感数据在土地利用/覆盖分类、地表温度反演、植被指数计算、灾害监测（如洪水、火灾）、矿产资源勘查、城市扩张分析等领域的广泛应用。 1.2.3 惯性测量单元（IMU）技术： 1.2.3.1 IMU的工作原理与组成： 讲解陀螺仪和加速度计的工作原理，以及IMU如何通过集成获得物体的角速度和线加速度信息。 1.2.3.2 IMU在姿态测量中的作用： 阐述IMU在精确测量载体（如无人机、车辆、船舶）的姿态（俯仰、滚转、偏航）方面的重要作用，以及其与GNSS组合导航的优势。 1.2.3.3 IMU误差分析与补偿： 分析IMU的漂移、零偏等误差特性，介绍误差补偿和滤波技术，如卡尔曼滤波，以提高姿态测量精度。 1.2.4 传统测量技术回顾与发展： 简要回顾全站仪、经纬仪、水准仪等传统测量仪器在特定场景下的应用，并探讨其与现代技术的融合趋势。 1.3 新型空间信息采集技术： 1.3.1 摄影测量技术（近景、倾斜摄影）： 1.3.1.1 摄影测量的基本原理与流程： 详细介绍基于影像匹配和立体测图的摄影测量原理，包括内外方位元素、空中三角测量、区域网平差、数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）和三维模型构建等关键环节。 1.3.1.2 近景摄影测量应用： 探讨近景摄影测量在文物保护、工业检测、小型物体三维建模等领域的应用，重点关注其在大比例尺、高精度三维信息获取方面的优势。 1.3.1.3 倾斜摄影测量技术： 深入讲解倾斜摄影技术，即从不同倾斜角度获取同一场景的影像，并结合垂直影像进行三维建模。阐述其在城市三维建模、数字孪生、应急管理等领域的强大应用能力，及其数据处理流程（如影像预处理、空中三角测量、密集匹配、三维重建、纹理映射）。 1.3.2 无人机（UAV）平台与应用： 1.3.2.1 无人机技术特点与分类： 介绍固定翼、多旋翼、垂直起降（VTOL）等不同类型无人机的技术特点、飞行性能和适用场景。 1.3.2.2 无人机搭载传感器与数据获取： 探讨无人机可搭载的各类传感器，如高分辨率可见光相机、多光谱相机、热红外相机、激光扫描仪、探地雷达等，以及它们在不同领域的应用。 1.3.2.3 无人机航测数据处理与质量控制： 详细讲解无人机航测数据的处理流程，包括航线规划、影像采集、数据预处理、像控点布设与测量、空中三角测量、DEM/DSM生成、三维模型构建、质量评估等，强调数据精度与可靠性。 1.3.3 室内定位与三维扫描技术： 1.3.3.1 室内定位技术： 介绍Wi-Fi指纹、蓝牙Beacon、UWB（超宽带）、视觉SLAM（同步定位与地图构建）等主流室内定位技术的工作原理、优缺点和应用场景（如仓储管理、智能导览、工业自动化）。 1.3.3.2 室内三维扫描仪： 讲解手持式三维扫描仪、固定式扫描仪的工作原理，包括结构光、激光扫描、ToF（飞行时间）等技术。 1.3.3.3 室内三维数据处理与建模： 探讨室内三维点云数据的配准、去噪、网格化、纹理映射等处理流程，以及其在建筑遗产保护、室内装修、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）场景构建中的应用。 第二部分：空间信息的处理与分析 本部分着重于如何对采集到的原始空间数据进行有效的处理、组织、管理和分析，从中提取有意义的信息和知识。 2.1 空间数据处理基础： 2.1.1 坐标系统与投影变换： 深入讲解大地坐标系、空间直角坐标系、地理坐标系等不同坐标系统的概念、相互转换方法。重点阐述地图投影的原理，包括等角投影、等面积投影、等距离投影等，以及常用投影（如UTM、高斯-克吕格）的应用。 2.1.2 空间数据模型： 介绍矢量数据模型（点、线、面、注记）和栅格数据模型（像素、像元），以及它们在表达地理要素和现象方面的优缺点。 2.1.3 空间数据质量评估与控制： 探讨空间数据的精度（位置精度、属性精度、拓扑精度）、完整性、一致性、时效性等质量要素，以及常用的质量评估方法和控制措施。 2.1.4 空间数据格式与管理： 介绍Shapefile、GeoTIFF、KML、LAS、E57等常见空间数据文件格式，以及关系型数据库（如PostgreSQL with PostGIS）、NoSQL数据库在空间数据存储与管理中的应用。 2.2 空间数据预处理与增强： 2.2.1 数据去噪与滤波： 针对不同类型的数据（如点云、影像），介绍空间滤波、中值滤波、高斯滤波、小波滤波等滤波算法，以及它们在去除噪声、平滑数据方面的作用。 2.2.2 数据插值与重采样： 讲解反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）、样条插值等常用的空间插值方法，用于估算未知位置的数值。介绍栅格数据的重采样技术，如最近邻、双线性插值、三次卷积插值，以改变栅格分辨率。 2.2.3 数据纠错与拓扑检查： 探讨空间数据中常见的错误类型（如重叠、间隙、悬挂线、孤岛），以及进行拓扑检查和纠错的算法和方法，确保数据的几何和逻辑一致性。 2.2.4 影像增强与特征提取： 针对遥感影像，介绍对比度拉伸、直方图均衡化、色彩空间变换等增强技术，以改善影像视觉效果。探讨边缘检测、纹理分析、形状分析等图像特征提取方法。 2.3 空间分析技术： 2.3.1 空间查询与空间关系分析： 讲解空间选择（属性查询、空间查询）、空间连接、空间叠置（Union, Intersect, Erase, Clip）等基本空间分析操作，以及点-线、线-线、面-面之间的空间关系分析。 2.3.2 缓冲区分析与叠置分析： 深入阐述缓冲区分析（Buffer）的原理与应用，以及多图层叠置分析（Overlay Analysis）如何结合不同图层的空间和属性信息进行综合分析。 2.3.3 空间统计分析： 介绍描述性空间统计（如均值中心、标准差椭圆、空间自相关 Moran's I, Getis-Ord Gi）、推断性空间统计（如地理加权回归 GWR）等方法，用于揭示地理现象的空间分布规律和相互关系。 2.3.4 网络分析： 讲解路径分析（最短路径、最快路径）、服务区域分析（Accessibility）、最优路径分析等在交通、物流、应急响应等领域的应用。 2.3.5 地形分析： 介绍坡度、坡向、曲率、汇流累积量、流域划分、视图分析等地形分析方法，及其在水文、地质、地貌研究中的应用。 2.3.6 栅格分析： 重点阐述栅格计算器、地形坡度计算、坡向计算、叠加计算、汇流累积等基于栅格运算的空间分析模型。 2.4 三维空间数据处理与分析： 2.4.1 三维点云处理： 2.4.1.1 点云配准（Registration）： 介绍基于特征的配准（如FPFH, ISS）和基于ICP（Iterative Closest Point）的迭代配准算法，实现不同扫描站点或不同传感器获取的点云数据的统一。 2.4.1.2 点云滤波与降采样： 探讨去除噪声点、平滑点云表面的算法，如体素滤波、统计滤波。介绍随机采样、体素采样等降采样技术，以减小数据量。 2.4.1.3 点云分割与特征提取： 讲解基于区域增长、RANSAC（Random Sample Consensus）、聚类等方法的点云分割算法，用于识别点云中的平面、建筑物、树木等对象。介绍法向量计算、曲率计算等点云特征提取方法。 2.4.1.4 点云可视化与渲染： 讨论点云数据的多种可视化方式，如颜色映射、强度渲染、真实感渲染等。 2.4.2 三维重建技术： 2.4.2.1 基于摄影测量的三维重建： 结合前述摄影测量内容，重点关注从大量同名点匹配到最终生成纹理网格模型的过程。 2.4.2.2 基于激光扫描的三维重建： 介绍从点云数据直接生成三维网格模型（如Delaunay三角化、泊松重建）的技术。 2.4.2.3 多源三维数据融合： 探讨如何整合摄影测量模型、激光点云数据、GIS数据等多源信息，构建统一、高精度的三维空间模型。 2.4.3 三维空间分析： 2.4.3.1 三维空间量测： 讲解三维模型中的距离、面积、体积、角度等量测方法。 2.4.3.2 三维空间查询与缓冲区： 讨论在三维空间中进行对象查询、空间关系判断以及三维缓冲区构建。 2.4.3.3 可见性分析与遮挡分析： 介绍如何分析视线在三维场景中的传播，识别可见区域和遮挡区域，在城市规划、景观设计中尤为重要。 2.4.3.4 剖切分析与断面生成： 讲解如何通过虚拟剖切面，查看三维模型的内部结构，生成二维剖面图。 第三部分：空间信息的智能分析与应用 本部分将深入探讨如何利用人工智能、机器学习等先进技术，对空间信息进行更深层次的理解和挖掘，并将其转化为实际的应用价值。 3.1 空间数据挖掘与机器学习： 3.1.1 空间数据挖掘基本原理： 介绍关联规则挖掘、分类、聚类、回归等数据挖掘技术在空间数据分析中的应用。 3.1.2 监督学习在空间分析中的应用： 3.1.2.1 空间分类： 讲解支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树等算法在地物分类（如土地覆盖分类）、目标识别（如建筑物识别、车辆检测）中的应用。 3.1.2.2 空间回归： 介绍线性回归、地理加权回归（GWR）等用于预测空间变量（如房价、污染浓度）的方法。 3.1.3 无监督学习在空间分析中的应用： 3.1.3.1 空间聚类： 讲解K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法用于发现空间数据的自然分组，如犯罪热点区域、交通拥堵模式。 3.1.3.2 异常检测： 介绍如何发现空间数据中的异常值或异常模式，如异常交通流量、突发性环境污染。 3.1.4 深度学习在空间信息分析中的突破： 3.1.4.1 卷积神经网络（CNN）用于影像分析： 深入讲解CNN在遥感影像分类、目标检测、语义分割（如像素级地物分类）中的强大能力。 3.1.4.2 图神经网络（GNN）用于空间关系分析： 介绍GNN如何捕捉空间实体间的复杂关系，用于城市网络分析、交通预测等。 3.1.4.3 序列模型（RNN/LSTM）用于时空数据分析： 探讨RNN和LSTM在预测时空序列数据（如交通流量预测、天气预报）中的应用。 3.2 智能分析方法与技术： 3.2.1 语义分割与目标检测： 讲解如何利用深度学习模型（如U-Net, Mask R-CNN）对空间影像进行像素级别的地物识别和精细化分割，实现如道路、建筑物、植被等类别的精确提取。 3.2.2 变化检测： 介绍利用多时相遥感影像，通过机器学习或深度学习方法，自动识别地表发生变化（如城市扩张、森林砍伐、农田变化）的区域。 3.2.3 三维语义模型构建： 探讨如何从原始点云或多视角影像中，自动识别并标注三维场景中的语义信息，如识别建筑物屋顶、立面、道路、树木等，构建具有语义表达能力的三维模型。 3.2.4 数字孪生技术： 结合三维建模、实时数据集成和智能分析，介绍数字孪生技术在智慧城市、工业制造、基础设施运维等领域的应用。 3.3 空间信息技术的综合应用： 3.3.1 智慧城市建设： 探讨空间信息技术在城市规划、交通管理、环境监测、公共安全、应急响应、地下管线管理等方面的集成应用，如构建城市运行管理平台、智能交通诱导系统、环境污染预警系统。 3.3.2 自然资源与环境保护： 应用于地质灾害监测与预警（如滑坡、地震）、水资源管理、森林资源监测与防火、湿地生态监测、土壤侵蚀分析、生物多样性保护等。 3.3.3 基础设施与工程建设： 在大型工程项目（如桥梁、隧道、水坝）的设计、施工、监测与运维中，利用三维模型进行可视化管理、进度跟踪、质量检测和安全评估。 3.3.4 历史文化遗产保护： 利用高精度三维扫描与建模技术，对文物进行数字化记录、三维展示、结构分析和修复方案制定。 3.3.5 应急管理与灾害响应： 在地震、洪水、台风等灾害发生后，快速获取灾区影像数据，进行灾情评估、损失分析、救援路径规划和资源调度。 3.3.6 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）应用： 将三维空间数据与VR/AR技术结合，实现沉浸式空间体验，如虚拟旅游、建筑可视化、远程协作、沉浸式培训。 四、 总结与展望 本书在系统梳理空间信息获取、处理、分析技术的基础上，重点突出了智能分析与综合应用的前沿发展。随着计算能力的提升、传感器技术的进步以及人工智能算法的不断演进，空间信息技术正迎来前所未有的发展机遇。未来的研究将更加聚焦于多源异构数据的深度融合、时空大数据的实时处理与挖掘、以及更具智能化的空间决策支持系统的构建。本书的出版，旨在为广大从事空间信息技术研究、开发与应用的专业人士、科研人员、高等院校师生提供一份系统、前沿、实用的参考，并激发更多创新性的研究与应用。 （请注意：本简介严格按照您的要求，不包含“地面激光点云处理与精细重构”的具体内容，而是围绕“空间信息获取与智能分析”这一更广泛的主题展开，并力求详实、自然，避免AI痕迹。）

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事数字城市建设的软件工程师，在项目实践中，我们经常需要处理海量的城市地理空间点云数据，并将其应用于规划、管理、仿真等多个领域。我一直希望能找到一本能够系统阐述点云处理和精细重构的权威著作，而《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》恰恰满足了我的需求。这本书在理论深度和实践广度上都做得非常出色。例如，在精细重构部分，书中对不同网格生成算法的比较和性能评估，以及如何进行网格修复和细节增强，都提供了非常实用的指导。我尤其关注书中关于纹理映射和材质可视化的内容，这对于将点云数据转化为逼真的三维模型至关重要。书中对不同纹理提取和融合技术的分析，以及如何处理点云数据中的纹理信息缺失等问题，都给我留下了深刻的印象。此外，书中对高性能点云处理算法的探讨，以及如何在GPU等硬件平台上实现加速，也为我们在实际项目开发中优化算法性能提供了重要的参考。这本书绝对是数字城市领域从业者不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》简直是为我量身打造的！我是一名工程测量师，日常工作离不开处理大量的激光点云数据，以前总是感觉各种算法和软件操作起来不够得心应手，很多细节上的问题也摸不着头绪。拿到这本书后，我迫不及待地翻阅，首先映入眼帘的是它扎实的理论基础。书中对点云数据的采集原理、噪声的成因以及如何有效地进行滤波和去噪进行了深入浅出的讲解，这让我对点云数据的“出身”有了更清晰的认识，也为后续的处理打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中对不同滤波算法的比较分析，不仅仅是列出公式，更是从实际应用的角度解释了各种算法的优劣势，以及在不同场景下应该如何选择，这对我来说简直是“救命稻草”。我还发现书中在点云配准方面的内容也非常详尽，像是多源点云的融合、局部特征匹配等等，这些都是我工作中经常遇到的难题，书中的讲解清晰易懂，配以丰富的图示，让我能够快速理解并应用到实际工作中，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对三维重建技术充满好奇的在校研究生，一直对如何将现实世界的复杂场景精确地数字化表达感到着迷。偶然间了解到这本《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》，在阅读过程中，我被书中深入浅出的讲解方式深深吸引。它没有像很多技术书籍那样充斥着晦涩难懂的公式和术语，而是将复杂的理论知识用生动的语言和形象的比喻娓娓道来。我特别喜欢书中关于点云分割的章节，它不仅仅介绍了各种算法的原理，还详细阐述了如何在实际场景中对道路、建筑物、植被等不同类型的点云进行有效分割，这让我对如何从海量的点云数据中提取出有用的信息有了全新的认识。书中对于曲面重建的讨论更是让我耳目一新，从传统的Delaunay三角化到先进的Poisson重建，每一种方法都配有详细的算法流程和应用案例，这为我后续的毕业论文研究提供了宝贵的思路和理论支持。总的来说，这本书是一本非常优秀的入门读物，能够帮助初学者快速掌握点云处理的核心技术，并且为深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对文化遗产保护和数字化修复充满热情的博物馆研究员。在工作中，我们经常面临着文物数字化建模的挑战，而激光点云技术无疑是实现高精度建模的有力工具。接触到《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》这本书后，我发现它完美地契合了我们在文物保护领域的应用需求。书中关于点云数据的精度评估和质量控制的章节，为我们如何确保扫描数据的准确性提供了重要的理论依据。更让我惊喜的是，书中关于精细重构部分的讲解，特别是对小尺度、复杂细节的重建方法，对于我们修复破碎或残缺的文物模型非常有启发。我注意到书中对多分辨率建模和细节层次（LOD）的讨论，这对于生成不同精度的三维模型，以适应不同应用场景（如存档、展示、虚拟漫游）非常有帮助。书中还涉及了一些关于点云数据格式和标准化的内容，这对于不同设备采集数据的互操作性非常重要。这本书为我们利用激光点云技术进行文物数字化工作打开了新的视角。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿技术充满探索欲的自由职业者，我一直对三维扫描和建模领域的技术发展保持着高度关注。《地面激光点云处理与精细重构理论与方法》这本书，在某种程度上，可以说是点燃了我对这个领域更深层次的探索欲。书中的内容虽然涵盖了理论和方法，但它的叙述方式非常具有启发性，引导读者思考“为什么”和“如何”。例如，在点云数据可视化方面，书中不仅仅是介绍了几种常见的渲染技术，更是深入分析了不同可视化策略在传达信息和增强理解方面的作用。我发现书中对点云数据的语义理解和场景解析的讨论，也为我提供了新的思路。如何从无序的点云数据中提取出具有实际意义的信息，比如识别出“门”、“窗”、“墙体”等，这对于构建更加智能化的三维模型至关重要。书中对于点云与 BIM/CAD 模型的集成和应用，也让我看到了这项技术的广阔前景，它不仅仅是简单的三维重建，更是与工程设计、建筑信息模型等深度融合的强大工具。这本书的价值在于它提供了一个框架，让我们能够跳出单一的技术细节，去理解整个点云处理和精细重构的生态系统。