基于航空LIDAR点云数据的建筑物提取研究的任务书.docx

基于航空LIDAR点云数据的建筑物提取研究的任务书
一、任务背景和意义
建筑物是城市中最具有代表性的建筑形式，因而建筑物的提取和三维重建对于城市规划和管理具有重要意义。而随着航空激光雷达技术的不断发展，收集到的大规模高精度点云数据为建筑物提取和三维重建提供了更为可靠和精确的数据来源。因此，基于航空LIDAR点云数据的建筑物提取研究对于完善城市地图、提高城市规划和管理水平有重要的意义。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是针对航空LIDAR点云数据的建筑物提取方法进行研究，并以此为基础，建立航空LIDAR点云数据的建筑物自动提取系统。本研究的方法主要包括以下几个步骤：
1.数据预处理：将航空LIDAR点云数据进行分类，去除非建筑物点云数据，对点云数据进行滤波消除噪声等。
2.建筑物特征提取：根据建筑物的特征提取方法，对点云数据进行特征提取，包括建筑物的高度、体积、形状等特征。
3.建筑物分类：根据不同的分类方法，对提取出的特征进行分类，判断点云数据是否为建筑物并进行标记。
4.建筑物三维重建：根据建筑物的特征，将点云数据进行三维重建。
5.建筑物识别：对建筑物进行识别和分析，提取建筑物的基本信息和属性。
三、预期结果和成果展示
通过本次研究，预期可以建立一个基于航空LIDAR点云数据的建筑物自动提取系统，并可以通过该系统自动提取建筑物数据，并进行三维重建和图形识别，提供高精度建筑物数据及属性信息。最终成果将在相关的学术期刊上发表论文，并可以提供给城市规划部门做为参考和支撑数据。
四、研究时间和资金预算
本研究计划为期12个月，预计需要经费100万元，主要用于购买数据采集设备、点云数据处理软件及编程人员与研究人员的工资和差旅费等，同时，也需要一定的计算机和存储资源用于进行数据处理和分析。