融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波

发布时间：2018-04-14 16:17

  本文选题：激光雷达 + 数据滤波　； 参考：《红外与激光工程》2016年04期

【摘要】：机载Li DAR点云数据滤波是Li DAR数据后处理过程中的关键步骤。在分析三角网滤波与曲面拟合滤波特点的基础上,提出了一种"由粗到精"的处理思想用于Li DAR点云数据滤波。该方法通过强阈值三角网算法进行II类误差优先的"粗分类",获取可靠性较高的初始地面点,以"粗分类"结果作为先验信息进行种子点选取,引入总体最小二乘算法完成曲面拟合,设置自适应阈值实现不同区域灵活处理,最终得到较为精细的地面模型。使用ISPRS测区数据及Niagara数据进行实验,与经典滤波算法及传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统算法能够得到更加可靠的滤波结果,对各种地形的适应性较强,具备较高的实用价值。
[Abstract]:Airborne Li DAR point cloud data filtering is a key step in the post-processing of Li DAR data.On the basis of analyzing the characteristics of triangular network filtering and curved surface fitting filtering, a "coarse to fine" processing idea is proposed for Li DAR point cloud data filtering.In this method, the class II error priority "rough classification" is carried out by means of a strong threshold triangular network algorithm, and the initial ground points with high reliability are obtained, and the "rough classification" results are used as prior information to select the seed points.The total least square algorithm is introduced to complete the surface fitting, and the adaptive threshold is set to realize the flexible processing of different regions. Finally, a more precise ground model is obtained.Compared with the classical filtering algorithm and the traditional surface fitting method, the experimental results show that the proposed method can obtain more reliable filtering results than the traditional algorithm.It has strong adaptability to various terrain and has high practical value.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(41371436)
【分类号】：TN958.98

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本文编号：1750086