【摘 要】
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针对传统滤波方法对于背包点云数据在地形陡峭、植被覆盖广的复杂地区的滤波精度较低的问题,提出一种基于背包LiDAR点云多尺度渐进数字地面模型(DTM)构建方法.首先,利用最小二乘法由地面种子点拟合出DTM曲面,并构建出渐进式DTM;然后,通过多尺度形态学开运算进行地物点探测;最后,通过设定自适应滤波阈值函数实现地面点的提取.选取4组位于复杂地形区域的背包LiDAR点云数据进行实验分析,本文方法得到的平均总误差为7.88％;与3种传统的滤波算法(LAStools、MCC和CSF)进行滤波对比分析,本文方法在4
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,江西南昌330013
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针对传统滤波方法对于背包点云数据在地形陡峭、植被覆盖广的复杂地区的滤波精度较低的问题,提出一种基于背包LiDAR点云多尺度渐进数字地面模型(DTM)构建方法.首先,利用最小二乘法由地面种子点拟合出DTM曲面,并构建出渐进式DTM;然后,通过多尺度形态学开运算进行地物点探测;最后,通过设定自适应滤波阈值函数实现地面点的提取.选取4组位于复杂地形区域的背包LiDAR点云数据进行实验分析,本文方法得到的平均总误差为7.88％;与3种传统的滤波算法(LAStools、MCC和CSF)进行滤波对比分析,本文方法在4个实验区域内的总误差均明显低于以上3种方法的滤波总误差.此外,本文方法不需要设置复杂的参数,能够根据地形的变化自适应地调整滤波阈值,具有较强的鲁棒性.
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