题目：基于LiDAR数据的建筑物和道路提取算法研究及实现

机载激光雷达（LiDAR）系统集全球定位技术、惯性导航技术和激光测距技术于一身，通过发射激光和接收回波来实现对地观测，能够大范围、实时性、立体式、高效率地获取地面物体的空间坐标及表面特性等信息，具有精确度高、自动化程度高、生产周期短等优点。本文基于机载LiDAR数据，对点云滤波、建筑物和道路的提取等关键的后处理环节进行了研究，探讨了现有算法的原理及思路，总结了其优势与缺陷，提出了改进的组合方法，并进行了实验验证和分析。

1、简单介绍了机载激光雷达硬件和软件系统的国内外研究现状，阐述了硬件系统中各个组成部件的功能作用与相关的技术原理，描述了机载激光雷达对地扫描方式，详细介绍了点云数据的特点、属性、组织形式、编码方法和标准化等。

2、分析了点云中粗差产生的原因及对后续操作的影响，对现有的剔除算法进行了总结，并提出了一种基于直方频数分析和邻近点搜索的粗差剔除方法。

3、列举了常见的点云种类及其特征，归纳了滤波的基本要求，详细介绍了五种常见的滤波算法，对原理及思路进行深度讲解，并分析了各自的优缺点。

4、提出了两种改进的组合滤波算法——改进的基于坡度与迭代运算的滤波算法和改进的基于曲面拟合与迭代运算的滤波算法，详述了算法思路和具体操作方法，并结合实验结果对两种改进的算法进行了详细的解释和深入的分析。

5、总结归纳了常用的建筑物的提取方法，然后在随机霍夫变换检测直线方法的基础上研究了改进的随机霍夫变换的平面提取算法，又针对现有算法缺陷，延伸探讨了基于三角剖分的建筑物表面提取方法，并在滤波结果基础上，完成了建筑物的提取实验。

6、逐步分解并详细介绍了道路的提取算法，利用回波次数、振幅、强度等全波形数据信息筛分原始点云的材质，再采用改进的滤波算法得到了与道路材质相同的地面点集，最后结合道路点云的群聚与分布特征，通过一系列几何操作，得到了道路中心线网络。