顾及地形特征线的DEM粗差探测算法研究

发布时间：2017-12-05 17:02

  本文关键词：顾及地形特征线的DEM粗差探测算法研究

  更多相关文章： 机载激光雷达 数字高程模型 粗差探测 选权迭代 地形特征线

【摘要】：利用机载激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)技术获取的点云数据已经成为生成数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要数据之一。对原始LiDAR点云数据滤波并得到地面点云数据是生成DEM的重要环节,已有的点云滤波方法并不完善,导致非地面点残留,其具有DEM粗差特征,极大影响DEM精度,从而影响DEM在实际工程项目中的使用。为此,将这些残留非地面点作为DEM粗差看待并将其剔除,得到高精度的DEM具有重要的工程实际意义。目前大多数关于DEM粗差探测与剔除算法的研究都是基于规则分布数据的DEM,而LiDAR点云数据以不规则的离散点形式存储,现有关于不规则分布数据的DEM粗差检测与剔除算法的研究也取得了显著成果,但针对各种复杂地形都能保证高粗差剔除率依然是DEM粗差探测与剔除研究中的重点与难点,此外,在剔除DEM粗差点的同时,应尽量保证被剔除的点都是粗差点,如何降低地面点被误判为粗差点的概率应该被重点研究。针对上述内容,本文主要开展了以下工作：(1)研究实际工程项目组织、处理LiDAR点云数据的模式,针对点云密度大、数据量大的特点,寻求合理、有效的离散点云数据组织方式,提升算法运行效率；(2)归纳、总结DEM地形特征线提取方法和地形分类方法,对滤波后的机载LiDAR点云数据进行地形分类实验并提取DEM地形特征线,针对自然地形起伏变化导致DEM粗差探测算法在地形变化处失效的问题,将地形特征线加入DEM粗差探测与剔除算法中作为地形特征线约束,提升算法准确度;(3)研究粗差探测理论以及利用选权迭代定位粗差的方法,在分析各种不规则分布数据DEM粗差探测与剔除算法的基础上,借鉴选权迭代法定位粗差的思路,针对算法误判率高的问题,提出DEM粗差权值衰减迭代探测与剔除算法；(4)用已有的DEM粗差探测与剔除算法和权值衰减迭代法对平地、丘陵、山地数据分别进行粗差探测与剔除实验。比较各种算法的优劣；(5)分析权值衰减迭代法中的几个参数对DEM粗差探测与剔除算法的影响。结果表明：权值衰减迭代法能在对各种复杂地形保证高粗差剔除率的基础上,降低粗差误判率。论文研究成果对利用LiDAR数据建立大面积高精度的DEM具有一定的工程实用价值,对于进一步利用以LiDAR为数据源的DEM替代野外实地勘测作业提高勘测效率降低勘测成本具有重要参考价值。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237;P208

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本文编号：1255521