| 基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法 |
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| 引用本文： | 范佳鑫,王春,代文,李敏,姚家慧,汤国安.基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法[J].地理与地理信息科学,2023(2):25-31. |
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| 作者姓名： | 范佳鑫 王春 代文 李敏 姚家慧 汤国安 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;2. 实景地理环境安徽省重点实验室;3. 南京信息工程大学地理科学学院;4. 南京师范大学地理科学学院 |
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| 摘 要： | 针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题，该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同，提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先，通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算，得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后，对差值DSM计算高程变异系数，根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割；最后，分析计算高程变异系数的最佳邻域，讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明，该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点，其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法，可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。
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| 关 键 词： | 点云滤波 高程变异系数 数字地表模型 数字地面模型 差值DSM |
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