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基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取的开题报告
一、研究背景与意义
随着国家经济的发展和人民生活水平的提高，对森林资源的保护和利用越来越受到人们的重视。同时，随着科技的发展与创新，激光雷达（LiDAR）技术逐渐被广泛应用于森林资源的监测与管理中。利用LiDAR技术获取的点云数据包含了大量的树木信息，可以实现无人机和航天遥感所不能达到的高精度三维地形数据，它可以为森林资源的管理提供非常重要的参考数据。高分辨率影像则为单木参数的提取提供了有效的辅助手段。当前，国内外学者对基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取进行了大量的研究，取得了丰硕的成果，为森林资源的管理提供了很多新的思路和方法。
本文主要研究基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取，在深入研究该领域已有的研究成果的基础上，试图探索更加高效、准确的单木参数提取方法。
二、国内外研究现状
国内外学者对基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取技术进行了广泛的研究。主要研究内容如下：
1.点云数据特征提取。目前学者们主要使用的方法有局部几何特征提取、本征分解、基于不规则网格特征、基于模式识别等方法。
2.点云数据分类方法。主要包括基于统计方法的分类、基于图论的分类、基于神经网络的分类等方法。
3.基于影像的树木分割与识别。主要方法包括形态学操作、区域生长、基于边缘的方法、基于图像分割的方法等。
4.单木参数提取。主要包括基于点云体积计算的方法、基于点云拟合的方法、基于三维形态学的方法、基于深度学习的方法等。
以上方法在国内外均得到了广泛的应用，但仍存在一些问题：
1.点云数据噪声、采样密度低等因素会影响提取的准确性。
2.能够适用于不同截面形状的方法较少，并且难以应对树干存在弯曲等因素的情况。
3.单木参数提取过程中，存在冗余计算。
三、研究内容及方法
本文主要研究基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取。在此基础上，本文的主要研究内容包括：
1.点云数据特征提取。考虑到点云数据中可能存在噪声等因素，本文采用了自适应体素网格滤波方法进行数据预处理。在此基础上，采用了曲率提取算法和本征分解方法等，从点云数据中提取出所需的特征。
2.基于影像的树木分割与识别。本文采用了基于深度学习的树木分割与识别算法，结合高分辨率影像提取树木的位置和大小信息。
3.基于点云数据体素化的全自动提取。该方法在点云数据预处理之后，采用了基于体积算法的全自动提取方法，通过求解得到单木的参数信息。
4.对该方法进行改进。本文在该方法的基础上，采用了基于点云曲率信息的快速提取方法，针对不同形状的树干进行参数提取，并且尝试解决了原方法的冗余计算问题。
四、预期成果
本文研究的预期成果主要有：
1.提出基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取方法。
2.进行了改进和验证，该方法在提取效率和准确性方面都有不错的表现。
3.在应用层面上，可以应用在森林资源的管理、环境监测等领域，为相关工作提供有效的参考信息。
四、参考文献
[1]李季，郑秀莉.基于LiDAR点云的林木参数提取研究[J].测绘通报，2015，4：97-99.
[2]郭峰，陈洁，杨巍.基于多种数据源的林木体积估算方法[J].中国林业科学，2019，5：252-259.
[3]张淑华，郑磊，徐毅，等.基于LiDAR数据和高分辨率卫星影像的森林三维结构分析[J].林业资源管理，2018，1：114-120.