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通过分析车载激光点云的特征,提出了一种基于改进的数学形态法的地面滤波方法。该算法运用三维虚拟格网组织数据,在形态法迭代过程中采用环形结构元优化滤波窗口,利用局部区域自适应坡度阈值对形态法开运算进行控制。在获得初始低点后,基于邻域坡度滤波提取地面点。利用两个不同区域的点云数据进行了实验,以验证改进算法的有效性。 相似文献
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基于机载LiDAR数据获取森林地区DTM新方法 总被引：3，自引：1，他引：2
提出了一种继承式多分辨率体素滤渡算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的数字地面模型.该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域的体素的高程加权均值的比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的数字地面模型.通过将提出的滤波方法应用于实际采集数据,并与Terrascan的滤波结果进行比较验证该方法的有效性. 相似文献
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针对当前城区车载LiDAR点云算法存在部分参数不易把握、需要多次人机交互、部分要素提取效果不好等问题,该文提出一种改进的TIN迭代加密滤波算法。首先,构建初始格网选取种子点,在选取种子点方面,采用邻域卷积和进行种子点的判断和虚拟种子点的构造;其次,进行TIN迭代加密滤波;最后根据滤波次数改变格网大小进行迭代滤波。采用SSW获取的北京城区某地点云数据进行试验,将实验结果与原始的TIN加密算法进行对比,并与其他两种滤波方法进行对比,结果表明,改进的方法能较好的适应城区情况,且能弥补其他方法的不足。 相似文献
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针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。 相似文献