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针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
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主要针对机载LiDAR点云数据滤波方法展开了研究,通过结合具体的LiDAR应用实例,对点云滤波流程作了详细的阐述,并对滤波实验和算法性能评价作了系统的研究分析,以期能为有关方面的需要提供有益的参考和借鉴。 相似文献
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针对渐进加密三角网滤波算法在林区机载点云滤波中存在种子点选取困难和精度较低的问题,提出了一种适合林区点云数据的改进渐进加密三角网滤波方法。该方法首先使用去噪算法(SOR)对离群点进行剔除,然后采用布料模拟和局部薄板样条插值方法获取大量均匀可靠的地面种子点,最后利用改进的渐进加密三角网滤波方法进行滤波,迭代运算进而得到地面点。使用6组标准数据和3组林区数据进行实验,标准数据的平均总误差和Kappa系数分别为2.16%和84.96,林区数据的平均总误差为4.62%。实验结果表明,改进方法适用于复杂的林区机载点云滤波,且提高了滤波精度。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 相似文献
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赵欢 《测绘与空间地理信息》2021,44(12):179-182
从机载航摄仪中获取的点云数据出发,提出了点云制作DEM的生产工序流程及作业中的注意事项,重点论述点云精度、点云滤波、DEM制作等关键技术,并对点云滤波算法进行优化改进,使之更好地应用于项目生产中,提高了工作效率. 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
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机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算... 相似文献
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机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云. 相似文献
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点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波... 相似文献
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针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。 相似文献
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针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。 相似文献
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在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型(car)对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 相似文献