毕业论文开题报告
研究的目的及意义：
森林是一个高密度树木的区域。这些植物群落覆盖着全球大面积并且对二氧化碳下降下降、动物群落、水文湍流调节和巩固土壤等起着重要作用,是构成地球生物圈当中的一个重要方面。它是地球上的基因库、碳贮库、蓄水库和能源库，对维系整个地球的生态平衡起着至关重要的作用，是人类赖以生存和发展的资源和环境。传统的森林资源调查方法受人为因素限制且耗费大量的人力、物力，周期长，时效性低。
随着航天遥感技术的发展，森林资源调查拥有了强大的技术支撑，弥补了传统森林资源估测方法的不足，在一定程度上实现了大尺度时空上高时效、高精度的森林资源估测，显著提升了工作效率，大大促进了森林资源调查事业的发展。近年来，光学遥感技术已广泛应用于森林参数（如森林蓄积量、叶面积指数、生物量等）的提取及反演，但是光学遥感受多种因素的影响，如云、混合像元等，而且由于光学遥感不具备三维空间探测的能力，由于太阳高度角和观测角度的变化，目标物的反射、辖射特征及目标物瞬时表现出的空间结构特征也发生了变化，使得同一目标物在遥感影像上表现出一定的光谱差异，从而造成目标物判读的混淆，限制了光学遥感在森林结构参数提取及反演方面的应用。
激光雷达(Light Detection And Ranging，LiDAR)是一种主动方式的遥感探测技术，具有较强的穿透能力，能够用来探测森林空间结构及林下地面信息，具有光学遥感无可比拟的优势，在森林资源调查及经营管理方面具有重要的应用价值。激光雷达技术的出现，为森林资源调査带来了新活力，使得林业资源调査工作更加的现代化，综合化，精细化。LiDAR主动向探测目标发射高频率的激光脉冲，并直接获取地物表面的精准三维空间坐标和回波信息等，在估测森林冠层高度及林木冠层空间结构方面具有独特优势，提高森林关键结构参数特别是冠层垂直结构参数（如树高等）的估测精度。然而，随着森林资源调查精细化程度的不断提高以及林业应用的不断深入，区域和林分尺度的森林结构参数已不能满足相关工作的需求。近些年，机载激光雷达传感器技术迅速发展，产品化程度日趋成熟，国内外有一系列成熟的商品化机载LiDAR系统，如Mars－LiDAR系统、AOE机载激光雷达系统、Topscan系统、Optech系统、Saab系统、TopEye系统、Toposys系统、HawkEye系统、Hi-map系统等，使得机载激光雷达数据质量显著提升，满足了精细化森林观测的需求。本文拟开展基于机载LiDAR点云数据的密集林区的激光点云预处理技术研宄，并结合林区冠层空间结构分层的特点，进行森林单木的分割方法研宄，为森林环境的精细化研宄提供可靠的数据支撑。
国内外同类研究概况：
激光雷达从1995年商业化以来，其对地观测技术日趋成熟，按照其工作平台的不
同激光雷达可分为星载LiDAR、机载LiDAR、地基LiDAR。目前，就LiDAR在林业当中的应用而言，星载LiDAR和机载LiDAR的应用最为广泛，两者无本质区别，但两者所发射的激光脉冲到达目标形成的光斑直径大小不同，前者光斑直径一般大于5ｍ，而后者光斑直径一般不超过1ｍ。因此，二者在林业上的应用也各有不同，前者适合大尺度大面积森林观测，不但成本低，而且高时效，但观测精细化程度较为粗糙，精度较低；后者数据高密度、高精度，用于小范围森林资源估测、林业资源的精细化调查以及验证大范围森林观测的精度等。随着激光雷达硬件的迅速发展，无论是数据精度，还是数据密度以及记录信息多元化，都有着巨大的提升，不但能够满足林业空间大尺度观测，而且能够实现对林区单木个体的精细观测。
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