改进影像匹配点云滤波方法的下沉盆地建模

摘要：

针对受地表植被物候性特征的影响,无人机影像匹配点云所生成DEM精度偏低的问题,该文提出了一种基于坡度阈值和相邻点高差阈值相结合的地面种子点选取方法,改进了移动曲面拟合点云滤波算法.以林南仓煤矿西四采区为例,基于无人机测绘技术获取实验区地表三维点云,结合实测数据,分别采用 目视检验、定量评价和DEM精度分析等验证了滤波算法的性能.结果表明,改进算法的滤波总误差平均值为13.43％,在大部分地形条件下滤波效果良好,可有效剔除地表植被点云,提高实验区DEM精度,DEM中误差为士5.9 cm,与真实地形的相关度达到0.998 7.通过改进算法建立的下沉盆地模型能够满足矿区地表变形监测精度要求,可快速求取下沉盆地形态参数.

关键词：无人机测绘、点云滤波、二次曲面拟合、下沉盆地模型

所属期刊栏目：47

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;河南省科技攻关资助项目;河南省高等学校重点科研资助项目;河南理工大学博士基金资助项目;河南理工大学基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：62-69