精度約束下地表LiDAR點(diǎn)云抽稀方法研究.pdf

1、利用機(jī)載激光雷達(dá)(Light Detection And Ranging，LiDAR)點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），已成為空間科學(xué)領(lǐng)域中表達(dá)地面形態(tài)的最有效的方法之一。其高精度、高密度的特點(diǎn)使生成的DEM精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實(shí)際DEM工程精度需求。但其龐大的數(shù)據(jù)量直接影響著DEM的生產(chǎn)速度、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)速度和數(shù)據(jù)交互的難易程度。所以在滿足DEM實(shí)際工程的精度要求的基礎(chǔ)上，對(duì)裸露地表LiDAR點(diǎn)云

2、數(shù)據(jù)進(jìn)行有效抽稀，得到一個(gè)易于處理和操作的裸露地表DEM具有重要的工程實(shí)際意義。目前國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者都對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀方法進(jìn)行了研究，并取得了顯著的效果，但如何更好的保留地形特征點(diǎn)仍然是研究中的重點(diǎn)與難點(diǎn)。此外，在盡量保留地形特征點(diǎn)的同時(shí)，保證能顧及到整體DEM精度的合理點(diǎn)位分布，是已有研究中忽視的一個(gè)問題。針對(duì)上述內(nèi)容，本文主要開展了以下工作:
　　(1)歸納、總結(jié)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波技術(shù)、粗差剔除方法，分析濾波后裸

3、露地表點(diǎn)云殘留粗差問題，并對(duì)機(jī)載LiDAR原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波后的粗差驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)和粗差剔除實(shí)驗(yàn);
　　(2)歸納、總結(jié)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法，分析現(xiàn)有LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法存在的問題;
　　(3)研究地形復(fù)雜度的概念以及描述地形的重要算子-坡度，提出坡度熵的概念以及用坡度熵量化局部地形復(fù)雜度的方法，最后提出基于坡度熵的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法;
　　(4)用已有的抽稀算法和基于坡度熵的抽稀算法，對(duì)平地

4、、丘陵、山地?cái)?shù)據(jù)分別實(shí)驗(yàn)，得出各個(gè)算法抽稀率和DEM精度的關(guān)系，通過各個(gè)抽稀算法在不同抽稀率下的所生成的DEM的精度進(jìn)行對(duì)比分析評(píng)價(jià);
　　(5)用已有的抽稀算法和基于坡度熵的抽稀算法，以某應(yīng)用比例尺之不同地形類型的DEM規(guī)范精度約束進(jìn)行抽稀實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了基于坡度熵的抽稀算法保留的數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置和空間分布合理，抽稀率最高。
　　研究表明:本文提出的基于坡度熵的抽稀算法不僅能很好地保留局部地形特征，也能很好地保留全局地形特征。在D