基于小波多尺度分解的数字高程模型研究的开题报告一、选题背景与意义数字高程模型(DigitalElevationModel,DEM)作为地形数据的一种重要形式，在土地利用规划、自然资源管理、地质研究等领域具有广泛应用。目前，数字高程模型的获取和处理已经成为地形分析和地貌研究的主要手段之一。随着数学理论的不断发展，小波分析精度高、计算速度快、局部信息处理能力强等优势逐渐显现，因此将小波分析应用到数字高程模型处理中已成为研究热点。本文旨在探究小波分析在数字高程模型处理中的应用，以小波多尺度分解为基础，结合数字高程模型的特点，分析其在数字高程模型处理中的可行性与优越性，为地质、土地利用、环境等领域的相关研究提供理论支持和技术保障。二、研究对象和内容1.研究对象本文主要针对数字高程模型的处理和分析，包括高程数据的获取和预处理，小波多尺度分解的原理和实现方法，以及数字高程模型处理中常用的算法等。2.研究内容（1）数字高程模型的概述和相关概念。掌握数字高程模型的基本概念和特点，以此作为小波分解在数字高程模型处理中应用的基础。（2）小波多尺度分解的基本原理。通过分析小波多尺度分解的理论及其在信号处理领域中的应用，为数字高程模型处理中的小波分析提供理论指导。（3）数字高程模型的预处理和数据结构。介绍数字高程模型的预处理方法和数据结构，如数据过滤、噪声消除和数值平滑等。（4）小波多尺度分解在数字高程模型处理中的应用。以小波多尺度分解为基础，探究其在数字高程模型处理中的应用，包括数字高程模型的重构、塑造和特征提取等方面。三、研究方法和技术路线研究方法：文献综述、数学建模、实验仿真、数据分析等方法。技术路线：（1）研究数字高程模型的基本原理和预处理方法，包括数据过滤、噪声消除和数值平滑等。（2）分析小波多尺度分解的基本原理和应用领域。（3）将小波多尺度分解应用于数字高程模型处理中，分析其优缺点和可行性。（4）对比分析传统算法和小波多尺度分解的差异和优劣。（5）进行实验仿真和数据分析，验证小波多尺度分解在数字高程模型处理中的有效性和性能优势。四、预期研究成果和创新点1.预期研究成果（1）掌握数字高程模型的基本原理和计算方法，深入了解小波多尺度分解的理论和应用。（2）建立数字高程模型的预处理模型，提高高程数据的精度和可靠性。（3）提出基于小波多尺度分解的数字高程模型处理方法，实现数字高程模型的重构、塑造和特征提取等操作。（4）对比分析小波多尺度分解与传统算法的优缺点，验证小波多尺度分解在数字高程模型处理中的性能优势和应用价值。2.创新点（1）将小波多尺度分解应用于数字高程模型处理，丰富了数字高程模型处理的方法和手段，将数字高程模型处理的精度和速度提升到一个新的水平。（2）建立数字高程模型的预处理模型，降低高程数据中的噪声和误差，提高高程数据的可靠性和精度。（3）对比分析小波多尺度分解与传统算法的差异和优劣，为数字高程模型的处理和分析提供了新的思路和方法。五、研究进度安排第1-2周：查阅文献，熟悉数字高程模型和小波分析理论。第3-4周：学习数字高程模型的预处理方法和算法。第5-6周：分析小波多尺度分解的基本原理和应用领域。第7-9周：探究小波多尺度分解在数字高程模型处理中的应用。第10-11周：进行实验仿真和数据分析。第12周：撰写开题报告。六、参考文献[1]赵开发.数字高程模型[D].中国矿业大学（北京）,2017.[2]李新平.数字高程模型构建技术及其应用[M].北京:科学出版社,2018.[3]段乐鑫,陈强,章国权.基于小波变换的数字地球模型建模方法[J].火力与指挥控制,2021(04):77-80.[4]贾占林,俞友龙,黄昌海.基于小波分析的数字地球模型的声学特征分析[J].地理空间信息,2019,17(04):56-59.