基于一体化聚类滤波的机载LiDAR数据DTM提取

发布时间：2018-04-25 03:25

  本文选题：机载LiDAR + 地面滤波　； 参考：《大地测量与地球动力学》2017年01期

【摘要】：提出一种一体化聚类的滤波方法,从机载激光扫描数据中获取复杂城区的DTM。通过对激光点云数据构建八叉树,以节点满足平面判断条件进行双重距离聚类,对剩余点引入渐进三角网加密方法进行迭代判断,进而有效区分地面点和非地面点。最后,将本文滤波方法与经典滤波进行比较,得到可靠的DTM,验证了本文方法的有效性。
[Abstract]:An integrated clustering filtering method is proposed to obtain DTMs from airborne laser scanning data in complex urban areas. By constructing octree of laser point cloud data and using double distance clustering with nodes satisfying plane judgment condition, iterative judgement of residual points is carried out by introducing progressive triangular network encryption method to distinguish ground points from non-ground points effectively. Finally, a reliable DTM is obtained by comparing the proposed filtering method with the classical filtering method, and the effectiveness of the proposed method is verified.
【作者单位】： 河海大学地球科学与工程学院;商丘师范学院环境与规划学院;
【基金】：国家自然科学基金(41174002) 中央高校基本科研业务费(2014B38614)~~
【分类号】：P237

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1799549