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基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法研究的任务书
一、选题背景和研究意义
近年来，机载激光雷达（LiDAR）技术的快速发展，为数字地形模型（DEM）的制作提供了可靠的数据来源。机载LiDAR可以高效地获取大面积地形数据，但数据量较大，难以直接进行处理。因此，抽稀算法在DEM的制作过程中起到了至关重要的作用。DEM抽稀算法可以较快地减小数据规模，同时又不会明显影响DEM的精度和精细程度，提高数据处理的效率。
二、研究内容和方法
本文旨在研究基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法，具体研究内容如下：
1.DEM的抽稀方法。探讨常见的DEM抽稀算法，如均匀采样、稀疏投影、MEP等方法的优缺点。
2.DEM精度和抽稀率的影响分析。将各种DEM抽稀算法进行比较，分析不同抽稀率下对DEM精度的影响。
3.算法优化。将MEP法、聚类算法和二次抽稀算法进行组合，优化算法，提高抽稀效率。
研究方法包括以下几个方面：
1.研究数据的获取：使用机载LiDAR技术获取DEM数据，确保数据的可靠性和完整性。
2.算法的实现：根据论文中提到的常见抽稀算法，编写算法程序，并进行参数优化。
3.精度分析：通过与原始数据进行比对，评估不同抽稀算法在不同抽稀率下的精度。
4.算法优化：在不影响DEM精度的前提下，使用多种算法进行组合，优化DEM抽稀算法。
三、研究计划和预计成果
计划在四个月内完成以下研究任务：
1.第一周：查阅相关文献，了解常见抽稀算法及其优缺点。
2.第二周-第三周：通过机载LiDAR技术获取DEM数据，并进行数据处理与分析。
3.第四周-第六周：编写DEM抽稀算法程序，并对常见算法进行参数优化。
4.第七周-第九周：进行DEM抽稀算法的精度评估，了解不同抽稀率下的DEM精度变化。
5.第十周-第十二周：对算法进行优化和改进，提高算法的处理速度和精度。
6.第十三周-第十五周：完成论文写作和数据报告撰写。
本研究预计的成果是：
1.对常见DEM抽稀算法的优缺点进行详细分析和研究，并提出针对性的优化措施。
2.研究不同抽稀率下DEM精度的变化，评估不同抽稀算法的抽稀效果和精度表现。
3.对MEP法、聚类算法和二次抽稀算法进行组合，优化算法，提高抽稀效率。
4.论文写作和数据报告的撰写，为相关领域的研究和应用提供可参考的数据和方法。
四、参考文献
[1]王建波,张志华,祝关林,等.基于高分三号遥感影像的区域DEM精度分析[J/OL].遥感技术与应用.2021(2).
[2]王鸿祯,李彦宏,张元.基于ICP的DEM点云快速配准方法[J/OL].测绘工程.2021(2).
[3]李瑞芳,陈善辉.一种基于8-位置邻域方法的DEM抽稀算法[J/OL].四川建筑科学研究.2020(12).