机载LiDAR点云滤波算法：基于分割与地形特征保留

"一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波算法，旨在解决传统滤波方法在处理地形不连续和复杂建筑区域时存在的问题。该算法首先基于地表连续性对原始点云进行分割，接着移除粗差点集，并通过缓冲区方法区分地面与非地面点。在迭代分割去除大物体后，使用约束平面技术消除低矮地表附着物，以提高地面点分类精度并保留地形特征。" 本文主要介绍了一种创新的机载LiDAR（Light Detection and Ranging）点云数据滤波技术，特别针对处理具有不连续地形和复杂建筑物的区域。传统的滤波算法在这些情况下往往会导致地形过度“腐蚀”，同时无法有效去除低矮植被，影响了点云数据的准确性和完整性。 作者提出的基于分割的滤波算法分为以下几个步骤： 1. **地形连续性分割**：通过分析地面点的高程变化趋势，将点云数据分割成不同的连续区域。这个步骤是基于裸露地面是由连续光滑曲面片组成的假设，地面点的高程变化相对平缓，而建筑物和密集植被则在与地面交界处有显著的高程突变。 2. **粗差点集移除**：删除数量较少的异常点，以减少噪声影响。 3. **缓冲区建立**：对分割后的点集建立缓冲区，以此来区分地面点和非地面点（如建筑物和植被）。缓冲区的设定有助于识别不同类型的点集。 4. **迭代分割与大物体去除**：通过迭代过程逐步移除较大的地物点集，这一步对于去除大型建筑物至关重要。 5. **约束平面方法**：在较大地物被基本移除后，利用约束平面的条件进一步去除那些残留在地面点集中的小地物，以达到更精确的滤波效果。 实验结果显示，相较于经典的滤波算法，这种方法提高了地面点的分类精度，同时在去除地物信息的同时能够更好地保留地形特征。这对于地理信息系统（GIS）、地形建模、城市规划以及环境监测等领域具有重要的实际应用价值。 关键词涉及到的关键技术包括机载LiDAR技术、滤波方法、点云分割、缓冲区构建、不连续地形处理以及复杂建筑物的去除。该研究对当前的点云处理技术进行了改进，提高了数据处理的效率和准确性，尤其是在处理复杂地形和建筑场景时。