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基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法研究的中期报告
1.研究背景和意义
随着航空遥感技术的迅速发展和普及，机载激光雷达（LiDAR）数据在数字高程模型（DEM）的获取和生产中得到了广泛应用。然而，由于机载LiDAR数据点密度较高，DEM的分辨率也相应地变得非常高，会导致数据量巨大，存储和处理成本高昂。此时，抽稀DEM数据就成为了非常必要和有意义的工作。
2.已有研究成果
DEM抽稀算法是数字高程模型处理的重要环节之一，已经有学者开展了一些相关的研究工作。目前，已有的DEM抽稀算法包括基于数据压缩的抽稀、基于光滑的抽稀、基于网格化的抽稀等。其中，基于数据压缩的抽稀算法是目前应用最广泛和效果最好的抽稀方法之一。
3.研究内容和方法
本研究主要关注基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法研究，旨在通过对机载LiDAR数据进行分析和处理，发展出一种高效、准确的抽稀算法，以减少数据量、提高数据处理效率。具体研究内容和方法如下：
(1)数据准备：收集机载LiDAR数据，并进行预处理和格式转换，可选取相应的数据区域和分辨率。
(2)数据分析：对机载LiDAR数据进行数据统计和分析，如点密度、点云精度等，并评估DEM数据存储和处理成本。
(3)抽稀算法设计：基于上述分析结果和已有的抽稀算法，设计一种适合机载LiDAR数据的高效、准确的抽稀算法。
(4)算法实现：将设计好的抽稀算法编程实现，可采用各种编程语言和相关的DEM处理软件。
(5)数据测试与分析：对抽稀后的DEM数据进行验证和测试，并与原始数据进行比较分析，评估抽稀算法的效果和准确性。
4.预期成果和意义
本研究预期能够研究出一种适用于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法，并将其实现和测试，从而为遥感数据处理和数字地图制作提供一种高效、准确的数据处理方法。该算法可用于大规模数字地图、遥感影像、三维建模等领域，具有广泛的应用前景和实际意义。