地形自适应车载LiDAR点云滤波

针对车载LiDAR点云进行地面点滤波时,基于常规TIN、坡度等滤波算法不能根据局部地形变化自动调整阈值的问题,该文结合城市点云特征和地形起伏度,提出地形自适应的车载LiDAR点云滤波方法。该方法通过引入地形自适应参数进行区域增长阈值的动态调整,实现地面点、非地面点的自动精确滤波。通过实测数据试验,结果表明该方法可适用于车载LiDAR城市点云中地面点和非地面点的较精确分类,解决低矮浅丘、低矮灌木等地物点不容易正确分类的问题。     

密集低矮植被区LiDAR点云地面滤波算法

针对地形复杂且低矮植被茂密的矿区LiDAR点云特点,本文提出了一种基于坡度信息并结合平面拟合的地面滤波算法。该方法采用二级格网法逐级选取地面种子点,在每个一级格网中,利用地面种子点通过最小二乘拟合法进行平面拟合并构建地面模型,最后达到区分地面点和非地面点的效果。与传统坡度法和布料模拟法的对比试验表明,该方法能够有效滤除密集低矮灌木,以及较好地保留较大坡度地形。     

车载激光扫描点云滤波方法研究

针对传统的点云滤波算法存在阈值单一、地面点提取准确低的问题,本文提出了一种改进自适应阈值滤波算法。首先通过对点云数据进行二维投影并进行格网化处理;其次通过格网内最低点进行混合最小二乘曲面拟合;最后通过一级滤波阈值与自适应阈值实现非地面点滤波。为了对本文提出的自适应阈值滤波算法的有效性进行检验,分别使用城市中心道路与郊区道路点云数据进行算法实验。结果表明,本文提出滤波算法对城市中心道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为4.6%、2.3%、3.7%;对郊区道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为5.4%、7.1%、6.5%。相比于传统的移动窗口滤波算法,本文滤波算法无论是一类误差、二类误差还是总误差均更低,可准确区分出地面点与非地面点,表现出了更好的点云滤波性能。     

一种改进的车载点云地面点提取滤波方法

车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)已被广泛应用于城市道路信息的获取,为提升车载点云地面点提取效果,分析了主要的车载点云滤波方法,并从限制点云处理范围、点云数据格网化、种子点的优化和滤波参数的选取等方面改进了车载点云滤波方法.实验结果证明,所提出的方法能够有效提取地面点云.     

基于机载LiDAR点云滤波的矿区DEM构建方法

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。     

一种改进布料模拟滤波的地面点云提取方法

针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题，提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理，以实现点云降采样和去噪；利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提取；最后通过引入法线微分算子，过滤限定阈值外的向量域以分割出目标尺度对应的地面点与非地面点，从而实现地面点云的精确提取。实验结果表明：与渐进形态学滤波和传统的布料模拟滤波相比，该方法能够有效地将地面点与非地面点区分开，实现在大范围复杂城市竣工测绘场景下地面点云的精确提取。     

基于车载LiDAR点云的行道树提取研究

针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性.     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

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。     

基于车载激光扫描的城市典型道路面点云提取

针对城市典型道路结构特征，提出一种车载道路面点云数据提取方法。根据高程阈值算法对原始车载激光扫描点云数据进行滤波处理，得到地面点，再使用改进区域生长算法对地面点进行处理，提取得到道路面点云。通过实测车载激光扫描数据进行实验，结果表明，本文提出方法提取道路面点云结果的检测质量q、完整性r以及准确性p均在93%以上，本文方法是行之有效的。     

面向滩涂DEM构建的机载LiDAR点云滤波方法

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。