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机载LiDAR点云数据的抽稀方法研究的开题报告 一、题目 机载LiDAR点云数据的抽稀方法研究 二、研究背景 近年来,随着无人机技术、激光雷达技术的快速发展和应用,机载LiDAR点云数据成为三维地理信息获取的关键技术之一。机载LiDAR点云数据是通过激光雷达对地面进行扫描,获取的三维点云数据,包含了高精度的地形、建筑物、植被等信息,可以广泛应用于城市规划、农业、林业、地震灾害评估、资源环境调查等领域。 然而,机载LiDAR点云数据不仅数据量大,而且其稠密程度随着地形的复杂程度和所采集的数据精度的提高而增加,使得对其处理的开销也越来越大。在实际应用中,如何快速地处理大规模的机载LiDAR点云数据成为了十分重要的问题。因此,如何对机载LiDAR点云数据进行抽稀,将数据量减少到一定范围内,同时保持数据的精度和完整性,成为了相关领域的研究热点。 三、研究目的和意义 本研究旨在研究机载LiDAR点云数据的抽稀方法,探索如何保持数据精度和完整性的前提下,尽可能地减少数据量,提高数据处理效率。具体目标包括: 1.对机载LiDAR点云数据进行分析,确定需要抽稀的数据范围和准确度要求; 2.探索不同的机载LiDAR点云数据抽稀方法,包括基于网格的方法、基于采样的方法、基于分布式压缩的方法等; 3.比较各种抽稀方法的效果,选择较为优秀的方法或综合多种方法,提高数据处理的效率; 4.验证所选方法的准确性和有效性,评估其在实际应用中的影响。 通过研究机载LiDAR点云数据的抽稀方法,本研究将在以下方面产生重要意义: 1.将为地理信息数据处理提供一种新的解决方案,提高数据处理效率; 2.可以为空间信息获取、地理信息可视化、城市规划等领域的应用提供支撑; 3.可以为国家自然资源普查和环境保护等领域的政策制定和实施提供有力的技术支持。 四、研究方法和流程 本研究将采取以下步骤: 1.收集机载LiDAR点云数据,对数据进行预处理和分析,确定数据范围和准确度要求; 2.探索不同的机载LiDAR点云数据抽稀方法,包括基于网格的方法、基于采样的方法、基于分布式压缩的方法等; 3.比较各种抽稀方法的效果,选择较为优秀的方法或综合多种方法,提高数据处理的效率; 4.对所选方法进行验证和测试,评估其在实际应用中的影响; 5.对实验结果进行整理和分析,总结相关经验和教训。 五、预期结果 本研究预期将提出一种或多种机载LiDAR点云数据抽稀方法,对所提出的方法进行比较和验证,评估其在实际应用中的效果。同时,本研究还将为机载LiDAR点云数据的处理提供一种新的思路和解决方案,有助于提高数据处理的效率,减少数据处理的难度和成本。 六、参考文献 [1]HuangWei,LiYunzhi,XuZongben.Surfacereconstructionfromlargescaleunorganizedpointclouds.ComputerScience,2013,40(12):12-18. [2]ShuguoLi,HongchaoMa,YuchenZhang.Acomparativestudyonsurfacesimplificationapproachesforpointclouds.JournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2014,93(8):94-103. [3]YehCC,LienJJ,HsuCC,etal.AcomparativeanalysisofpointsimplificationalgorithmsforaLiDARdatasetofthe2008Wenchuanearthquakeregion[J].JoumalofAsianEarthSciences,2014,97(7):332-347.