【摘 要】
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机载LiDAR(Light Detection and Ranging,又称激光探测器)的滤波处理就是对点云数据点进行地面点和地物点的分离。由于LiDAR数据缺少拓扑关系和纹理特征,因此增加了滤波处理的复杂程度。渐进形态学滤波算法,不规则三角网致密化滤波算法(Progressive TIN Densification简称PTD),移动曲面滤波算法都是在一定区域内有着良好滤波效果的滤波算法。渐进形态
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机载LiDAR(Light Detection and Ranging,又称激光探测器)的滤波处理就是对点云数据点进行地面点和地物点的分离。由于LiDAR数据缺少拓扑关系和纹理特征,因此增加了滤波处理的复杂程度。渐进形态学滤波算法,不规则三角网致密化滤波算法(Progressive TIN Densification简称PTD),移动曲面滤波算法都是在一定区域内有着良好滤波效果的滤波算法。渐进形态学滤波算法,PTD滤波算法,移动曲面滤波算法思想都是过滤非地面点云,保留地面点。本文对上述三类滤波算法进行研究,寻求更好的滤波算法完成LiDAR点云的地面点与非地面点的分离。本文针对上述三种经典滤波算法中存在的缺陷进行改进:针对渐进形态学滤波算法中关键参数阈值难以确定的问题,提出绘制等值线的方法确定关键参数阈值;针对PTD滤波算法中初始种子点存在粗差的问题,提出置信区间估计理论检验粗差点;对于经典移动曲面滤波算法分类结果过于依赖相邻点高差距离的问题,提出了层次聚类分类算法,利用相邻点之间水平距离和高差距离的分布规律,判断数据点的类型。本文实验数据采用国际遥感与测量协会(ISPRS)提供的15组样本数据。利用该数据检验本文改进的三种经典滤波算法。通过多组数据检验,计算出三种算法适用区域,并且分析各种算法的滤波精度。
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