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1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等

本项目的算法的步骤为，首先进行林分数据的采集，运用了移动与固定的激光扫描仪，并结合鱼目相机，获取叶面积指数；接着设计了从离散点云数据中获取枝叶不同部位的数据，同时消除因为地形差异而造成的误差。并用meanshift算法与分水岭算法进行基于主枝干的单株提取，从而在整片林分中获取每株树的位置。由于得到的激光点云没有反射信息，虽然获取的林段中橡胶树的空间位置 ，但依然需要做计算处理从大量稠密的点云中提取有效的橡胶树信息，我们首先需要先做枝叶分离操作，其次需要得到单株树的信息，因此，本项目首先进行枝叶分离操作。我们扫描的林木数据具有如下特征，①扫描方式为自下而上扫描，因此在树冠顶部存在一定的遮挡；②由于地面的不平整，因此地形的高度因素需要考虑；③由于冠顶的信息没法获取，这里我们主要采用了树木的主枝干信息来进行单株提取分类。获取具体实施过程包括：

1） 采用移动地面激光雷达或者林分数据，包括冠幅、主枝干、等点云数据。

2） 设计拟合算法提取主枝干的倾斜度信息，以及树木骨架，并提取树冠中心点。

2. 参考文献（不低于12篇）

[1] 居红云, 张俊本, 李朝峰, 等.基于k-means 与svm 结合的遥感图像全自动分类方法[ j] .计算机应用研究, 2007 , 24(11):318-320.

[2] .张艳, 兰光华,郁生阳, 等.一种快速svm 学习算法[j] .计算机工程与应用.2006 , 42(32):36-38 .

[3] 李志林,朱庆.数字高程建模[ m] .武汉:武汉大学出版社.2003 :102-104.