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1. 研究目的与意义
物体的分类和识别是场景认知的基础，场景的认知在城市规划、车辆导航、动态监测、智慧地球构建等领域具有广泛的应用。
地面激光雷达通过主动发射激光脉冲，获得地物表面的高密度三维点云信息，为了理解地表复杂的三维场景，对点云进行精确分类显得尤为关键。
激光雷达点云通常存在数据缺失且密度不均一等缺陷，这对点云场景分类提出了巨大的挑战。
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2. 国内外研究现状分析
详见文献综述
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：1）支撑向量机算法的学习研究2）基于SVM的图象分类算法与实现3）libSVM程序研究及设计4）多类SVM算法的研究和改进5）LiDAR辅助遥感影像建筑物分类识别和提取研究计划：第1周：文献资料搜集，浏览整理文献资料，完成开题报告及文献综述； 第2-4周：根据任务书并与指导老师沟通，整理形成论文的实验方案、工作思路及论文大纲； 开展各项实验工作第5-6周：开展各项实验，完成数据采集工作，并对数据进行预处理第7-10周：与论文相关的理论研究，并对实验数据进行实践分析；第11-12周：论文撰写，完成初稿，并交指导老师审阅； 第13-14周：根据指导老师意见修改论文，进一步完善论文内容和论文格；第15-16周：定稿打印，并完成相关论文简介、答辩用PPT演示文稿等。
4. 研究创新点
暂无
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