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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

根据南京信息工程大学下达的任务书，通过相关指定参考文献的阅读，研究并讨论基于车载lidar数据的地形提取精度分析。lidar (light detection and ranging)扫描技术是近年来发展迅速的一种地球空间信息获取技术手段，它是随着激光传感器本身的发展而发展的。其主要分为:星载lidar技术、机载lidar技术、车载lidar技术、船载lidar技术等，它们具有不同的传感器组成结构。星载lidar目前用于测量高程信息，应用比较少；机载lidar目前用于大范围的城市或者矿山的表面模型重建，应用比较广泛，但模型精度不高，且耗费成本也比较大；车载lidar主要用于城市的高精度建模，成为三维空间信息的快速、有效的获取手段；船载lidar主要用于湖泊、河流、海洋等周边环境的重建。随着新技术的不断发展，人们对基于lidar的建模要求也越来越高，仅仅凭借于机载lidar获取的粗略的模型已经不能满足当前很多场合的应用了，对模型精度的要求已经不断的在提高。所以，车载lidar技术的发展成为当前lidar技术发展的一个重要方向。

车载lidar系统可以快速获取地球表面物体的三维坐标信息，是移动测绘技术的新兴技术途径。具有速度快、精度高、成本低、扫描细节精细、受天气影响小等特点，对于获取城市精细的地物综合信息具有极大优势，因此被广泛应用于“数字城市”建设中。基于车载lidar点云数据，分离出地面点和非地面点的过程称为点云数据的滤波。经滤波后的点云，被分为地面点和非地面点，根据具体实际需求，可以进一步进行点云的分类和提取。从地面点上提取出道路标识线信息或从非地面点中进一步区分出建筑物、植被等人工或自然地物的过程，称为点云数据的分类或专题信息提取，这些专题信息在当前的“数字城市”和“智慧城市”建设中发挥着举足轻重的作用。

因此，本论文将探讨目前系统开发的基于体元的方向性增长的车载激光雷达滤波算法，并通过各种分辨率的车载激光数据来分析其滤波精度，评价其系统的实用性和可靠性。

2. 研究的基本内容

在阅读相关指定参考文献的基础上，运用所学测绘知识，分析车载lidar数据特点；根据所给定研究区域的车载lidar数据，对数据进行滤波处理，分类为地面点和非地面点；利用参考数据，构建误差矩阵，计算描述滤波精度的一类误差和二类误差；通过不同试验区的实验，从而对滤波参数进行敏感性分析。

本论文将共分为六章，各章安排如下：

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2016年10月：题目确定；

2016年10-11月：查阅论文相关资料，以及与毕业论文相关的中英文文章；

2016年12月：按照学校规定撰写并提毕业论文任务书。开始撰写毕业论文开题报告；

4. 参考文献

[1]翁宁龙,基于车载lidar的三维重建技术研究[硕士学位论文],2012

[2]林祥国,面向对象的机载lidar点云分析理论和方法[r].北京:中国测绘科学研究院,2012

[3]曾红妮,岳迎春,魏占营,等.车载lidar点云滤波的改进不规则三角加密方法[j],测绘科学,2016,41(9):136-139.