导读:本文包含了坡度滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:点云,坡度滤波,自适应,复杂地形
坡度滤波论文文献综述
丁少鹏,刘如飞,蔡永宁,王鹏[1]（2019）在《一种顾及地形的点云自适应坡度滤波方法》一文中研究指出针对存在多种地形的复杂地区无法使用单一阈值进行点云滤波的问题,为提高点云滤波的自动化水平,提出了一种顾及地形的点云自适应坡度滤波方法。首先创建平面格网索引,利用高程分层统计的方法对点云进行去噪,选取地面种子点;然后进行局部坡度统计,求得局部地形坡度值,对地形进行分类;最后,根据地形确定滤波窗口大小,计算窗口内的坡度阈值进行滤波。分别使用公路和矿山数据进行实验分析。结果表明,该方法可以去除复杂地形的非地面点,保留基本的地形特征。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年04期）
靳生洪,杨鸿海,王莲玉[2]（2013）在《基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究》一文中研究指出LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2013年06期）
宁亚飞,吴笑天,张海涛,徐巍[3]（2012）在《基于虚拟叁角网与坡度滤波的LIDAR点云数据滤波方法的研究》一文中研究指出LIDAR(Light Detection and Ranging)技术由于其在数据获取和处理上的高度自动化,正广泛地被应用于各种地形数据的获取。LIDAR数据是目前最为理想的生产DEM的数据源,利用机载激光雷达获取DEM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将虚拟叁角网与坡度滤波相结合处理LIDAR点云数据的方法,该方法将虚拟叁角网的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失。在虚拟叁角网中进行初始地面点的选取,再由初始地面点生成的初始表面模型,通过坡度滤波可快速提取地面点。(本文来源于《工程地球物理学报》期刊2012年05期）
潘中华,陈性义,门林杰,李夕明[4]（2011）在《基于两级格网的LiDAR数据组织与改进坡度滤波》一文中研究指出提出一种基于双层格网与改进坡度滤波方法。该方法实现对原始数据的两级格网化,在一级网格中选出地面种子点,在此基础上利用二级网格进行地面点选取,不仅提高了运算效率还可以剔除粗差。在改进坡度滤波算法中,对传统滤波算法进行改进,提出3个坡度阈值,有效克服传统坡度滤波算法在地形起伏较大的地方可能发生的错误。试验结果表明,该算法计算速度快、滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出滤波前后的对比结果。(本文来源于《测绘工程》期刊2011年06期）
门林杰,潘中华,张阳阳,李夕明[5]（2011）在《基于改进的坡度滤波算法的LiDAR数据滤波》一文中研究指出以规则格网来组织数据对坡度滤波方法进行改进,通过比较格网最低点与邻域最低点的坡度得到初始地形,再通过比较格网点与邻域格网最低点的判断获得数据点的地形信息,试验结果表明,对坡度的滤波方法有很大改进,也改善了滤波效果。(本文来源于《测绘信息与工程》期刊2011年02期）
张皓,贾新梅,张永生,董广军[6]（2009）在《基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波》一文中研究指出提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法。该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失。基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率。在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误。实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2009年03期）
坡度滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
坡度滤波论文参考文献
[1].丁少鹏,刘如飞,蔡永宁,王鹏.一种顾及地形的点云自适应坡度滤波方法[J].遥感信息.2019
[2].靳生洪,杨鸿海,王莲玉.基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究[J].测绘与空间地理信息.2013
[3].宁亚飞,吴笑天,张海涛,徐巍.基于虚拟叁角网与坡度滤波的LIDAR点云数据滤波方法的研究[J].工程地球物理学报.2012
[4].潘中华,陈性义,门林杰,李夕明.基于两级格网的LiDAR数据组织与改进坡度滤波[J].测绘工程.2011
[5].门林杰,潘中华,张阳阳,李夕明.基于改进的坡度滤波算法的LiDAR数据滤波[J].测绘信息与工程.2011
[6].张皓,贾新梅,张永生,董广军.基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波[J].测绘科学技术学报.2009