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地面LiDAR影像数据的配准技术研究的中期报告
本研究旨在探究地面LiDAR影像数据的配准技术，通过对比不同算法的优缺点，寻求最佳的配准方法。在前期的研究中，我们已经完成了数据收集、预处理以及初步的算法选优工作。
在本阶段，我们主要进行了以下工作：
一、自适应ICP配准算法研究
自适应ICP配准算法是一种基于点云数据进行配准的方法，通过迭代计算点云的对应点来实现配准。我们在此基础上进一步研究其自适应性，通过探究不同权重系数的影响，进一步提高配准精度。
二、SIFT特征点匹配算法研究
SIFT特征点匹配算法是一种基于图像特征点的匹配方法，适用于不同视角下的影像配准。我们将其应用于地面LiDAR影像数据的配准，通过调整不同参数实现最佳配准效果。
三、多源数据配准算法研究
多源数据包括激光雷达数据和卫星遥感数据等，我们探究了在多源数据中如何实现最佳配准效果。通过研究不同算法的适用性，寻找最佳的配准方法。
目前，我们已经完成了上述三个方面的初步研究，并取得了一定的进展。下一步将继续深入研究，优化算法，提高配准精度，实现更好的应用效果。