摘要
随着LiDAR技术的快速发展，高精度、高密度的LiDAR地形数据获取变得越来越容易，如何有效地表达和利用这些海量数据成为一个重要的研究课题。
地形的多尺度表达能够在不同尺度上揭示地形的层次结构和特征，对于地形分析、地貌识别、三维建模等应用具有重要意义。
离散莫尔斯理论作为一种有效的拓扑分析工具，能够有效地提取地形数据的拓扑结构和特征，为地形的多尺度表达提供了新的思路。
本文综述了LiDAR地形数据多尺度表达的研究现状，重点介绍了基于离散莫尔斯理论的多尺度地形表达方法，并对其应用前景进行了展望。
关键词：LiDAR；地形数据；多尺度表达；离散莫尔斯理论；特征提取
#1.1研究背景与意义
地理信息系统(GIS)的快速发展，数字高程模型(DEM)作为其核心数据之一，在地形分析、环境模拟、灾害监测等领域发挥着至关重要的作用。
LiDAR(LightDetectionAndRanging)作为一种主动遥感技术，能够快速、精确地获取地表三维点云数据，已成为获取高精度DEM数据的重要手段。
地形的多尺度表达是指在不同尺度下对地形特征进行描述和分析，其目的是在保留重要地形信息的同时，降低数据冗余，提高数据处理效率。
传统的DEM数据表达方式通常只关注单一尺度，难以满足多尺度地形分析的需求。
#1.2离散莫尔斯理论
离散莫尔斯理论(DiscreteMorseTheory,DMT)是一种将传统莫尔斯理论应用于离散空间的拓扑分析方法。
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