多光谱数据引导的偏度平衡点云滤波方法

"本文提出了一种基于多光谱数据指导的偏度平衡点云滤波方法，旨在解决激光雷达（LiDAR）点云滤波过程中数据空洞干扰的问题。通过将多光谱数据作为引导图像，该方法能有效地去除与噪声点光谱相似的点，从而提高滤波效果。实验结果显示，此方法在滤波误差上比原有的偏度平衡点云滤波方法减少了0.4%~0.8%，并且比基于支持向量机（SVM）的滤波算法误差减少了0.1%~0.4%。" 本文关注的是遥感领域的点云滤波技术，特别是在处理激光雷达（LiDAR）数据时遇到的挑战。LiDAR点云滤波是获取高精度数字表面模型（DSM）的关键步骤，但常常受到数据空洞的困扰，这些空洞会影响滤波结果的准确性。传统的点云滤波方法可能无法有效地消除这种干扰。 为了解决这一问题，作者提出了一种新的方法，即基于多光谱数据指导的偏度平衡点云滤波。这种方法的核心是利用多光谱数据的特性，将其作为滤波过程中的引导图像。多光谱数据包含了丰富的空间信息，可以更准确地识别出噪声点，尤其是那些光谱特征与正常点相近的噪声。通过这种方式，滤波器可以快速定位并去除这些噪声，同时保留有效点云信息。 实验结果证明了新方法的有效性。与传统偏度平衡点云滤波方法相比，新方法在滤波误差上有了显著的改善，降低了0.4%~0.8%。此外，与基于支持向量机（SVM）的滤波算法相比，新方法的误差也减少了0.1%~0.4%，这意味着在保持滤波效果的同时，新方法具有更高的精度和稳定性。 关键词中的“偏度平衡”是指一种衡量数据分布不对称性的统计指标，用于判断点云中的噪声分布情况。将偏度平衡引入滤波过程，可以更好地识别和处理异常点。而“激光雷达”（LiDAR）是遥感领域的重要工具，能够生成高分辨率的三维地形数据，但其数据处理过程中需要高效的滤波算法来去除噪声。 这项研究为点云滤波提供了一个创新的解决方案，通过结合多光谱数据和偏度平衡的概念，提高了滤波效率和准确性，对于处理有数据空洞问题的DSM数据尤其有价值。这一成果对于进一步提升遥感数据处理的精确度和可靠性具有重要的理论和实际意义。