一種基于高程跳變的機載LiDAR數(shù)據(jù)多層次濾波方法研究.pdf

1、機載LiDAR系統(tǒng)作為一種新的技術(shù)手段，在三維空間信息獲取方面取得了開創(chuàng)性的突破。與傳統(tǒng)的攝影測量與遙感技術(shù)相比，該技術(shù)受天氣、光照等自然條件的影響小，可全天時進行三維數(shù)據(jù)獲取。LiDAR數(shù)據(jù)處理是LiDAR技術(shù)中的關(guān)鍵，約占總工作時間的80％，其中對點云數(shù)據(jù)濾波獲取DEM是數(shù)據(jù)處理工作的第一步。濾波質(zhì)量直接影響著后續(xù)產(chǎn)品的質(zhì)量及該技術(shù)在生產(chǎn)應(yīng)用中的成敗，是LiDAR技術(shù)研究的重點與難點。因此，通過高效快速地進行LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波來

2、獲取DEM是當前一個非常重要的研究課題。本文在對相關(guān)的研究成果進行分析總結(jié)的基礎(chǔ)之上，針對點云數(shù)據(jù)濾波方法進行了改進和實驗，并對濾波方法存在的關(guān)鍵問題與細節(jié)進行闡述，具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)介紹了機載激光雷達系統(tǒng)的發(fā)展歷程，對LiDAR點云數(shù)據(jù)的組成、數(shù)據(jù)格式及數(shù)據(jù)特點進行了詳細的闡述并對點云數(shù)據(jù)的組織方法進行了系統(tǒng)的說明，為后續(xù)點云數(shù)據(jù)濾波算法的研究提供了保障。
　　(2)分析了國內(nèi)外機載LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波方法，

3、介紹了多種經(jīng)典算法的算法思想，并對其中幾種類型濾波算法的改進進行了詳盡的敘述，系統(tǒng)地歸納了算法存在的不足，為下一步研究工作提供了理論依據(jù)。
　　(3)改進了基于高程跳變的TIN濾波算法。通過Mean Shift對點云進行分類，由分類結(jié)果進行分塊處理，并根據(jù)每塊數(shù)據(jù)特點設(shè)置不同的閾值;在原有的閾值基礎(chǔ)上加入了空間角度作為閾值參數(shù)，以提高濾波結(jié)果的準確度。
　　(4)設(shè)計了一種分層自適應(yīng)移動曲面擬合濾波算法。該算法是對改進的基于

4、高程跳變TIN算法思想的進一步深化。根據(jù)不同地物“高程跳變”的程度不同，以某類地物“高程跳變”特點，可漸進地對某一高程范圍的地物進行層次性的濾除。算法首先利用本文給出的改進的均值限差法進行“粗”濾波，以濾除中等及高大地物，增加了地面點比例，提高下一步濾波效率?！按帧睘V波后，以Mean Shift算法進行分類，并通過虛擬格網(wǎng)對點云進行組織。最后，設(shè)計了一種局部自適應(yīng)閾值方法，通過移動曲面擬合法濾波進行剩余非地面點的濾除。
　　研究表

5、明:本文改進后的基于高程跳變的TIN濾波算法，在多種地形條件下，相比改進前的算法，能夠濾除大部分原算法中不能濾除的地物點，且能很好地保持地形細節(jié)信息。通過對濾波結(jié)果的定量分析，改進算法的第Ⅰ類誤差、第Ⅱ類誤差和總誤差均有較大的下降。本文改進的均值限差法中設(shè)置自適應(yīng)閾值能夠較好地濾除大部分的地物點，降低了激光腳點的數(shù)據(jù)量，提高了后續(xù)精濾波的運行效率。分層自適應(yīng)移動曲面擬合法濾波算法，具有較強地適應(yīng)性，可有效地解決原移動曲面擬合法濾波和改進