1. 研究目的与意义

该研究为基础理论研究，利用机载激光雷达点云(airborne laser scanning, als）数据分割建筑、植被等地物点和地面点，可为als数据的深入应用提供可靠的地物分类点云。

譬如，建筑分类点可应用于建筑三维建模；植被点可应用于单株植被提取、三维植被建模、植被参数（位置、树高、树冠面积、胸径等）提取等；地面点可以生成高精度dem（digital elevation model, dem）及基于dem的衍生数字产品等。

该题目利用利用数学形态学基于栅格数据结构实现数据滤波，是目前计算机视觉领域研究的前沿和热点。

2. 国内外研究现状分析

见附件

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：1.点云数据的栅格化；2.多尺度形态学滤波算法的研究，根据地面点和地物点高程确定高程阈值变化及作用窗口的大小；3.surfer软件绘图，并利用数学形态学滤波方法分割地面点和地物点4.质量控制及各算法的比较。

研究计划：(1) 2013.12.31 论文选题；(2) 2014.1.1～2014.1.26 资料、数据收集，完成开题工作；(3) 2014.1.27～2014.4.13 完成课题研究方法、技术路线设计，编制滤 波算法程序，中期检查；(4) 2014.4.14～2013.5.10 开展具体研究工作，撰写论文初稿；(5) 2013.5.11～2013.6.5 论文修改、定稿，答辩。

4. 研究创新点

1.基于栅格数据结构实现数据滤波，更能代表目标区域地形起伏及地物点、地面点的高程信息，确定地面增幅情况及坡度。

2.开运算与闭运算结合，开运算去除非地面点，闭运算可以去除噪声，减少算法运行时间