基于机载LIDAR数据的离散单木树高提取研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

树高作为森林资源调查和监测中的一项关键指标，对于森林生态系统的结构、功能和生物量的估算具有重要意义。

传统的树高测量方法主要依赖于地面调查，费时费力且效率低下，难以满足大范围、高精度森林资源监测的需求。

机载激光雷达（lidar）技术作为一种主动遥感技术，能够快速、高效、高精度地获取森林三维结构信息，为单木树高提取提供了新的技术手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于机载lidar数据提取单木树高方面开展了大量研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在机载lidar数据处理、单木分割和树高提取等方面做了大量研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以机载lidar数据为基础，针对离散单木树高提取的关键问题，开展以下研究内容：1.点云数据预处理：对原始lidar点云数据进行去噪、分类等预处理，提取地面点和植被点，为后续树冠分割和树高提取做准备。

2.树冠分割：研究和比较不同的树冠分割算法，例如基于chm的局部最大值法、基于冠层形状指数的分割方法、基于聚类的分割方法等，选择最适合研究区域和数据特征的算法进行单木树冠分割。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：1.数据获取与预处理：收集研究区域的机载lidar数据，并对数据进行预处理，包括去除噪声点、进行点云分类等。

2.点云滤波与地面点提取：采用合适的滤波算法去除点云数据中的噪声，并利用地面点滤波算法提取地面点，生成数字高程模型（dem）。

3.树冠分割：比较和分析不同的树冠分割算法，例如基于chm的局部最大值法、基于冠层形状指数的分割方法、基于区域生长的分割方法等，选择最优的算法进行单木树冠分割。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对离散单木的特点，研究和优化现有的树冠分割算法，提高树冠分割的精度和效率。

2.探索和构建基于多特征融合的单木树高估测模型，提高树高估测的精度和可靠性。

3.结合研究区域的实际情况，对算法进行优化和改进，提高算法的适用性和鲁棒性。

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] 李响,陈楚莹,陈崇成,等.机载lidar数据单木树高提取方法比较[j].中南林业科技大学学报,2021,41(10):114-121.

[2] 庞勇,李永生,梁欣,等.基于机载lidar数据的单木树高反演方法对比[j].西北林学院学报,2021,36(03):155-163 172.

[3] 孟宪宇,孙华,李增元,等.基于机载lidar数据的森林单木树高提取方法比较[j].北京林业大学学报,2020,42(09):52-62.