对于上述函数进行修改，要求使用ＬＭ 算法迭代参数寻优，获得最优化结果下的地形拟合参数

要对上述函数进行修改，以使用LM算法进行参数优化，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

2. 定义目标函数：

def target_function(X, x, y, z):
    return X[0]*x**2 + X[1]*x*y + X[2]*y**2 + X[3]*x + X[4]*y + X[5] - z

3. 定义LM算法迭代优化函数：

def lm_optimization(x, y, z):
    h = len(x)
    X0 = np.zeros(6)  # 初始参数猜测值

    def fun(X):
        return target_function(X, x, y, z)

    result = least_squares(fun, X0)
    X = result.x
    Dz = np.sum(fun(X)**2)
    rmse = np.sqrt(Dz/h)
    
    return X, rmse

4. 调用lm_optimization函数进行参数优化：

X_opt, rmse_opt = lm_optimization(x, y, z)

在上述代码中，目标函数target_function接受参数X、x、y、z，其中X为待求解的地形拟合参数，x、y、z为输入的数据点。LM算法迭代优化函数lm_optimization调用了scipy库中的least_squares函数，通过迭代优化得到最优化的拟合参数X_opt，并计算对应的均方根误差rmse_opt。

请注意，为了使用LM算法进行参数优化，需要安装并导入scipy库。