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基于并行计算的LIDAR数据滤波方法研究的开题报告
一、选题背景
雷达是一种常用的空间数据获取技术，其中LIDAR（LightDetectionAndRanging）技术是通过激光测量物体距离和形状的技术。LIDAR技术已广泛应用于鉴定、空间探测、城市规划、建筑、交通规划等领域。在数据处理中，需要对原始数据进行过滤，以消除噪声和无效数据点。目前，基于并行计算的LIDAR数据滤波算法，已经被广泛研究和应用，并且有非常高的效率和精度。因此，本研究将以此为主题，对基于并行计算的LIDAR数据滤波方法进行深入研究。
二、研究目的
LIDAR数据的过滤对其后续处理和分析尤为重要。本研究的主要目的是通过研究基于并行计算的LIDAR数据滤波方法，探索提高LIDAR数据处理效率和精确性的新途径，以及为相关领域的科学研究提供技术支持。
三、研究内容及方法
1.研究现有的LIDAR数据滤波技术，并分析其优缺点及应用范围。
2.探索基于并行计算的LIDAR数据滤波方法，研究并实现其关键理论、算法和数学模型。
3.利用真实LIDAR数据进行实验验证，对比不同方法的效率和精确性，并对其进行分析和评价。
4.通过软件仿真等方法，深入探索并行计算技术在LIDAR数据处理中的应用。
四、预期成果
1.开发基于并行计算的LIDAR数据滤波算法，并在真实数据中进行验证。
2.对比不同LIDAR数据滤波方法的效率和精确性。
3.对基于并行计算的LIDAR数据滤波技术的应用进行深入研究，并提出进一步的优化方向。
五、进度计划
第一年：
1.学习LIDAR技术和计算机并行计算技术；
2.研究现有的LIDAR数据滤波技术；
3.建立基于并行计算的LIDAR数据滤波方法的数学模型。
第二年：
1.实现基于并行计算的LIDAR数据滤波算法；
2.进行真实数据的实验验证；
第三年：
1.对比不同的LIDAR数据滤波方法的效率和精确性；
2.探索并行计算技术在LIDAR数据处理中的应用。
六、参考文献
1.Gao,Y.,etal.Multi-CoreParallelComputingforLIDARDataFiltering[J].AdvancesinGridandPervasiveComputing,2011:231-243.
2.Zhang,Z.,etal.AneffectiveparallelimplementationofLIDARdatafilteringalgorithmbasedonimprovedMLPneuralnetwork[J].ComputerandInformationScience,2020:434-448.
3.Zhu,X.,etal.AparallelprocessingalgorithmofLIDARpointclouddataforterrainextraction[J].ISPRSAnnalsofPhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,2019:1279-1286.
4.Sun,X.,etal.Aparallelalgorithmforlarge-scaleLIDARdatafilteringbasedonSpark[C].IEEEConferenceonBigDataandSmartComputing,2019:240-245.