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文档简介

基于并行计算的LIDAR数据滤波方法研究的开题报告一、选题背景雷达是一种常用的空间数据获取技术,其中LIDAR(LightDetectionAndRanging)技术是通过激光测量物体距离和形状的技术。LIDAR技术已广泛应用于鉴定、空间探测、城市规划、建筑、交通规划等领域。在数据处理中,需要对原始数据进行过滤,以消除噪声和无效数据点。目前,基于并行计算的LIDAR数据滤波算法,已经被广泛研究和应用,并且有非常高的效率和精度。因此,本研究将以此为主题,对基于并行计算的LIDAR数据滤波方法进行深入研究。二、研究目的LIDAR数据的过滤对其后续处理和分析尤为重要。本研究的主要目的是通过研究基于并行计算的LIDAR数据滤波方法,探索提高LIDAR数据处理效率和精确性的新途径,以及为相关领域的科学研究提供技术支持。三、研究内容及方法1.研究现有的LIDAR数据滤波技术,并分析其优缺点及应用范围。2.探索基于并行计算的LIDAR数据滤波方法,研究并实现其关键理论、算法和数学模型。3.利用真实LIDAR数据进行实验验证,对比不同方法的效率和精确性,并对其进行分析和评价。4.通过软件仿真等方法,深入探索并行计算技术在LIDAR数据处理中的应用。四、预期成果1.开发基于并行计算的LIDAR数据滤波算法,并在真实数据中进行验证。2.对比不同LIDAR数据滤波方法的效率和精确性。3.对基于并行计算的LIDAR数据滤波技术的应用进行深入研究,并提出进一步的优化方向。五、进度计划第一年:1.学习LIDAR技术和计算机并行计算技术;2.研究现有的LIDAR数据滤波技术;3.建立基于并行计算的LIDAR数据滤波方法的数学模型。第二年:1.实现基于并行计算的LIDAR数据滤波算法;2.进行真实数据的实验验证;第三年:1.对比不同的LIDAR数据滤波方法的效率和精确性;2.探索并行计算技术在LIDAR数据处理中的应用。六、参考文献1.Gao,Y.,etal.Multi-CoreParallelComputingforLIDARDataFiltering[J].AdvancesinGridandPervasiveComputing,2011:231-243.2.Zhang,Z.,etal.AneffectiveparallelimplementationofLIDARdatafilteringalgorithmbasedonimprovedMLPneuralnetwork[J].ComputerandInformationScience,2020:434-448.3.Zhu,X.,etal.AparallelprocessingalgorithmofLIDARpointclouddataforterrainextraction[J].ISPRSAnnalsofPhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,2019:1279-1286.4.Sun,X.,etal.Aparallelalgorithmforlarge-scaleLIDARdatafilteringbasedon

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