基于离散莫尔斯理论的LiDAR地形数据多尺度表达开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着lidar（lightdetectionandranging，光探测与测距）技术的快速发展，其获取高精度、高密度的三维点云数据的能力日益增强，为地形分析提供了前所未有的数据基础。

如何有效地组织和表达海量的lidar数据，从中提取出多尺度的地形特征，成为了测绘、遥感、地理信息科学等领域的研究热点。

本选题研究旨在利用离散莫尔斯理论，探索lidar地形数据的多尺度表达方法，以更好地服务于地形分析、地貌解译、三维建模等应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对lidar地形数据的多尺度表达进行了大量的研究，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在lidar地形数据处理和应用方面取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.lidar数据处理与特征提取：对原始lidar点云数据进行预处理，包括去噪、滤波、地面点分类等，并提取地形特征点，例如山顶点、凹陷点、鞍点等。

2.基于离散莫尔斯理论的多尺度地形表达：a.构建地形点云的离散莫尔斯函数，并计算其临界点，即地形特征点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：1.数据获取与预处理：获取研究区域的lidar点云数据，并进行数据预处理，包括去噪、滤波、点云分类等，以减少数据噪声和冗余信息，提高数据质量。

2.离散莫尔斯理论构建与分析：基于预处理后的lidar点云数据，构建离散莫尔斯函数，并计算其临界点，即地形特征点。

分析不同类型临界点的空间分布特征及其地形意义。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.首次将离散莫尔斯理论应用于lidar地形数据的多尺度表达，提出一种新的多尺度地形表达模型，为lidar地形数据分析提供了新的思路和方法。

2.基于离散莫尔斯理论，提出一种新的地形特征提取方法，能够有效地提取不同尺度下的地形特征，并构建地形数据的层次结构，实现多尺度表达。

3.将提出的多尺度地形表达模型应用于地形分析、地貌解译、三维场景可视化等领域，验证了模型的有效性和实用性，拓展了lidar地形数据的应用范围。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李清泉,王树良,林珲.激光雷达技术与应用[m].武汉:武汉大学出版社,2019.

[2]刘学军,郭庆华,李霖,等.机载lidar技术在测绘领域的应用与发展[j].测绘科学,2017,42(12):1-6.

[3]张永生,刘学军,沈婕,等.机载lidar技术[m].北京:测绘出版社,2018.