基于渐进加密三角网机载LIDAR点云滤波改进算法研究

发布时间：2017-04-08 00:15

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【摘要】：机载三维激光扫描获取的原始点云中通常包含大量的非地面点,无法直接用于制作高精度DEM.基于渐进三角网,提出了融合点云聚类及点云拓扑特征分析的滤波算法.首先对点云数据进行以区域增长算法对点云进行聚类分割;然后通过对每个聚类中的关键点进行拓扑特征分析来剔除低矮人工地物和低矮植被;最后利用关键点与三角网的位置关系判断每个聚类是否为地面点.通过对某地点云数据实验分析,过滤后的点云能较好地保持地形特征.文中以少量特征点判定聚类是否为地形数据的思想,极大减少运算量,提高效率;加入点云特征分析,提高点云滤波效果.新算法适用于海量点云数据处理,可应用于获取高精度DEM、地形测绘等领域.
【作者单位】： 江西理工大学建筑与测绘工程学院;江西省基础测绘院;
【关键词】： DEM 滤波 三角网 点云 拓扑特征
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41361078)
【分类号】：TN249
【正文快照】： 0引言三维激光扫描技术(LIDAR)是继GPS后又一新兴的测量新技术,能够在很短的时间内获得大量地形表面信息,这些LIDAR点云数据除了包括地面点外,还包括诸如汽车,房屋及植被等一些非地面信息.复杂的地形和大量非地面点的存在极大增加点云滤波的复杂性,目前该领域仍处于发展和研究

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本文编号：291649