多因子激光雷达点云分区精简算法
激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难.本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法.首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点.该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简.试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20%~50%,且在整体试验区域精度的均匀性高5%~70%,证明该方法更优越.
激光雷达点云、精简算法、特征因子、改进的八叉树、变异系数赋权法
P225(大地测量学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
97-101