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机载Lidar点云数据过滤算法探讨的开题报告

【摘要】近年来，随着机载激光雷达技术的发展，获取航空激光雷达点云数据已经成为了不可避免的趋势。然而在实际应用中，由于环境噪声、多次反射、探测器偏移等因素，存在着大量无效点云数据，直接影响数据处理的精确度，因此点云数据过滤问题成为了机载激光雷达数据处理中的关键问题之一。本文主要介绍四种常见的机载激光雷达点云数据过滤算法，并对其优缺点进行分析和比较，最终提出一种新的算法。

【关键词】机载激光雷达、点云数据、过滤算法、新算法

一、研究背景和意义

机载激光雷达技术是一种通过激光束扫描地面获取地形表面点云数据的技术。由于其高精度、高效率和高自动化等特点，被广泛应用于数字地形制图、三维建模、城市规划等领域。然而，在实际应用中，机载激光雷达数据中的无效点云数据日益增多，导致数据的精度和准确性受到了极大的影响。因此，点云数据的过滤算法研究成为了机载激光雷达数据处理中的关键问题。

二、国内外研究现状

目前，针对机载激光雷达点云数据过滤问题，已经涌现了一系列的算法。在国外，矢量距离滤波算法和基于高斯混合模型的滤波算法被广泛应用。而在国内，由于机载激光雷达技术的起步较晚，相关研究相对较少，主要以滑动窗口、半径滤波和统计滤波为主。

三、研究内容和方案

本文拟对四种常见的机载激光雷达点云数据过滤算法进行详细介绍，包括滑动窗口、半径滤波、统计滤波和矢量距离滤波算法，并对其优缺点进行分析和比较。同时，基于统计滤波算法的不足，提出一种新的基于领域平均距离的过滤算法，通过将领域内点云数据与目标点的平均距离作为滤波阈值，得到更加准确的滤波结果。

四、预期研究结果

本研究旨在通过对机载激光雷达点云数据过滤算法的研究和改进，提高机载激光雷达数据处理的准确性和可靠性，并为实际应用中的数字地形制图、城市规划、环境监测等领域提供技术支持。