基于置信区间估计理论的PTD算法种子点最优选择方法

发布时间：2021-04-06 21:03

　　茂密森林覆盖山体是激光雷达数据处理中的重点和难点。渐进式不规则三角网致密化（PTD）滤波算法对多种地形取得较好的滤波效果,但是PTD算法仍然存在最佳种子点选择问题。文章基于PTD滤波算法种子点选取问题提出置信区间检验方法,利用残差,均方差和置信概率作为参考值,选择最佳的初始种子点,并且借助激光雷达的多重回波属性,利用多次回波的高程差值对植被进行初步判定。通过对置信区间-PTD滤波算法与经典PTD滤波算法进行定性和定量实验对比分析,结果证明,改进型PTD滤波算法在森林覆盖山体中获得更佳的滤波效果。 

【文章来源】：测绘工程. 2020,29(05)CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

PTD算法数学原理

PTD滤波算法选取格网内的最低点默认为地面种子点,网格通过种子点连接构建为初始TIN模型。图2(a)为PTD算法种子点选取原理;图2(b)为根据初始种子点构建的初始TIN。将网格内的未分类点按高程排序,每一个网格内的未分类点根据高程排序,利用阈值距离d和角度α作为判断未分类点属性的依据,逐次进行迭代,直到遍历完所有数据点。经典PTD滤波算法将网格内最低点默认为地面点,但是不同的格网大小会确定不同的种子点。不准确的种子点存在于初始TIN中,在算法迭代过程中逐渐累积误差,严重影响TIN网型的准确性。

置信区间-PTD滤波算法流程图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3122139