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针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:1利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;2提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;3对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明,改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。 相似文献
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赵欢 《测绘与空间地理信息》2021,44(12):179-182
从机载航摄仪中获取的点云数据出发,提出了点云制作DEM的生产工序流程及作业中的注意事项,重点论述点云精度、点云滤波、DEM制作等关键技术,并对点云滤波算法进行优化改进,使之更好地应用于项目生产中,提高了工作效率. 相似文献
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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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GPS／INS组合中观测噪声方差阵的自适应估计方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在GPS/INS松散组合滤波中,首先利用新息辨别异常的观测量,然后根据选权滤波的思想,通过调节滤波器中观测噪声方差阵改变系统对相应观测信息的信赖度.实验结果表明,改进的滤波算法不仅提高了滤波精度,而且较好地控制了异常点的误差影响. 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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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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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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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定. 相似文献
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评述了利用机载激光扫描数据进行DEM提取的4类典型算法,分析了各自的优缺点。在此基础上,提出了利用双重策略进行数据滤波的方法,即分层稳健线性估计法。该算子同时利用小波分层滤波法和稳健线性估计法,以克服两种算法单独使用时的不足,即小波分层滤波算子没有有效策略保证参考面的精度;稳健线性估计法不能有效过滤数据中的粗差。利用该算法策略对德国Nahrodde地区的数据进行了实验,并将实验结果与用TerraScan软件获取的真实值进行了比较,结果表明分层稳健线性估计法不仅具备小波分层滤波算法和稳健线性估计法这两种滤波算法的优点,而且还可以克服这两种算法固有的缺点,从而实现了直接从原始数据中有效获取地面点的目的。 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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经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛,但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题,在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明,本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰,且滤波结果生成的DEM精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。 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
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Digital elevation models (DEMs) are a necessary dataset for modelling the Earth’s surface; however, all DEMs contain error. Researchers can reduce this error using DEM fusion techniques since numerous DEMs can be available for a region. However, the use of a clustering algorithm in DEM fusion has not been previously reported. In this study a new DEM fusion algorithm based on a clustering approach that works on multiple DEMs to exploit consistency in the estimates as indicators of accuracy and precision is presented. The fusion approach includes slope and elevation thresholding, k-means clustering of the elevation estimates at each cell location, as well as filtering and smoothing of the fusion product. Corroboration of the input DEMs, and the products of each step of the fusion algorithm, with a higher accuracy reference DEM enabled a detailed analysis of the effectiveness of the DEM fusion algorithm. The main findings of the research were: the k-means clustering of the elevations reduced the precision which also impacted the overall accuracy of the estimates; the number of final cluster members and the standard deviation of elevations before clustering both had a strong relationship to the error in the k-means estimates. 相似文献
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机载激光雷达点云滤波算法分析与比较 总被引：1，自引：0，他引：1
机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。 相似文献
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One of the most basic and important tools in optimal spectral gravity field modelling is the method of Wiener filtering.
Originally developed for applications in analogue signal analysis and communication engineering, Wiener filtering has become
a standard linear estimation technique of modern operational geodesy, either as an independent practical tool for data de-noising
in the frequency domain or as an integral component of a more general signal estimation methodology (input–output systems
theory). Its theoretical framework is based on the Wiener–Kolmogorov linear prediction theory for stationary random fields
in the presence of additive external noise, and thus it is closely related to the (more familiar to geodesists) method of
least-squares collocation with random observation errors. The main drawback of Wiener filtering that makes its use in many
geodetic applications problematic stems from the stationarity assumption for both the signal and the noise involved in the
approximation problem. A modified Wiener-type linear estimation filter is introduced that can be used with noisy data obtained
from an arbitrary deterministic field under the masking of non-stationary random observation errors. In addition, the sampling
resolution of the input data is explicitly taken into account within the estimation algorithm, resulting in a resolution-dependent
optimal noise filter. This provides a more insightful approach to spectral filtering techniques for noise reduction, since
the data resolution parameter has not been directly incorporated in previous formulations of frequency-domain estimation problems
for gravity field signals with discrete noisy data.
Received: 1 November 2000 / Accepted: 19 June 2001 相似文献