基于车载LIDAR数据的地形提取精度分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和智能交通技术的发展，对高精度、高分辨率地形数据的需求日益迫切。

车载激光雷达（lidar）作为一种主动遥感技术，以其高精度、高密度、直接获取三维点云数据的优势，在地形测绘领域展现出巨大潜力，成为地形提取的重要数据源。

本选题旨在研究基于车载lidar数据的地形提取方法，并对其精度进行分析，具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

地形提取作为数字高程模型(dem)构建的关键步骤，一直是测绘领域的研究热点。

近年来，随着车载lidar技术的快速发展，其在地形提取方面的应用越来越受到重视。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.深入研究车载lidar数据的特点和地形提取的基本原理，分析现有地形提取算法的优缺点，为后续研究奠定基础。

2.针对现有算法存在的不足，研究适用于车载lidar数据的地形提取方法，重点关注如何有效去除植被、建筑物等非地面点的干扰，提高地形提取精度。

3.建立科学合理的地形提取精度评价体系，从不同维度对提取结果进行定量化评价，包括高程精度、平面精度、细节特征保持能力等方面，并分析影响地形提取精度的主要因素，为提高地形提取精度提供理论指导和技术支持。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解车载lidar数据特点、地形提取算法、精度评价方法等方面的研究现状，为研究提供理论基础和参考依据。

2.数据采集与预处理：收集实际场景中的车载lidar点云数据，并对其进行预处理，包括去噪、坐标转换、点云滤波等，为后续地形提取做好准备。

3.地形提取算法研究：研究适用于车载lidar数据特点的地形提取算法，重点关注如何有效去除植被、建筑物等非地面点的干扰，提高地形提取精度。

5. 研究的创新点

本研究的创新点包括：
1.提出一种改进的车载lidar数据地形提取算法，提高地形提取精度，特别是在植被覆盖和建筑物密集的复杂场景下。

2.构建一套适用于车载lidar数据的地形提取精度评价体系，从多个维度对提取结果进行全面、客观的评价。

3.深入分析影响车载lidar数据地形提取精度的关键因素，为提高地形提取精度提供理论依据和技术指导。

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.李明辉,张永军,周启鸣,等.机载lidar数据滤波方法研究进展[j].测绘学报,2018,47(06):701-717.

2.王占刚,刘学军,李金朋,等.车载lidar系统误差源分析与精度评定[j].测绘科学,2016,41(11):5-9 33.

3.刘学军,郭庆旭,李金朋,等.基于车载lidar点云的城市道路信息提取[j].测绘科学,2016,41(04):108-112.