基于机载LiDAR和影像数据的植被提取开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

植被是地球生态系统的重要组成部分，对维持生态平衡、调节气候变化、维护生物多样性等方面具有不可替代的作用。

准确、快速地获取植被信息，对于植被资源调查、生态环境监测、城市绿地规划等方面具有重要意义。

本研究以机载lidar和影像数据为基础，探索高效、精准的植被提取方法，具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术的进步和数据处理能力的提升，机载lidar和影像数据已成为植被提取的重要数据源，国内外学者在该领域开展了大量研究。

1. 国内研究现状

国内学者在基于机载lidar和影像数据的植被提取方面取得了一定的进展。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：1.数据获取与预处理：收集研究区域的机载lidar点云数据和高分辨率影像数据。

对lidar数据进行去噪、滤波、分类等预处理，得到地面点和植被点，并生成数字高程模型(dem)和数字表面模型(dsm)。

对影像数据进行几何校正、辐射校正、图像增强等处理，提高数据质量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.融合机载lidar和影像数据的多源特征进行植被提取，充分利用lidar数据高精度的三维结构信息和影像数据丰富的光谱信息，提高植被提取的精度。

2.探索基于深度学习的植被提取方法，利用深度学习强大的特征学习能力，自动提取植被特征，提高分类精度和效率。

3.结合研究区域特点，构建适用于特定植被类型的提取模型，提高模型的针对性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 姚远, 刘清, 李响, 等. 机载lidar数据分割方法研究综述[j]. 测绘科学, 2021, 46(12): 1-11.

[2] 刘洋, 姚远, 李响, 等. 面向电力线提取的机载lidar数据滤波方法[j]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(09): 1421-1429.

[3] 孙晓霞, 刘先林, 冯筠, 等. 基于点云切片的机载lidar数据建筑物提取[j]. 测绘学报, 2018, 47(05): 660-667.