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数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息. 相似文献
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基于形态学梯度的机载激光扫描数据滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
机载激光扫描技术能实时获取大范围、高精度的三维空间信息,从而受到日益广泛的重视和应用.然而由于地理环境的复杂性,其数据滤波一直是一个研究难点.针对数据点云的特点和滤波所面临的问题,提出了一种基于形态学梯度的机载激光扫描数据滤波方法.使用改进的形态学梯度计算方法得到每个点的梯度,再基于梯度选择特定的点进行迭代开运算,并根据梯度直方图减少迭代的次数,通过判断每次开运算后点的高程与原高程的差值是否小于一定的阈值,逐步滤除非地面点.使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行实验,并与国际上8种滤波算法进行对比,结果表明该算法对各种复杂环境的适应性强,基于形态学梯度的滤波既能减少不必要的计算,又能降低误差产生的可能,从而在有效地去除非地面点的同时,也能很好地保留地面点,故具有良好的可靠性与实用性. 相似文献
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通过分析车载激光点云的特征,提出了一种基于改进的数学形态法的地面滤波方法。该算法运用三维虚拟格网组织数据,在形态法迭代过程中采用环形结构元优化滤波窗口,利用局部区域自适应坡度阈值对形态法开运算进行控制。在获得初始低点后,基于邻域坡度滤波提取地面点。利用两个不同区域的点云数据进行了实验,以验证改进算法的有效性。 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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机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。 相似文献
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针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。 相似文献
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机载LiDAR作业时,误差将导致相邻航带的同名特征间存在高程漂移,若偏移量超过一定的阈值,则可能造成后续激光点云数据的分类错误,进而使得用其生成的数字产品无法正确反映真实地形。鉴于此,提出了一种机载LiDAR航带重叠区高程漂移自动化检查算法。由于Li DAR数据本身具有特殊性,相邻航带间不存在真正意义上的同名点,采用提取航带同名面的方式对航带间相对高程进行检查。通过编程计算对实验区数据进行检查分析,并通过人工核查的方式验证了该方法的可靠性。 相似文献
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机载激光雷达(light detection and ranging,Li DAR)技术具有受天气干扰小、能穿透一定厚度植被获取地表信息和数据处理过程相对简单等优势。通过与定位定向系统(position orientation system,POS)集成,机载Li DAR点云数据可快速生成精细数字高程模型(digital elevation model,DEM)。DEM是滑坡调查与监测的一种基础图件,其精细程度可直接反映地表形态的微小变化。通过DEM可在三维环境下准确地对滑坡特征参数进行定量分析。利用Li DAR技术对湖北省秭归县张家湾滑坡进行了识别与参数提取的研究和应用。首先,利用航带平差法和不规则三角格网加密对获取的点云数据进行检校与滤波处理,制作出高精度DEM成果;然后,通过DEM生成的山体阴影图、坡度图和地表粗糙度图,实现了对滑坡体的定性与定量分析;最后,完成对分析结果的评估。结果表明,机载Li DAR生成的高精度DEM可以清晰地识别出滑坡,并能够准确地对各种滑坡要素进行定量提取和分析。 相似文献
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基于区域生长的LIDAR点云数据滤波 总被引:3,自引:0,他引:3
将区域生长算法引入LIDAR点云滤波,其原理与图像处理中的区域生长原理相似。首先选择可靠的种子点,当待定点与种子点的高差满足所设阈值时,则待定点为地面点,否则作为地物点滤去。当不再有激光点满足条件时,生长结束。该算法无需对原始数据进行插值,无需迭代,因此滤波速度快。与传统的最大局部倾斜度过滤算法(MLS)和扩大窗口高程阈值滤波方法相比,该算法的实验结果更优。 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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机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。 相似文献
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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