顾及地形特征的LiDAR点云数据抽稀算法

发布时间：2019-07-09 07:23

【摘要】：针对现有的LiDAR点云数据抽稀算法存在无法有效保留地形特征点或地形分类精度不高等问题,文章提出一种顾及地形特征的点云数据抽稀算法:利用点云中的局部极值点与点云边界点作为种子点构建不规则三角网(TIN);利用一定原则逐渐选取非种子点中的地形特征点加密TIN;然后采用一种临近三角面的平面测试策略剔除三角网中可能存在的冗余点,得到最终结果。测试结果表明:该算法在保证地形精度的前提下,能够有效地减少冗余点数量;同时,为了提高算法的实用性,该文通过大量试验给出了算法中所需参数的最优配置。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing LiDAR point cloud data thinning algorithm can not effectively retain the terrain feature points or the terrain classification accuracy is not high, this paper proposes a point cloud data thinning algorithm which takes into account the terrain characteristics: using the local extreme point and the point cloud boundary point in the point cloud as seed points to construct irregular triangulation net (TIN);, using certain principles to gradually select the terrain feature points in non-seed points to encrypt TIN;. Then a plane test strategy near the triangulation surface is used to eliminate the possible redundant points in the triangulation network, and the final results are obtained. The test results show that the algorithm can effectively reduce the number of redundant points on the premise of ensuring the accuracy of the terrain. At the same time, in order to improve the practicability of the algorithm, the optimal configuration of the required parameters in the algorithm is given through a large number of experiments.
【作者单位】： 兰州交通大学测绘与地理信息学院;中国测绘科学研究院;甘肃省地理国情监测工程实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41271374) 中国测绘科学研究基本科研业务专项(7771504) 测绘地理信息公益性行业科研专项(B1506)
【分类号】：TN959.73

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本文编号：2511967