8.1 本书的主要工作和贡献
(1)介绍了机载激光雷达测量系统的组成和工作原理、动态差分GPS定位方法和INS姿态测量系统，论述了GPS确定姿态的基本原理和方法;给出了机载激光雷达测量的定位原理以及几种常用的机载激光雷达测量系统的技术参数指标;总结了机载激光雷达测量技术的优越性，并在此基础上详细比较了机载激光雷达测量技术同机载InSAR系统和摄影测量的差异，指出了各自的特点和优势;全面综述了机载激光雷达测量技术已有的或潜在的应用领域;简要介绍了系统的工作流程和数据处理步骤。
(2)详细介绍了激光扫描测距的原理、几种典型的扫描方式及其激光脚点在地面的轨迹;详细讨论了线扫描方式下机载激光扫描测高的基本关系式，包括激光脚点光斑大小、激光回波信号的多值性、扫描带宽、每条扫描线激光脚点数N及激光脚点间距(posting space):dXalong;dXacross，并在此基础上给出了不同技术参数情况下的计算结果;详细推导了机载激光雷达测量在线扫描方式下的几何定位数学模型，并进行数据处理实践。
(3)详细讨论了机载激光雷达测量的各种误差源，包括测距误差、GPS定位误差、姿态测量误差、动态时延误差、二类高程误差、扫描角误差、系统集成综合误差等。基于机载激光雷达测量对地定位的几何模型，详细推导了各项误差对定位结果的影响，根据误差传播规律，给出了系统误差综合影响的关系表达式，详细分析了不同误差源对激光脚点坐标的影响规律，并给出了相应的数值结果和量化指标。
(4)讨论了机载激光雷达测量技术系统的检测，包括内方位元素的测定以及消除系统误差的方法;提出了分步几何法恢复系统安置角误差的方法。
(5)提出了评定机载激光雷达测量精度的方法，给出了精度评定结果，包括高程和平面的精度指标。
(6)详细讨论了数据滤波的原理和方法，对现有的各种滤波算法进行了综合评价，指出了现有方法的不足，在此基础上首次提出“移动曲面拟合预测”滤波算法。实际计算表明，该算法自适应性强，计算速度快，滤波效果好。详细研究了机载激光雷达测量数据的分类算法，充分利用机载激光雷达测量数据的强度信息，并对其进行实际标定，给出了标定结果，融合高程和强度信息进行数据分类和分割，给出了实验结果。还进行了利用多次回波激光数据进行数据分类的研究，该方法能有效地将植被提取出来，为分割邻近的房屋和树提供了有效的途径。
(7)研究了基于机载激光雷达测量数据提取地物的理论和方法，提出了基于分类分割后的原始激光脚点数据的规则房屋提取方法。同现有方法相比，该方法无需内插，房屋边界定位较准确。提出了“扫描带法”进行房屋激光脚点的分割;讨论了基于离散激光脚点数据重建DEM的稳健内插方法;探讨了利用机载激光雷达测量数据建立城市三维模型的方法;初步研究了利用机载激光雷达测量数据估计森林植被参数的方法。
(8)研究了距离图像的处理方法，讨论了各种边缘提取算子在处理距离图像中的应用，并对距离图像进行中值滤波和增强处理，取得了较为满意的效果。研究了利用激光强度信息成像的可行性，给出了部分结果。
(9)提出了一整套基于离散机载激光雷达测量脚点数据进行数据滤波和分类(分割)，并在分类分割的基础上直接基于三维重建的理论和方法，在滤波分类的同时，实际上已经为地物的识别提供了重要的基础信息，为后续的三维重建提供了可靠的原始数据，为从机载激光雷达测量数据中自动化、智能化快速生成DEM/DTM以及地物的识别和三维重建提供了一条可行的全新途径。该理论方法可避免大量的、繁琐的、有时并不可靠的距离图像的处理过程。
(10)首次全面系统地研究了机载激光雷达测量技术完整的数学模型、误差处理的理论方法、数据处理的理论和方法，包括数据滤波分类、地物提取等核心难点问题，基本形成了一套完整的机载激光雷达测量数据处理的理论和方法。
当然，机载激光雷达测量技术涉及的内容广泛，是一个典型的3S集成系统，笔者所做的工作有限，还有许多问题有待于进一步完善，有些方法还有待于进一步验证和比较评价，特别是基于机载激光雷达测量数据的房屋识别与重建，还有许多问题要解决。
当然，由于本书篇幅和个人能力所限，难以详细展开论述和讨论，有些部分只做了简要介绍，不能进行详细的研究和讨论，如果要进行这方面的深入研究，还有许多问题需要解决，这又将成为一门新的应用交叉学科的研究方向。笔者认为，未来的发展方向是融合LIDAR数据和多光谱数据、数字摄影测量数据等多种数据源进行地面三维信息的获取。
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