基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取的任务书.docx

基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取的任务书
任务书
题目：基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取
任务背景：
在林业资源管理、生态学研究等领域，单木参数（如树高、胸径、冠幅等）是非常重要的指标。传统的测量方法需要人工进行，费时且成本高昂。近年来，随着LiDAR技术的不断发展，通过对LiDAR点云数据进行处理，能够精确地提取出单木参数，大大提高了测量效率和精度。同时，高分辨率影像也可以辅助提取树冠形状等参数。因此，基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取，具有广泛应用价值。
任务内容：
本任务的主要目标是基于LiDAR点云数据与高分辨率影像，提取出单木参数。具体任务内容包括：
1.LiDAR数据预处理：对采集到的LiDAR点云数据进行滤波处理，去除杂点和地面点。
2.分割单木点云：通过处理后的LiDAR点云数据，利用聚类算法将点云分割成单独的点云，以便后续处理。
3.提取单木参数：对分割的单木点云，根据其点云结构，提取出各种单木参数。例如，通过对点云进行拟合，可以提取出树高和胸径等参数；通过计算点云的体积，可以得到树木的体积参数。同时，利用高分辨率影像，可以提取出单木的冠幅、冠高等参数。
4.参数展示：根据提取的单木参数，绘制出相应的卡口图或3D可视化图。
任务要求：
1.采用Python等编程语言编写代码，实现任务内容。
2.选择合适的LiDAR数据集和高分辨率影像，保证数据质量。
3.比较不同算法在单木参数提取方面的优劣，选择最优算法。
4.报告需包含详细的代码实现、数据处理流程以及结果展示。报告需使用Word等软件撰写，排版整洁、规范。
5.需提交完整代码、报告及相关数据文件。报告不少于10页，总字数不少于1200字。
评分标准：
1.代码实现的完整性和规范性（20分）
2.数据处理流程清晰且正确（30分）
3.单木参数提取精度和完成度（30分）
4.报告撰写规范，内容丰富、结构合理（20分）