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LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。 相似文献
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传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。 相似文献
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机载激光雷达点云数据滤波技术是LiDAR数据后处理最关键的内容之一。利用最小二乘平差的曲面拟合滤波算法存在一定不足,基于混合最小二乘和总体最小二乘的算法可以有效弥补不足。本文提出一种基于混合最小二乘和总体最小二乘的曲面拟合滤波算法。实验表明,本文滤波算法效果良好,满足实际应用需求。 相似文献
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为发挥机载全波形激光探测与测量(light detection and ranging,LiDAR)技术优势,提高数字高程模型(digital elevation model,DEM)生成精度,提出了一种利用波形信息的加权曲面拟合LiDAR点云滤波方法。该方法利用全局收敛LM解算离散点云与波形参数,引入波形信息与抗差估计原理检测异常种子点,依据波形参数对地形曲面进行加权拟合,综合考虑滤波窗口尺寸与曲面拟合中误差影响设置自适应高差阈值。选取中国黑河综合遥感联合实验中的城市区域、耕地区域与山地区域数据进行实验,结果表明,相比传统方法,所提方法的波形分解结果更加可靠,点云滤波精度进一步提高,具备较高实用价值。 相似文献
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多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。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验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。 相似文献
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简述目前几种主要的点云滤波方法,运用MatLab语言编程实现移动窗口最小二乘曲面拟合算法对数据进行滤波处理,经实验数据分析取得良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,获得高精度的建模数据,同时很好地保持地形特征。 相似文献
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为提高机载Li DAR数据滤波精度,提出了一种分层自适应移动曲面拟合法滤波。通过改进均值限差法,对原数据进行"粗滤波";之后以Mean Shift算法进行数据分类,建立虚拟格网索引结构,通过二次多项式进行曲面拟合,以自适应阈值进行"精滤波"。实验结果表明:该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。 相似文献
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针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤波阈值算法进行自适应改进后二级滤波.实验采用国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)公布的激光雷达数据集验证算法,结果表明,该算法滤波总误差平均值达到6.26%,连续地形滤波总误差达到4%以下,可以较精确地区分地面点与地物点,精确度较高且适应性较强. 相似文献
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利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点 总被引:6,自引:5,他引:6
机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。 相似文献
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针对经典滤波算法易受参数、阈值选取影响以及传统偏度平衡方法滤波结果不理想等问题,提出一种联立偏度与峰度变化曲线的机载LiDAR点云二次滤波方法。该方法不受参数与阈值选取影响,在联立初始LiDAR点云二者基础上,通过在其变化曲线上寻找最优偏度平衡点完成一次滤波;然后对初次滤波后获取地面点进行多项式曲面拟合,根据拟合后的高差统计值进行偏度平衡二次滤波。实验结果表明:该方法能保证变化很小的前提下,减少和总误差,滤波效果更好。 相似文献
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在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。 相似文献