基于扫描线和虚拟格网的LiDAR点云数据非兴趣点剔除方法

非兴趣点的剔除,主要工作是将高程突变的单点、点簇,以及建筑物非顶部点云予以剔除,是机载LiDAR数据预处理的重要环节,也是建筑物提取的基础.文中分析LiDAR数据中非兴趣点的特点,针对传统基于扫描线剔除方法在剔除建筑物非顶部点云中存在的不足,提出一种基于扫描线和虚拟格网相结合的非兴趣点剔除方法.实验结果表明,算法能够有效地剔除非兴趣点,同时减少误剔除率.     

基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波

提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法。该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失。基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率。在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误。实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性。     

基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法

点云滤波是机载LiDAR数据后处理的基础工作,本文提出一种基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法。该方法采用类似影像金字塔的方式构建不同尺度即不同分辨率的虚拟网格,各级网格都以每个方格内最低点作为地面种子点,然后根据坡度阈值以分辨率由低到高的方式逐层对种子点进行平滑处理,最后以最高分辨率即最小尺度虚拟网格地面种子点作为基准种子点对整个数据集进行滤波处理。本文分别采用城区与郊区两块机载LiDAR数据进行了实验。实验表明,该方法能够有效地提取出地面点,运算效率也比较高,具有一定的实用价值。