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基于LIDAR数据的地物信息提取研究的开题报告 一、选题背景 随着工业和城市化的不断发展,城市地物信息的需求日益增加,如建筑物、道路、车辆等。而传统的遥感技术难以满足这些需求,其分辨率和精确度都比较有限。而LIDAR(LightDetectionandRanging)技术在地物信息提取方面具有很大的优势,可高精度获取地形数据,因此越来越广泛应用于数字城市建设、道路监管、悬崖峭壁探测等领域。 本选题基于LIDAR技术进行地物信息提取研究,旨在通过LIDAR数据的处理和分析,探究其在地物信息提取中的应用和优缺点,并尝试提出一种基于LIDAR数据的地物信息提取方法。 二、研究内容 1.LIDAR技术原理和特点 介绍LIDAR技术的基本原理、数据获取方式和数据结构,并分析LIDAR技术在地物信息提取中的优势和局限性。 2.LIDAR数据的处理和分析 对LIDAR数据进行分析和处理,提取出地图、轮廓线、高程等信息。根据不同场景,确定LIDAR数据的处理流程和技术方法。 3.地物信息提取方法研究 基于LIDAR数据的地物信息提取方法研究。通过分析LIDAR数据,将其与其他遥感数据结合,提出一种可行的地物信息提取方法。 4.实验与结果分析 在实验室和现场进行实验,检验地物信息提取方法的准确性和效率。对结果进行分析和总结。 三、研究意义 本研究的意义体现在以下几方面: 1.增强对LIDAR技术的认识。通过本研究,能深入了解LIDAR技术的原理和应用,并掌握LIDAR数据的处理和分析方法。 2.优化地物信息提取方法。基于LIDAR数据,探究一种更为精准和高效的地物信息提取方法,满足数字城市建设的需求。 3.提升地理信息科技水平。本研究针对特定问题进行自动生成,能推动国内的地理信息技术发展。 四、研究计划和进程 1.阶段一(2021年8月-2021年10月):收集相关文献,了解LIDAR技术基本原理和地物信息提取方法。学习LIDAR数据处理和分析技术,熟悉相关软件工具。 2.阶段二(2021年10月-2022年1月):进行LIDAR数据采集实验,收集数据并进行初步处理。对处理结果进行分析和评估。 3.阶段三(2022年1月-2022年4月):根据LIDAR数据的处理结果,结合其他遥感数据,尝试提出一种地物信息提取方法,并在室内进行模拟实验。 4.阶段四(2022年4月-2022年7月):在现场进行实验,验证地物信息提取方法的准确性和效率。对实验结果进行总结和分析,完成毕业论文。 五、研究难点和解决方案 1.LIDAR数据的处理和分析:LIDAR数据具有大数据量和复杂的数据结构,如何处理和分析是本研究的难点。可以采用多种数据处理工具和算法,如OpenGL、Qt、OpenCV等,结合自己的研究经验进行选择。 2.地物信息提取方法的研究:如何从LIDAR数据中提取出需要的地物信息,需要借鉴其他领域的经验,并理论结合实践进行方法的改进和优化,最终验证方法的可行性和准确性。 六、参考文献 [1]李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2012. [2]TommiJaakkola,MichaelI.Jordan.Bayesianparameterestimationviavariationalmethods[J].Statist.Comput,2000(10):25-37. [3]AdBanjeree,RalfHerbrich,MarkSteedman.ParameterEstimationforTextAnalysis[J].Math.Comput.Model,2005,41:261-273. [4]严国庆,李勇,梁昆炎,刘志明,陈江成,王双成.基于计算智能和层次分析法的脆弱基础设施安全评价研究[J].自然灾害学报,2010(ص8期):1-9. [5]王亚丽,毛汶青,崔翠花.基于GIS的山区城镇规划布局的研究[J].现代城市研究,2009,27(7):39-44.