多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法
为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法.首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求.使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33％、10.64％、6.34％.将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性.
点云数据、格网化、移动曲面、邻域大小、多级滤波、曲面拟合
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金面上项目41671434,41371350The General Program of National Natural Science Foundation of China .41671434,41371350
2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
153-160
