顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法研究的任务书.docx

顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法研究的任务书
任务书
题目：顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法研究
一、研究背景
随着科学技术的不断发展，测绘地图的方式也随之不断升级。近年来，LiDAR（LightDetectionAndRanging）光探测与测距技术越来越成为重要的三维测绘手段。在地形特征的建模、数值地形分析、自然资源调查及环境监测等领域已有广泛应用。但是，由于LiDAR数据集数量巨大，处理与管理成为了一大难点。因此，如何通过有效的算法提高在具有地形特征的区域下LiDAR点云数据的处理速度和准确性成为当前的研究热点之一。
二、研究目的
本研究旨在研究顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法的处理方式，提高在山区、悬崖峭壁等地形复杂地区的数据处理效率，减小计算量，同时保留数据的准确性和可视化效果。
三、研究内容
1.研究LiDAR点云数据的基本原理、数据结构和元素特征；
2.综述LiDAR点云数据抽稀算法的研究现状和方法特点，介绍目前常用的抽稀算法、其适用范围及其优缺点；
3.建立顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法模型，考虑抽稀参数如点密度和抽稀比例等结合地形特征的调整；
4.基于建立的算法模型设计实验验证方案，与现有算法进行对比和分析；
5.通过实验结果进行总结与讨论，分析该算法的优劣势并优化改进。
四、研究方法
1.文献资料调研法：查询相关的文献资料，重点参考近几年来的研究成果；
2.数学模型建立法：以抽稀算法构建的数学模型为基础，结合地形特征建立顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法模型；
3.数据分析法：在LiDAR点云数据基础上，通过处理和分析数据验证算法的有效性和可行性；
4.统计方法：综合分析实验结果，评估算法的优劣势及改进空间。
五、进度安排
第1-2个月：文献调研和综述
第3-4个月：算法模型建立与实验设计
第5-6个月：实验数据采集和处理分析
第7-8个月：结果分析和总结
第9个月：文章编写和论文撰写
六、预期成果
1.建立顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法模型；
2.设计实验验证方案，给出实验数据和结果；
3.总结讨论并优化改进，评估该算法的有效性和可行性；
4.发表相关学术论文，提高本研究领域的学术水平。
七、参考文献
1.Gao,L.,&Zhang,K.(2012).AprogressiveTINdensificationalgorithmforLiDARdata.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,50(7),2866-2878.
2.Hu,X.Y.,Chen,S.,Cheng,T.,Lai,J.H.,Hu,X.L.,&Li,R.L.(2016).Ahigh-efficiencyLiDARpointclouddatageneratedmethod.JournalofCentralSouthUniversity,23(9),2163-2171.
3.Liu,C.,&Zhang,S.(2017).Apointdensity-controlledselectivesamplingmethodforLiDARpointcloudsimplification.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,55(8),4785-4801.
4.Long,Y.,Müller,J.,Kersten,T.P.,&Stallmann,D.(2017).Lidardataprocessingforforeststructurecharacterisation:areview.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,130,437-451.
5.Nielsen,J.A.,Brydegaard,M.,&Løklingholm,G.(2019).Amodelframeworkandevaluationcriteriaforevaluatingpointcloudthinningalgorithms.SpatialStatistics,29,261-278.