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机载LiDAR数据地物分类与建筑建模方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
近年来，随着地球环境监测、城市规划和智慧交通等应用领域的发展，对高精度三维地理信息的需求不断增加。而机载激光雷达（LiDAR）技术以其高精度、高稳定性和高效率等优点，成为获取三维地理信息的一种重要手段。机载LiDAR数据不仅包含了地面、建筑等地物的三维几何信息，而且能够获取地物的反射率、颜色等多种特征信息。因此，对机载LiDAR数据进行地物分类和建筑建模，对于城市规划、环境监测、安全防护等领域都具有重要意义。
目前，关于机载LiDAR数据地物分类和建筑建模的研究已经是一个较为成熟的领域，但是仍然存在一些问题。例如，机载LiDAR数据中建筑物和地面的混淆现象较为严重，需要对建筑物和地面进行分类；建筑物在不同角度观测下表现出不同的形状，需要对建筑物进行多角度建模。因此，本文旨在针对这些问题，研究机载LiDAR数据地物分类和建筑建模的方法。
二、研究内容和方法
本文的研究内容包括机载LiDAR数据中的地物分类和建筑建模。具体来说，研究方法如下：
1.地物分类
（1）建立分类模型。使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF），建立地物分类模型。
（2）预处理。对机载LiDAR数据进行预处理，包括去噪、校正和地形距离计算等步骤。
（3）特征提取。从机载LiDAR数据中提取地物的几何信息和反射率信息等特征。
（4）分类。使用已建立的分类模型对机载LiDAR数据中的地物进行分类。
2.建筑建模
（1）找到建筑物的边界。使用点云配准技术，对机载LiDAR数据进行配准，并利用欧几里得距离法寻找建筑物的边界。
（2）多角度建模。根据建筑物在不同角度下的表现，采用多角度建模方法对建筑物进行建模。
（3）质量评估。通过计算误差指标，对建模结果进行质量评估。
三、预期研究结果
通过对机载LiDAR数据的地物分类和建筑建模方法的研究，本文预期能够得到以下结果：
1.建立有效的地物分类模型，并实现对机载LiDAR数据中地物的自动分类。
2.提出一种新的多角度建模方法，实现对建筑物的高质量建模。
3.验证所提出的地物分类和建筑建模方法的有效性和准确性。
四、研究计划
时间安排：
第一阶段（1-2月）：搜集机载LiDAR数据处理相关的文献，并对机载LiDAR数据的地物分类和建筑建模方法进行调研。
第二阶段（3-4月）：设计地物分类和建筑建模的方法，并在公开数据集上进行实验验证和调试。
第三阶段（5-6月）：对所提出的地物分类和建筑建模方法进行改进，并进一步验证其效果。
第四阶段（7-8月）：撰写论文，完成毕业论文的撰写和答辩。
预期工作内容：
1.搜集机载LiDAR数据处理相关的文献，调研机载LiDAR数据的地物分类和建筑建模方法。
2.设计地物分类和建筑建模的方法，并在公开数据集上进行实验验证和调试。
3.对所提出的地物分类和建筑建模方法进行改进，并进一步验证其效果。
4.撰写毕业论文，并完成毕业论文的答辩。
五、参考文献
[1]ZhangH,etal.ClassificationofterrestrialLiDARpointcloudsusingamachinelearningapproach[C].ISPRSAnnalsofthePhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,2019.
[2]WangT,GongJ,XueZ,etal.ADeepLearning-BasedNetworkforBuildingExtractionfromHighResolutionLiDARData[C].ICBBE2018.