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《基于深度学习的面向机载激光点云的单木分割算法研究》
一、引言
随着无人机技术的飞速发展，机载激光雷达（LiDAR）技术在林业、城市规划等领域的应用日益广泛。其中，机载激光点云数据的处理是相关研究与应用的重要环节。如何高效地提取和分析单木点云数据是许多研究的关注点，其中，单木分割算法成为了一项重要课题。本研究致力于提出一种基于深度学习的面向机载激光点云的单木分割算法，为机载激光点云数据处理提供新的解决方案。
二、研究背景及意义
机载激光雷达系统能够获取地表的详细三维信息，形成高精度的激光点云数据。然而，如何从这些海量的点云数据中有效地分割出单木信息，一直是研究的难点。传统的分割方法往往依赖于复
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