回波强度约束下的无人机LiDAR点云K-means聚类滤波

针对目前无人机激光雷达点云滤波过程中存在的效率低、误分割和精度差等问题,本文在对点云三维坐标进行K-means聚类得到不同聚类结果的基础上,引入最大-最小标准化方法对不同聚类结果的点云回波强度原始值进行标准化,得到 0-1范围回波强度规则值。针对不同聚类结果选择不同范围的回波强度规则值得到对应地面点云,以提升研究区点云的滤波精度并减少其地面点云的数据量。同时,对比利用K-means聚类对三维坐标和回波强度原始值进行滤波的结果。结果表明：对研究区点云去噪、抽稀预处理后得到107 372个点云数,利用K-means方法对三维坐标和回波强度原始值进行聚类滤波得到地面点数为66 713个,占点云总数的62.133%。通过使用本文方法可剔除过分割地表植被点13 648个,得到地面点云占点云总数的49.422%。该方法能够较好地保持地形轮廓并降低地面点云的数据量,从而为后期快速建立高精度DEM奠定基础。