结合形态学和TIN三角网的机载LiDAR点云滤波算法

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。     

面向对象的机载LiDAR点云滤波方法

本文提出了一种基于点云分割的机载LiDAR点云滤波方法。该滤波方法在经典的不规则三角网加密滤波方法增加了点云分割步骤。实验表明,与经典的不规则三角网渐进加密滤波方法相比,本文提出的滤波方法取得了更好的滤波效果,表现在具有更小的一类误差和总误差,尤其在正确识别地形陡变处的地面点方面具有显著的优势。     

关于机载LiDAR点云数据形态学滤波的几点思考

形态学滤波是一种典型的机载LiDAR点云数据滤波方法,然而滤波过程中还存在某些容易被忽视的细节.本文在回顾现有各种形态学滤波算法的基础上,分析了特殊地形下点云数据内插存在的问题,提出了改进的内插算法;深入探讨了两种不同数据组织形式的滤波算法,指出基于不规则离散点和基于规则格网两种滤波方法各自的优势及不足;最后通过实验数据对两种方法在滤波性能和效率上给出了定性分析和定量评价.     

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。     

海量低空机载LiDAR点云的地形断面快速生成算法

针对现有算法二次插值造成的精度损失问题,结合新兴的低空机载LiDAR技术,提出了一套高精度地形断面快速、自动生成算法。该算法通过内存映射和断面线缓冲区分析,从海量点云数据中快速提取构TIN点集;优化了逐点插入法,实现局部Delaunay三角网的快速构建;根据三角网拓扑关系,实现断面线与TIN的快速求交,生成并优化地形断面图。实验结果表明,算法克服了海量数据处理时计算机内存不足的瓶颈问题,并有效避免了二次插值造成的精度损失,且运行高效。     

机载LiDAR点云自适应滤波算法

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...     

基于高程突变TIN的改进机载LiDAR点云滤波算法

在研究高程突变TIN的滤波算法基础上,对该算法进行了改进。首先,进行粗差剔除,之后以Mean Shift算法进行点云分类,并分块构造D-TIN,分别设置动态坡度阈值;最后,对滤波结果进行定性与定量分析。实验表明:改进的算法能够有效地滤除原算法中不能滤除的植被及其他地物,提高了滤波的准确性。     

一种从机载LiDAR点云数据获取DEM的方法

提出一种从机载激光扫描数据获取DEM的方法,首先筛选末次与单次回波,然后利用构建不规则三角网所获取的各个脚点的邻近点信息进行滤波,最后去除孤立点并生成DEM,并通过试验证明该方法的可行性与有效性。     

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究

针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题,提出了一种精细化滤波方法。先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM,再利用同区域的正射影像辅助判别,选取需要滤波区域点云进行局部纠正;分别选取平坦区域和山地区域进行实验,并对精度验证和等高线成果进行了对比。实验结果表明,经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下,成果质量明显提高。     

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。     

一种改进的LiDAR点云TIN迭代滤波算法

采用了设定最大内插距离和最大内插角度两个阌值,根据滤波次数动态调整了其值以达到最佳滤波效果,实现并改进了TIN迭代滤波算法。     

基于机载LiDAR点云数据滤波方法研究

主要针对机载LiDAR点云数据滤波方法展开了研究,通过结合具体的LiDAR应用实例,对点云滤波流程作了详细的阐述,并对滤波实验和算法性能评价作了系统的研究分析,以期能为有关方面的需要提供有益的参考和借鉴。     

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算...     

基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据快速滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据处理领域研究的重点和难点之一.针对LiDAR点云数据量大的特点,以规则格网组织数据,按离散点或格网移动结构窗口,提出基于数学肜念学算法的LiDAR点云数据快速滤波方法,并详细介绍滤波的方法和流程.试验结果表明,该算法计算速度快,滤波效果好.最后选取两组小同区域的点云数据进行实验,并给出滤波前后的数字表面模型和局部断面图.     

关于机载LiDAR点云数据形态学滤波的几点思考

形态学滤波是一种典型的机载LiDAR点云数据滤波方法,然而滤波过程中还存在某些容易被忽视的细节。本文在回顾现有各种形态学滤波算法的基础上,分析了特殊地形下点云数据内插存在的问题,提出了改进的内插算法;深入探讨了两种不同数据组织形式的滤波算法,指出基于不规则离散点和基于规则格网两种滤波方法各自的优势及不足;最后通过实验数据对两种方法在滤波性能和效率上给出了定性分析和定量评价。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

基于改进的数学形态学算法的LiDAR点云数据滤波

数学形态学在数字图像处理中有广泛的应用.首先介绍传统数学形态学算法的特点,对这一理论用于LiDAR点云数据滤波的不足进行了分析.在此基础上,对相应的算法进行扩展和改进,提出针对不同地形特点的自适应滤波算法.在数学形态学"开"算子的基础上,提出增加一个"带宽"参数用于点云数据滤波的方法.最后利用三组实际点云数据进行试验,以验证这一算法的有效性.     

机载激光雷达点云滤波算法分析与比较

机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。     

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。