基于LiDAR数据的林木信息提取研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球环境变化和可持续发展理念的深入，森林资源的监测和管理显得尤为重要。

传统的林业调查方法费时费力，且难以获取高精度的森林结构参数。

而机载lidar技术的快速发展为森林资源调查提供了一种高效、精准的技术手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于lidar数据的林木信息提取领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在lidar数据处理、单木分割、树高提取、冠幅提取等方面做了大量研究，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

本研究将以lidar数据为基础，以提取树高、冠幅、胸径等关键林木参数为核心目标，并尝试进行树种识别，具体研究内容如下:
1.lidar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，包括点云滤波、去噪、分类等，为后续的林木信息提取奠定基础。

2.单木分割算法研究:研究和比较不同的单木分割算法，如基于冠层形态的分割算法、基于聚类的分割算法、基于深度学习的分割算法等，选择最优算法对研究区域的lidar数据进行单木分割，实现单木树冠的精准定位。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解lidar数据处理、单木分割、林木参数提取、树种识别等方面的最新研究进展和技术方法，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据获取:获取研究区域的lidar点云数据，并收集相应的地面实测数据，用于后续的算法验证和精度评估。

3.数据预处理:对获取的lidar点云数据进行预处理，包括点云滤波、去噪、分类等，提高数据的质量，为后续的林木信息提取奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对复杂林分结构，优化单木分割算法:将针对复杂林分结构的特点，对现有的单木分割算法进行优化，提高算法的鲁棒性和精度，以期在复杂林分条件下实现更精准的单木分割。

2.探索多特征融合的树种识别方法:将尝试结合lidar点云数据的多维度特征，如几何特征、纹理特征、回波特征等，构建多特征融合的树种识别模型，以提高树种识别的精度。

3.构建面向应用的林木信息提取体系:本研究不局限于单一算法的研究，而是致力于构建一套完整的、面向应用的林木信息提取体系，包括数据预处理、单木分割、林木参数提取、树种识别等多个模块，并开发相应的软件工具，以期为森林资源调查、监测和管理提供实用化的技术方案。

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]李明辉,陈崇成,李增元,等.机载lidar点云数据处理方法研究进展[j].遥感学报,2017,21(05):945-960.

[2]刘清,陈尔学,龚健雅.lidar数据处理与林业应用[m].北京:科学出版社,2018.

[3]王伟,郭庆华,陈永强,等.无人机lidar点云数据单木分割研究进展[j].西北林学院学报,2020,35(01):150-158.