| 利用KD-树剔除机载雷达点云粗差的方法研究 |
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| 引用本文： | 林祥国,黄择祥.利用KD-树剔除机载雷达点云粗差的方法研究[J].测绘科学,2015(11):79-84. |
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| 作者姓名： | 林祥国 黄择祥 |
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| 作者单位： | 1. 中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京,100830;2. 中国烟草总公司山东省公司,济南,250098 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41371405)，基础测绘项目(A1506)，中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(7771523) |
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| 摘 要： | 针对机载LiDAR点云数据后处理中的现有粗差剔除方法存在需要大量人工干预或普适性差的缺点,该文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差的基础上,利用KD-树组织机载LiDAR点云数据,通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离远近来自适应地识别粗差点。实验结果表明:该算法具有参数较稳健、粗差剔除效果较好、效率较高的优势。
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| 关 键 词： | 机载LiDAR 粗差剔除 KD-树 |
An outlier eliminating method for airborne LiDAR point cloud data using KD-tree |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | airborne LiDAR outlier elimination KD-tree |
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