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利用三维点云数据建模的准确与否很大程度上依赖于点云滤波效果的好坏,通过对滤波方法的研究,可以提供尽量准确的地面点云数据.文章利用C#高级编程语言,结合OpenGL三维图形库对三维激光点云数据进行噪声滤波处理;将三维激光点云投影到格网内的拟合平面上,通过变窗口均值限差法对高差、坡度关键参数进行了分析对比,确定出合适滤波参数,模拟表达实际地形的原貌.实验证明,变窗口的均值限差法可以滤除绝大部分噪声,对于紧邻地面的部分噪声,可以通过进一步拟合最小二乘曲面或加入先验信息等方法去除.该方法不仅能够有效去除噪声,而且还能较大程度地保留地形的特征信息. 相似文献
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针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤波阈值算法进行自适应改进后二级滤波.实验采用国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)公布的激光雷达数据集验证算法,结果表明,该算法滤波总误差平均值达到6.26％,连续地形滤波总误差达到4％以下,可以较精确地区分地面点与地物点,精确度较高且适应性较强. 相似文献
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传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。 相似文献
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简述目前几种主要的点云滤波方法,运用MatLab语言编程实现移动窗口最小二乘曲面拟合算法对数据进行滤波处理,经实验数据分析取得良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,获得高精度的建模数据,同时很好地保持地形特征。 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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为发挥机载全波形激光探测与测量（light detection and ranging,LiDAR）技术优势,提高数字高程模型（digital elevation model,DEM）生成精度,提出了一种利用波形信息的加权曲面拟合LiDAR点云滤波方法。该方法利用全局收敛LM解算离散点云与波形参数,引入波形信息与抗差估计原理检测异常种子点,依据波形参数对地形曲面进行加权拟合,综合考虑滤波窗口尺寸与曲面拟合中误差影响设置自适应高差阈值。选取中国黑河综合遥感联合实验中的城市区域、耕地区域与山地区域数据进行实验,结果表明,相比传统方法,所提方法的波形分解结果更加可靠,点云滤波精度进一步提高,具备较高实用价值。 相似文献
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机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云. 相似文献
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提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。 相似文献
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由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。 相似文献
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ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演 总被引：1，自引：0，他引：1
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2将采用多波束微脉冲光子计数技术,并进行高程剖面式的对地观测。由于该点云数据具有背景噪声大、密度低并呈线状分布等特点,传统的点云滤波算法并不适用,研究新的点云滤波算法十分必要。本文以ICESat-2的机载模拟器MABEL数据为例,首先介绍了微脉冲光子计数激光雷达的基本原理和数据特点,并针对高程剖面点云提出基于局部距离统计和最小二乘局部曲线拟合的点云滤波算法;然后,对美国加利福尼亚州Sierras-Forest地区MABEL试验中532 nm通道的光子点云进行滤波处理,并利用识别的地面点插值得到3 m分辨率的线状DEM,进而估算了该区域美国云杉的平均树高;最后,对该滤波算法进行精度评价,并分析了误差来源及其对DEM精度和树高反演精度的影响。结果表明:(1)该算法整体精度达97.6%,能有效剔除绝大部分噪声点且对地形起伏具有较强的自适应能力;(2)误分噪声点影响了滤波过程中局部地形的拟合,而滤波过程中的分类误差将降低DEM和树高反演的精度。 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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The LiDAR point clouds captured with airborne laser scanning provide considerably more information about the terrain surface than most data sources in the past. This rich information is not simply accessed and convertible to a high quality digital elevation model (DEM) surface. The aim of the study is to generate a homogeneous and high quality DEM with the relevant resolution, as a 2.5D surface. The study is focused on extraction of terrain (bare earth) points from a point cloud, using a number of different filtering techniques accessible by selected freeware. The proposed methodology consists of: (1) assessing advantages/disadvantages of different filters across the study area, (2) regionalization of the area according to the most suitable filtering results, (3) data fusion considering differently filtered point clouds and regions, and (4) interpolation with a standard algorithm. The resulting DEM is interpolated from a point cloud fused from partial point clouds which were filtered with multiscale curvature classification (MCC), hierarchical robust interpolation (HRI), and the LAStools filtering. An important advantage of the proposed methodology is that the selected landscape and datasets properties have been more holistically studied, with applied expert knowledge and automated techniques. The resulting highly applicable DEM fulfils geometrical (numerical), geomorphological (shape), and semantic quality properties. 相似文献