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针对渐进加密三角网滤波算法在林区机载点云滤波中存在种子点选取困难和精度较低的问题,提出了一种适合林区点云数据的改进渐进加密三角网滤波方法。该方法首先使用去噪算法(SOR)对离群点进行剔除,然后采用布料模拟和局部薄板样条插值方法获取大量均匀可靠的地面种子点,最后利用改进的渐进加密三角网滤波方法进行滤波,迭代运算进而得到地面点。使用6组标准数据和3组林区数据进行实验,标准数据的平均总误差和Kappa系数分别为2.16%和84.96,林区数据的平均总误差为4.62%。实验结果表明,改进方法适用于复杂的林区机载点云滤波,且提高了滤波精度。 相似文献
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为了提高布料模拟滤波（CSF）算法处理复杂地形时的精度与适应性,本文提出了渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟算法（CSFPTD）。该方法首先根据地面点云回波次数特点提取单、末次回波点云,以提高点云处理效率,在此基础上,采用渐进三角网加密滤波算法提取地面点,建立宏观反映复杂地形特征的粗数字地面模型（DTM）,对点云进行高程归一化处理,消除地形起伏对点云滤波结果的影响,最后CSF实现点云精细滤波。对CSFPTD算法与经典CSF算法进行了对比实验,其中,Ⅰ类误差由11.81%下降到7.48%,Ⅱ类误差由1.90%下降到1.23%,总误差由4.05%下降到2.58%。实验结果表明：CSFPTD算法在综合复杂地形下的滤波精度明显提高,提升了算法的地形适应性。 相似文献
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针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
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针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。 相似文献
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复杂地形DSM的地面点识别及DEM提取 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,基于数字地表模型(DSM)提取数字高程模型(DEM)的研究多以平坦地区为研究对象,且精度较低。本文提出了一种基于区域生长的DEM提取算法,该算法以区域生长算法为基础,采用最大类间方差法(OTSU)实现区域生长中种子点、生长准则和终止条件的自适应选择。该方法不仅可从平坦地区和地形复杂的山区的DSM中识别地面点和提取DEM,且能有效解决区域生长算法将地面和地面附着物(本文中地面附着物以高架道路为例)识别为同一类的问题。与附近最小值法进行试验对比,结果表明,本文算法能够较好地提高DEM提取精度,识别地面点的制图精度达90%以上,可靠性和稳定性较强。 相似文献
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传统的滤波算法通常是针对具有连续表面的简单区域来进行,因此带有一定的局限性,且不能解决复杂城区地形准确提取的难题。因此,本文提出了一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云数据滤波方法,该方法先对原始点云利用多尺度虚拟网格筛选地面种子点;然后,对种子点构建初始TIN表面,在此基础上进行向上加密;最后,得到的TIN三角网则为真实地形表面。实验结果表明,该方法能有效地滤除建筑物、植被和其他地物,并较好地保持地形特征。 相似文献
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Progressive TIN densification (PTD) is one of the classic methods for filtering airborne LiDAR point clouds. However, it may fail to preserve ground measurements in areas with steep terrain. A method is proposed to improve the PTD using a point cloud segmentation method, namely segmentation using smoothness constraint (SUSC). The classic PTD has two core steps. The first is selecting seed points and constructing the initial TIN. The second is an iterative densification of the TIN. Our main improvement is embedding the SUSC between these two steps. Specifically, after selecting the lowest points in each grid cell as initial ground seed points, SUSC is employed to expand the set of ground seed points as many as possible, as this can identify more ground seed points for the subsequent densification of the TIN-based terrain model. Seven datasets of ISPRS Working Group III/3 are utilized to test our proposed algorithm and the classic PTD. Experimental results suggest that, compared with the PTD, the proposed method is capable of preserving discontinuities of landscapes and reducing the omission errors and total errors by approximately 10% and 6% respectively, which would significantly decrease the cost of the manual operation required for correcting the result in post-processing. 相似文献
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针对渐进三角网滤波算法（PTD）进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷，本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进，将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序，将为地面点可能性更大的点优先判定，从而获取更加精确的TIN；另一种是引入薄板样条曲线（TPS）插值法，对PTD算法进行改进，将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值，从而减少误判。结果表明，使用以上两种改进算法，综合考虑第1类误差和第2类误差影响，在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优，对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。 相似文献
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针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。 相似文献
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利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1%。 相似文献
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针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。 相似文献
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基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了快速提取LIDAR点云中的地面点,生成高精度的DTM,提出了一种基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。该方法首先构建多种分辨率数据集,然后基于方向预测法以分辨率由低到高的顺序逐层进行数据集的平滑处理,最后以最高分辨率数据集的平滑结果为基准标记原始LIDAR点云。本方法通过分析反距离权重插值模型的不足,利用改进的模型进行裸露地面点的插值,得到高精度的DTM。实验表明,本文方法能有效地滤除地物,并保持原有的地形特征,算法效率高,具有一定的实用价值。 相似文献