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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。 相似文献
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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。 相似文献
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LiDAR滤波是从其数据中提取数字地形模型(DTM)的一个主要步骤。当前的LiDAR滤波方法大都是通过单一的LiDAR点云数据来进行的,由于点云缺乏真实数据作参考,在滤波时可能会出现较大的误差。因此,提出一种基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法。首先将LiDAR点云数据与已有的DEM数据精确配准并统一到同一坐标系下,然后对LiDAR点云数据进行格网化组织,使LiDAR点云数据与DEM数据中相应的区域对应,最后把已有的DEM数据与LiDAR点云数据叠加进行滤波。为了验证该方法,采用城区和山区2种不同地形特点的数据分别进行试验。结果表明该方法能有效滤除城市和山地环境中的地物,并且保留地形的细节信息。 相似文献
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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... 相似文献
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机载LiDAR数据滤波预处理方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为简化后续的机载LiDAR点云数据滤波,针对茂密植被的陡坡林区,提出了均值限差预处理方法;针对具有密集墙面激光脚点的城区,提出了角度限差预处理方法。采用两组不同特征的实测数据分别对两种预处理方法进行了实验,定性和定量分析结果表明,预处理效果显著,使用了预处理的滤波结果与未使用预处理而直接滤波的结果相比,两类滤波误差均有所减小。 相似文献
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用形态学重建方法进行机载LiDAR数据滤波 总被引:2,自引:2,他引:2
在利用KD-树进行粗差剔除的基础上,结合机载LiDAR数据的多回波特性剔除不必要的冗余数据,利用形态学重建的方法对机载LiDAR数据进行滤波,且运行时只需要输入一个参数。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实验,并与国际上8种滤波算法进行对比,结果表明,该算法对各种场景的适应性较强,既能有效地去除非地面点,又能很好地保留地面点,使Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总体误差分别保持在9.93%、7.27%和9.76%以下,整体性能优于经典的滤波方法。 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... 相似文献
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针对复杂地形环境滤波的需求,提出一种具有较强抗差稳定性的多分辨率层次分类滤波算法。该方法首先对原始点云数据进行格网化,主要通过设置格网分辨率值将数据分为3个层次,在每一层通过改进的局部最小值法选取初始地面种子点;然后利用薄板样条函数迭代内插生成栅格曲面,根据定义的残差阈值判定方法,完成点云的分类;分离出的地面点作为下一次迭代的种子点用于构建栅格曲面。利用ISPRS提供的15个训练数据对该方法进行实验,将实验结果与8种经典滤波算法进行对比分析,证明该方法在适应不同地形环境方面具有较强的稳健性。 相似文献
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机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云. 相似文献