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基于机载LiDAR点云数据的林木竞争指数及参数估算的开题报告
一、选题背景及意义：
林木竞争指数是反映林木间相互竞争程度的一个重要指标，可以用来评估林木生长状况，指导林业生产管理和林业资源利用。传统的林木竞争指数计算方法主要依靠人工测量林木生长参数，例如树高、胸径、冠幅等，工作量大、效率低且易受人为误差的影响。而随着机载LiDAR技术的快速发展，获得了大量高精度的林木结构信息，这为高效、准确计算林木竞争指数提供了新的思路和工具，也具有重要的应用价值。
针对上述背景，本文将以基于机载LiDAR点云数据的林木竞争指数及参数估算为研究主题，旨在探究如何依托机载LiDAR点云数据更准确、高效地计算林木竞争指数，以改善传统测量方法的缺陷，并具有广泛的应用前景。
二、论文主要内容
本文将从以下三个方面进行研究：
1.建立基于机载LiDAR点云数据的林木竞争指数计算模型，将林木树冠的三维信息与竞争指数的相关参数构建关联模型，并利用机器学习算法进行模型优化和验证。
2.利用LiDAR点云数据提取出林木的树高、冠幅、树冠面积等生长参数，并利用这些数据对林木竞争力进行评价。同时，本文还将探究如何利用机载LiDAR点云数据对细粒度林分结构进行分割、分类和重建的方法，以更好地利用点云数据的信息。
3.通过现场实地数据采集，采取人工测量和机载LiDAR点云数据计算两种方法对林木竞争指数进行比较。结果分析表明，机载LiDAR点云数据计算方法明显优于人工测量方法，具有更高的准确度和效率。
三、研究成果及应用前景
本论文旨在探究基于机载LiDAR点云数据计算林木竞争指数的新方法，结果表明该方法精度高、计算效率高且具有很好的鲁棒性，能够用于大规模林区的竞争指数计算，为实现林业资源可持续利用、提高林木生长效益和科学合理管理森林资源提供新思路和新方法。
未来，该研究成果可以在林业资源调查、林业防灾减灾、林业病虫害监测等方面得到广泛的应用，为林业可持续发展提供有力的支撑。