機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類方法研究的開題報(bào)告

機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類方法研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義機(jī)載激光雷達(dá)（Lidar）以高速、高精、高密的三維測量和高分辨率的圖像獲取，成為了現(xiàn)代機(jī)載遙感技術(shù)的主要測量手段之一。點(diǎn)云數(shù)據(jù)是機(jī)載激光雷達(dá)的主要測量數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)體量巨大，較為繁雜。點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類是機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)，其在地理信息、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如三維建模、地形分析、地物識(shí)別等。然而，點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類是一個(gè)耗時(shí)、耗力的過程，需要對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、分類等多個(gè)步驟，常常需要大量的數(shù)據(jù)及尖端技術(shù)支持。目前，點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行，但是在激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分類方面仍存在許多挑戰(zhàn)。因此，研究機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類方法，對于提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類的效率、精度和自動(dòng)化程度具有重要的意義。二、研究內(nèi)容和方案1.研究現(xiàn)狀本研究將首先調(diào)研國內(nèi)外機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類的研究現(xiàn)狀，掌握激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征提取和分類的常見算法和技術(shù)，構(gòu)建相關(guān)知識(shí)體系。2.點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取本研究將采用常用的點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，包括采樣、濾波、配準(zhǔn)等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，如曲率、法線、形狀等。3.分類算法本研究將采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），設(shè)計(jì)適用于機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類算法。其中，SVM和RF算法常用于對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的模式分類，而CNN算法則可以對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的分類。4.實(shí)驗(yàn)方案本研究將利用機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，采用不同的分類算法，對比分析各個(gè)算法的分類效果及比較其優(yōu)缺點(diǎn)，最終確定最優(yōu)算法。三、預(yù)期成果本研究預(yù)期將研究機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、算法設(shè)計(jì)等，并在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中得到最優(yōu)算法。具體成果如下：1.對機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類方法進(jìn)行調(diào)研，掌握其常見的算法和技術(shù)。2.實(shí)現(xiàn)機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取，構(gòu)建點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)。3.設(shè)計(jì)適用于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的分類算法，比較各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)并確定最優(yōu)算法。4.驗(yàn)證最優(yōu)算法的分類效果，提高機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類的效率、精度和自動(dòng)化程度。四、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：第一階段：調(diào)研和文獻(xiàn)綜述第二階段：點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取第三階段：分類算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)第四階段：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和效果比較第五階段：論文寫作和修改預(yù)計(jì)完成時(shí)間為一年。五、參考文獻(xiàn)1.LiDARPointsDataSegmentationandClassificationMethodBasedonImprovedRandomForests.IEEEAccess,2020,8:34737-34746.2.ADeepLearning-basedFrameworkforLiDARPointCloudClassificationinPerceptuallyAdverseScenarios.ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology,2021,12(5):50-64.3.APseudoClass-basedMethodforBuildingExtractionfromAirborneLiDARPointClouds.RemoteSensing,2021,13(5):1027.4.AMachineLearningApproachforLiDARPointCloudClassificationUsingaDomain-SpecificFeatureExtraction.NeuralComputingandApplications,2020,32(17):12753-12768.5.DeepLearning-basedClassificationof3DLiDARPointCloudsforAutonomousVehicleAp