1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和地理信息技术的快速发展，获取高精度、高分辨率的三维地形模型（DigitalTerrainModel，DTM）成为测绘遥感领域的重要任务。
DTM是对地球表面地形起伏形态的数字表达，在城市规划、灾害监测、环境保护等领域具有广泛应用。
传统DTM获取方法主要依赖于航空摄影测量或地面测量，存在效率低、成本高、难以覆盖复杂地形等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于点云处理的三维DTM模型重建方面进行了大量研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在点云滤波、地面点识别、DTM模型构建等方面做了大量研究。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤进行：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解点云处理、三维重建、DTM模型构建等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据获取阶段：收集研究区域的点云数据，可采用机载LiDAR、地面激光扫描仪等设备获取，并对获取的点云数据进行质量评估，确保数据的精度和完整性。
3.算法研究与实现阶段：研究点云数据去噪、滤波、特征提取、分割、地面点识别等算法，并使用MATLAB、Python等编程语言进行算法实现和测试，不断优化算法参数，提高算法的效率和精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效、鲁棒的点云滤波算法，能够有效去除点云数据中的噪声点，并保持地物细节，提高DTM模型的精度。
2.提出一种基于深度学习的地面点识别算法，能够自动学习点云数据的特征，提高地面点识别的精度和效率，尤其适用于复杂地形条件下的地面点识别。
3.提出一种基于TIN和格网混合插值的DTM模型构建方法，结合两种方法的优势，生成高精度、高分辨率的DTM模型，并开发相应的软件系统，实现DTM模型的可视化和应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李清泉, 王树, 程效军, 等. 三维激光扫描技术应用于数字矿山的研究与进展[J]. 测绘科学, 2018, 43(3): 1-8.
[2] 魏海涛, 冯筠, 程朋根, 等. 基于点云数据的数字高程模型构建方法研究[J]. 测绘通报, 2017(s1): 87-90.
[3] 刘学军, 张小红. 无人机倾斜摄影测量技术在DTM建模中的应用[J]. 测绘与空间地理信息, 2019, 42(9): 144-147.
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