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1. 研究目的与意义（文献综述）
研究背景：森林是陆地生态系统的主体，是维持生态平衡和改善生态环境的重要保障，在应对全球气候变化中发挥了不可替代的作用。2002年国家提出了可持续发展林业战略，其中明确提出了“三生态”的理念，即生态建设、生态安全和生态文明，并首次把城市林业作为一个战略来考虑，更加突出了建设城市森林的重要性。森林是一种可再生的资源，除了受自身生长消失的规律之外，还会受到环境因素与人为因素等多方面的影响。通过对森林的资源清查，可以对我国当前的森林的数量做到及时的了解，掌握森林资源的生长消失的变化，为研究影响森林发展的客观条件提供依据。森林调查有多种多样的调查方法，大概可以分为传统调查方法和现代化调查方法。在这些调查方法中，又可以细分为抽样调查法、样地实测法等传统方法，还有控制总体法、信息系统法、航空图片法等高科技手段的现代调查方法。在科技化时代，需要把森林树木信息进行数字化，使得管理更为方便。传统方法调查的缺陷就显示出来了，大量人力、物力上的资源被消耗，且调查结果依赖于相关的技术人员的能力及其设备的稳定性。还有在进行数字化过程中，无法把调查结果进行三维可视化。在现代化方法中，三维激光点云在多个领域发挥着十分重要的作用：在遥感测绘领域，研究人员用机载激光雷达采集的点云数据来完成大范围三维场景建模与重构；在无人驾驶领域，科研人员利用激光扫描仪采集的反射值信息识别道路标识线，进而构建结构化道路的高精度语义地图；在市政规划领域，三维激光点云数据常被用来进行路旁植被以及电力线的检测；在移动机器人领域，研究人员利用单帧激光雷达数据来区分机器人周围的障碍与可行区域，实现机器人的环境感知。
研究意义：我们可以把激光点云技术运用到森林调查中。激光点云数据可以展现详细、高精度的三维信息，并且在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。我们通过三维激光扫描系统获取树木的点云数据，然后对点云数据进行拼接、去噪、过滤、建模等操作得到树木的三维模型，再基于模型提取树木的树高、胸径、树冠体积和树木材积等特征，并分析精度。事实证明基于三维激光扫描技术提取的树木特征精度较好，能够作为树木智能化管理的基础数据。
与传统的测量方式相比，虽然三维激光扫描数据采集速度快、采样频率高等优势，但是有利也有弊，点云数据具有高冗余、误差分布非线性、不完整等特点，给海量三维点云的智能化处理带来了极大的困难：① 多视角、多平台、多源的点云数据难以有效整合，限制了数据间的优势互补，导致复杂场景描述不完整；② 复杂对象模型结构和语义特征表达困难，模型可用性严重受限，极大地限制了复杂场景的准确感知与认知。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容和目标：第 1 章 绪论简单介绍当前我国森林调查的背景，对传统调查方法和现代化的调查方法进行利弊对比，确认我们使用现代化的调查方法是具有更多的好处。然后介绍分析国内和国外对该单棵树木提取相关特征的研究，大概确认自己当前需要使用什么方法去研究，预估可能获取的结果。
第 2 章 介绍开发过程需要使用到的技术
该章对系统所用的具体技术和算法进行详细介绍：比如pcl点云库的基本操作及其中一些模块的用法；介绍将要使用的前人已经提出的算法自己如何使用以及做出的效果；介绍自己提出的创新点及相关理论。
3. 研究计划与安排
2020/1/13-2020/1/24: 确定选题，查阅文献，复习开发需要使用的c语言的基础语法；2020/2/1-2020/2/28： 外文翻译，撰写及提交开题报告，完成文献阅读摘要，学习pcl点云库相关的知识，配置及熟悉需要使用的开发环境；2020/3/1-2020/3/30：继续学习pcl点云库知识，查看需要使用的数据结构知识，准备理论上行得通的算法设计；2020/4/1-2020/4/30: 把设计好的架构编程实现，并进行测试、优化、完善；2020/5/1-2020/5/25：撰写及修改毕业论文；2020/5/26-2020/6/5：准备答辩。
4. 参考文献（不低于12篇）
[1] lin cao, nicholas c. coops, john l. innes, jinsong dai, honghua ruan, guanghui she,tree species classification in subtropical forests using small-footprint full-waveform lidar data,international journal of applied earth observation and geoinformation,volume 49,2016
[2] 唐丽玉, 张浩, 黄洪宇, et al. 基于点云数据的树木三维重建方法改进[j]. 农业机械学报, 2017(02):191-199.
[3] launeau, p.; giraud, m.; ba, a.; moussaoui, s.; robin, m.; debaine, f.; lague, d.; le menn, e. full-waveform lidar pixel analysis for low-growing vegetation mapping of coastal foredunes in western france. remote sens. 2018, 10, 669
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