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基于影像的LIDAR数据三维建筑物提取算法的开题报告
一、研究背景和意义
三维建筑物信息是城市规划、地理信息系统等领域中的关键数据之一。LIDAR（激光雷达）技术已被广泛应用于获取建筑物的高精度三维点云数据，但在大规模城市场景中，点云数据量巨大，数据处理难度大，而基于影像的方法可以有效地减少数据量并提高建筑物的准确性，因此基于影像的LIDAR数据三维建筑物提取算法逐渐受到研究者的关注。
当前基于影像的LIDAR数据三维建筑物提取算法研究主要针对单一影像的建筑物提取，而对于多角度、多景、多光谱影像的建筑物提取技术研究还不够深入，因此本文将探讨基于多源影像的LIDAR数据三维建筑物提取算法，并将其应用于城市建筑物三维信息的获取。
二、研究内容和方法
本文将从以下三个方面展开研究：
1.基于多源影像分析建筑物几何特征
通过分析多角度、多景、多光谱影像，提取建筑物的几何特征，包括建筑物轮廓、高度等。
2.基于LIDAR数据点云分析建筑物几何特征
利用LIDAR数据获取建筑物的高精度三维点云信息，分析建筑物的几何特征，包括建筑物体积、形态等。
3.结合多源影像和LIDAR数据进行三维建筑物提取
将基于多源影像和LIDAR数据分析得到的建筑物几何特征进行综合处理，利用机器学习算法，如深度学习网络等，进行三维建筑物提取。
三、预期成果
通过本文的研究，预期实现以下成果：
1.实现基于多源影像和LIDAR数据的三维建筑物提取算法，提高建筑物提取的精确度与效率。
2.获得基于影像和LIDAR数据的城市建筑物三维信息，为城市规划、地理信息系统等领域提供关键数据。
3.探索针对多源影像的建筑物提取技术，为基于影像的建筑物识别、分类等研究提供方法和思路。
四、研究难点和解决方案
1.影像预处理与特征提取
如何将多源影像进行有效处理，提取建筑物的几何特征，需要研究如何利用机器学习和深度学习算法，如卷积神经网络、特征融合等技术。
2.LIDAR数据处理
如何利用LIDAR数据获取建筑物的高精度三维点云信息，并综合处理与影像数据，需要研究LIDAR数据处理算法和点云分割、拟合等技术。
3.建筑物提取算法
如何综合利用影像和LIDAR数据进行三维建筑物提取，需要研究基于机器学习和深度学习算法的三维建筑物提取技术，如支持向量机、卷积神经网络等。
五、研究计划和进度安排
1.数据准备和研究分析（2个月）
收集城市多源影像和LIDAR数据，进行数据预处理，分析建筑物的几何特征。
2.三维建筑物提取算法研究（6个月）
利用机器学习算法，如支持向量机、卷积神经网络等，进行基于影像的建筑物提取，在此基础上，利用LIDAR数据获取建筑物的高精度三维点云信息，并综合影像与LIDAR数据进行三维建筑物提取。
3.实现与测试（2个月）
实现算法并进行测试，评估算法的效果和准确性。
4.论文撰写和答辩（2个月）
撰写论文并进行答辩。
六、主要参考文献
1.Song,J.,Kim,J.,&Sohn,G.(2016).DetectionofurbanbuildingswithLIDARandaerialdatausingmultiplefeaturesandensemblelearning.RemoteSensing,8(7),554.
2.Chen,Z.,Zhou,X.,Huang,R.,&Ma,Y.(2015).AirborneLiDARdataclassificationbasedonmultifeaturesandirregularpyramidencodings.IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,8(7),3456-3467.
3.Liu,Y.,Huang,X.,Zhang,Q.,&Hu,F.(2017).Buildingdetectionfromremotesensingimageswithdeeplearning.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,14(10),1671-1675.
4.Wu,Z.,Zou,L.,Yang,Q.,&Zhou,Y.(2017).Buildingextractionfromaerialimageandlidardatausingsaliency-guidedobject-basedclassification.InternationalJournalofRemoteSensing,38(13),3902-3920.