导读:本文包含了水下地形生成论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二维海图,分形插值,数字高程模型,地形叁维化
水下地形生成论文文献综述
潘竹炉[1]（2018）在《基于分形理论的水下地形生成》一文中研究指出地形叁维化是近些年随着地理信息系统和计算机可视化技术发展起来的新兴应用。现阶段地形可视化的研究对象还主要集中在陆地地形,对于水下地形的研究很少。论文中介绍了一个基于二维电子海图中离散水深数据通过分形曲面插值算法构建数字高程模型(DEM),并通过叁维地形建模最终实现海底地形的叁维可视化的解决方案。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2018年03期）
李恒,张静远,罗轩,谌剑[2]（2011）在《水下地形测量及数字地图生成系统设计》一文中研究指出水下地形数字地图数据库是实现水下地形匹配辅助导航的前提,利用相关测量设备及Matlab软件平台,设计了水下地形测量及数字地图生成系统,实现了水下地形的自动测量、数据采集以及叁维数字地图的生成,所采集的水下地形数据是进行地形熵分析和提取匹配区的基础,也是后续开展水下地形匹配辅助导航试验的基础。湖上测量试验表明:测量软件功能齐全,操作简单,稳定可靠,可作为水下地形匹配辅助导航试验的测量软件。(本文来源于《Proceedings of 2011 AASRI Conference on Applied Information Technology（AASRI-AIT 2011 V1）》期刊2011-07-16）
李恒,张静远,罗轩,谌剑[3]（2010）在《水下地形测量及数字地图生成系统设计》一文中研究指出水下地形数字地图数据库是实现水下地形匹配辅助导航的前提,利用相关测量设备及Matlab软件平台,设计了水下地形测量及数字地图生成系统,实现了水下地形的自动测量、数据采集以及叁维数字地图的生成,所采集的水下地形数据是进行地形熵分析和提取匹配区的基础,也是后续开展水下地形匹配辅助导航试验的基础。湖上测量试验表明:测量软件功能齐全,操作简单,稳定可靠,可作为水下地形匹配辅助导航试验的测量软件。(本文来源于《Proceedings of 2010 International Conference on Circuit and Signal Processing & 2010 Second IITA International Joint Conference on Artificial Intelligence(Volume 2)》期刊2010-12-25）
水下地形生成论文开题报告
（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：
水下地形数字地图数据库是实现水下地形匹配辅助导航的前提,利用相关测量设备及Matlab软件平台,设计了水下地形测量及数字地图生成系统,实现了水下地形的自动测量、数据采集以及叁维数字地图的生成,所采集的水下地形数据是进行地形熵分析和提取匹配区的基础,也是后续开展水下地形匹配辅助导航试验的基础。湖上测量试验表明:测量软件功能齐全,操作简单,稳定可靠,可作为水下地形匹配辅助导航试验的测量软件。
（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。
水下地形生成论文参考文献
[1].潘竹炉.基于分形理论的水下地形生成[J].舰船电子工程.2018
[2].李恒,张静远,罗轩,谌剑.水下地形测量及数字地图生成系统设计[C].Proceedingsof2011AASRIConferenceonAppliedInformationTechnology（AASRI-AIT2011V1）.2011
[3].李恒,张静远,罗轩,谌剑.水下地形测量及数字地图生成系统设计[C].Proceedingsof2010InternationalConferenceonCircuitandSignalProcessing&2010SecondIITAInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(Volume2).2010