机载双频激光雷达波形深度提取方法研究的开题报告.docx
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机载双频激光雷达波形深度提取方法研究的开题报告.docx
机载双频激光雷达波形深度提取方法研究的开题报告一、研究的背景与意义随着激光雷达技术的快速发展和广泛应用,激光雷达已经成为获取地面高精度、高分辨率三维信息的重要手段之一。实现激光雷达数据的自动地面提取是当前遥感领域中关注的研究热点之一,其中激光雷达波形深度提取方法是这一领域的核心问题。目前,激光雷达波形深度提取方法的研究主要集中在单频(或多频)激光雷达上,而机载双频激光雷达波形深度提取方法的研究还比较有限。机载双频激光雷达具有高垂直精度、高水平分辨率和高密度三维信息等优越性能,因此其在地面高程模型构建、城市
机载激光雷达全波形数据快速读取方法研究.docx
机载激光雷达全波形数据快速读取方法研究机载激光雷达(LIDAR)是一种通过激光技术获取地球表面高精度三维点云数据的仪器。随着激光雷达技术的不断发展,机载激光雷达全波形数据的读取方法也得到了很大的改进。本文将研究机载激光雷达全波形数据快速读取的方法,以提高数据处理的效率和准确性。首先,为了了解机载激光雷达全波形数据的读取方法,需要了解激光雷达工作原理。机载激光雷达通过发射激光束并测量激光束从发射到接收的时间差,根据时间差计算出激光束与地面的距离。全波形数据是指在一次激光脉冲中测量到的返回波形的完整信息,包括
机载激光雷达点云数据分类方法研究的开题报告.docx
机载激光雷达点云数据分类方法研究的开题报告一、研究背景与意义机载激光雷达(Lidar)以高速、高精、高密的三维测量和高分辨率的图像获取,成为了现代机载遥感技术的主要测量手段之一。点云数据是机载激光雷达的主要测量数据,其数据体量巨大,较为繁杂。点云数据的分类是机载激光雷达数据处理的重要环节,其在地理信息、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用,如三维建模、地形分析、地物识别等。然而,点云数据分类是一个耗时、耗力的过程,需要对点云数据进行预处理、特征提取、分类等多个步骤,常常需要大量的数据及尖端技术支持。目前
机载激光雷达点云数据滤波方法研究的开题报告.docx
机载激光雷达点云数据滤波方法研究的开题报告一、研究背景及意义机载激光雷达是一种重要的三维数据获取设备,其获取的点云数据可以广泛应用于地图制作、地形测量、建筑物识别等领域。然而,由于机载激光雷达在获取点云数据时受到的诸多干扰,如地面杂物、建筑物遮挡和多次反射等,导致所得到的点云数据存在着很多的噪声和异常点,影响了其后续应用的精度和效果。因此,对机载激光雷达获取的点云数据进行滤波处理,是提高数据质量和减少后续应用误差的必要手段,是机载激光雷达应用领域中的热点和难点问题之一。二、研究内容本文将研究机载激光雷达点
基于全波形激光雷达数据的隐蔽目标提取方法研究的中期报告.docx
基于全波形激光雷达数据的隐蔽目标提取方法研究的中期报告中期报告一、研究背景与意义全波形激光雷达技术是当前高精度、高精度三维测绘的主流技术之一,在城市三维建模、地质灾害预警与评估、环境监测等领域得到广泛应用。然而,全波形激光雷达数据中隐蔽目标提取问题一直是该技术应用所面临的难题之一。隐蔽目标包括建筑物室内、山洞、地下矿井、管道、桥梁空心结构等场景,这些场景的特点是空间复杂且无法直接观测到,因此提取隐蔽目标的精度受到限制。本研究旨在针对全波形激光雷达数据的隐蔽目标提取问题,提出一种基于数据处理和机器学习方法相