机载LiDAR点云数据的组合滤波算法研究

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。