机载LiDAR数据滤波：形态学重建方法

"这篇论文是关于使用形态学重建方法对机载LiDAR（Light Detection and Ranging）数据进行滤波的技术研究。作者通过结合KD-树的数据结构进行初步粗差剔除，再利用LiDAR数据的多回波特性去除冗余数据，然后运用形态学重建技术对数据进行深度过滤。这种方法只需要输入一个参数，便于操作。在国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据上进行实验，对比了8种国际上的滤波算法，结果显示，所提出的算法对不同场景有较好的适应性，能有效区分地面点和非地面点，使得I类误差、II类误差和总体误差维持在较低水平，整体性能优于传统滤波方法。" 本文主要讨论了机载LiDAR数据处理的关键步骤——滤波，这是一种用于生成数字高程模型(DEM)的重要过程。LiDAR技术因其高精度和大范围的数据采集能力，在地理空间信息领域有着广泛应用。然而，数据后处理的自动化和智能化水平仍有提升空间，尤其是点云数据滤波的效率和准确性。 论文提出了一种新的滤波方法，首先利用KD-树的数据结构对原始数据进行快速的粗差剔除，这是一种有效的空间索引技术，可以高效地进行近邻搜索和数据分组。接着，考虑到LiDAR数据的多回波特性，可以识别并剔除非地面点，如植被、建筑物等冗余信息。最后，采用形态学重建技术，这一方法基于数学形态学理论，通过对点云数据进行膨胀等操作，可以进一步优化地面点的识别和保留。 实验结果表明，这种滤波算法在处理复杂场景时表现出色，如大建筑物、陡峭地形、植被覆盖区域，其误差控制在合理范围内，且只需要设定一个参数，简化了用户操作。与传统的滤波算法相比，如不规则三角网渐进加密、分层稳健线性内插等，该算法在保持高精度的同时，提高了滤波的稳定性和场景适应性，减少了对人工调整参数的依赖。 这篇论文为机载LiDAR数据处理提供了一个有效且适应性强的滤波解决方案，对于提升LiDAR数据后处理的效率和质量具有重要意义，为地理空间信息的提取和分析提供了有力工具。