1. 研究目的
本研究旨在利用机载LiDAR数据提取单木树高信息，克服传统测量方法效率低、成本高、难以获取大范围树高信息等局限性。
通过探索高效、精准的单木树高提取方法，为森林资源调查、生态系统监测和林业可持续发展提供技术支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据获取与预处理:收集研究区域的机载LiDAR数据，并对其进行预处理，包括去除噪声点、滤波地面点以及生成数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)等。
2.单木树冠分割:利用点云数据进行单木树冠分割，将点云数据划分为不同的树冠区域，为后续树高提取做准备。
常用的方法包括基于冠层形态的局部最大值法、基于冠层生长的区域生长法以及基于点云聚类的k-means算法等。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：
1.改进单木树冠分割算法:针对复杂地形和林分条件下现有算法的不足，改进单木树冠分割算法，提高分割精度，例如结合多特征的分割算法、基于深度学习的分割方法等。
2.优化树高提取算法:探索基于三维冠层模型的树高提取方法，并与传统的基于CHM模型的算法进行比较，提高树高提取的精度和效率。
3.误差分析与精度提升:深入分析机载LiDAR数据单木树高提取的误差来源，提出相应的误差校正方法，进一步提高树高提取精度。
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 雄,刘清华,李 敏,等.机载LiDAR点云数据单木树高提取研究进展[J].西北林学院学报,2020,35(06):133-142.
[2] 王 震,陈 亮,郭 浩.基于机载LiDAR的单木树高提取算法比较[J].测绘科学,2020,45(09):103-110 118.
[3] 蔡文辉,陈 松,张 健,等.基于机载LiDAR数据的复杂地形条件下单木树高提取[J].中南林业科技大学学报,2021,41(09):84-90.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
